记者问：“中美AI差距到底有多大？”梁文锋毫不避讳、一针见血地回答：“表面上中国AI与美国可能仅有一两年的技术代差，但真实的差距是原创和模仿之差。如果这个差距不改变，中国永远只能是追随者，所以有些探索是逃不掉的。”   美国企业是在搭架子、定规则，咱们很多时候还是在别人搭好的架子上添砖加瓦。   就拿工业领域来说，通用电气医疗北京工厂用AI做全链路质量管控，原材料缺陷检测准确率能到91%，成品质检准确率更是高达99.5%，生产周期缩短了66%，废品率也降了66%，这样的成绩看着特别亮眼。   可咱们得清楚，这些成果更多是基于现有技术框架的本土化优化，核心算法架构还是借鉴了国外的基础框架。   这就像咱们把别人设计好的发动机装到自己的汽车上，虽然调校得又省油又好开，但发动机的核心设计不是咱们的，哪天人家不让用了，咱们的汽车就没法跑了。   可能有人会说，能用不就行了，管它是原创还是模仿？这话真的太短视了。咱们现在能快速跟上美国的步伐，很大程度上是因为外部约束倒逼出来的效率优势。   要知道，截至2025年中，美国掌握了全球74%的AI超算算力，高性能芯片储备更是咱们的近百倍，按常理说这么大的算力差距，咱们根本追不上。   但咱们的企业没办法像美国同行那样“堆芯片”，只能逼着自己打磨模型架构，比如DeepSeek用2048张性能受限的芯片就完成了训练，成本只有美国同类模型的几分之一，推理成本更是降低了90%以上。   这种在约束里逼出来的优势，背后其实全是无奈，因为核心芯片技术不在自己手里，只能在别人划定的圈子里找活路。   更关键的是，原创能引领方向，模仿只能永远跟着别人走。   现在美国的AI企业一直在探索通用人工智能的新领域，比如OpenAI的Sora能把文本直接变成逼真的视频，这就是在开拓全新的技术赛道。   而咱们的很多创新，还是集中在应用层面的优化。就像业内有人说的，现在AI领域有个“堰塞湖”，论文里的预测成果一大堆，但真正能落地的原创技术没多少。   咱们现在靠庞大的应用场景和勤奋的优化能跟上脚步，可如果不加大原创投入，等美国在新的技术领域再迈出一步，咱们还是得重新追赶。   其实咱们不是没有原创潜力，只是需要沉下心来做长期探索。华为花十年扎根工业AI，DeepSeek在芯片受限的情况下打破“算力决定论”，这些都是很好的开始。   而且咱们有全球最庞大的制造业场景、最丰富的本土数据，这是美国比不了的优势。   现在“人工智能+”战略已经明确提出，要让AI深度融入制造业、医疗等领域，这正是咱们沉淀核心技术的好机会。   与其一直做别人的追随者，不如借着这些优势，从“跟着走”变成“自己闯”，把核心技术真正抓在自己手里。   说到底，中美AI的差距从来不是那几个月的技术快慢，而是原创与模仿的格局之差。咱们现在追得快，值得骄傲，但更要清醒地看到背后的短板。   要想在AI领域真正拥有话语权，就必须跨过原创这道坎。这需要企业沉下心来长期投入，需要科研人员勇于突破，也需要我们每个人明白原创的重要性。   毕竟，只有自己掌握了核心技术，才能在未来的竞争中真正站稳脚跟，这才是咱们面对中美AI差距最该认清的现实，也是必须跨过去的一道坎。