中美差距到底有多大？ 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。”   真实的差距就是梁文锋说的，原创和模仿的鸿沟。这可不是小打小闹的技术差异，是从根上就不一样。美国那边是从0到1搞发明，咱们好多时候是在别人的底子上从1到10做改进。 就说战略上的差别吧，美国那边的思路就是要拿技术霸权，从根上控制AI的未来。他们搞的那些计划，比如“创世纪计划”“AI曼哈顿计划”，都是奔着通用人工智能去的，就是要突破技术天花板，定下全球的规则。 他们一边砸钱搞基础研究，一边又用“小院高墙”那套把核心技术捂着，芯片、算法这些关键东西都卡着不让外流，还拉着盟友搞小圈子，就是要让别人永远跟在后面。 咱们这边呢，更多是把AI当工具，用来给实体经济赋能，政策也都是围着场景落地转，比如智慧城市、智能制造这些，确实落地快，看着热闹，但都是在解决具体问题，没往最底层的理论和架构上使劲儿。 这种战略导向的不同，直接就把“0到1”和“1到10”的路子给分开了，美国盯着源头创新，咱们盯着应用改进，时间长了，差距自然就不是技术参数能衡量的了。 再看产业生态，这更是能看出原创和模仿的差距。硬件上，美国的芯片优势太明显了，不只是性能强，更关键的是他们建了别人拆不掉的生态壁垒。 就说英伟达的芯片，不光算力高，配套的CUDA系统让全球开发者都习惯了，想换成别的，成本高得吓人，就算给咱们的芯片性能缩水一半，该买还得买。 咱们的芯片虽然在某些特定场景里能效比还行，比如智慧城市的视频分析，但真要搞千亿参数的大模型训练，替代率还不到两成，又慢又费钱，根本没法跟人家比。 这就是模仿的局限，能造出相似性能的硬件，却建不起人家那种从芯片到软件的完整生态。 软件和创新这块更明显，美国是从底层架构就攥在手里。全球开发者用的主流框架，比如TensorFlow、PyTorch，都是美国的，论文引用率占了一大半，OpenAI、谷歌那些大模型直接定义了全世界的研发方向。 咱们呢，专利数量看着比美国多好几倍，短视频里的AI应用渗透率也高，但底层框架还是弱，自己的框架引用率连十分之一都不到。 那些最核心的理论，比如Transformer架构、RLHF训练方法，全是美国搞出来的，咱们做的更多是在这些理论基础上做优化，换个场景应用，根本没摸到原创的边儿。 这就像人家发明了电灯，咱们能把灯泡做得更亮、更省电，却没搞明白电是怎么来的，永远得依赖别人的基础理论。 人才和资本的问题也绕不开。咱们培养的顶级AI研究人员数量快赶上美国了，占了全球快一半，但创新活力差远了，斯坦福的报告里说咱们的创新活力得分还不到美国的六成。 关键在哪儿？美国的资本有耐心，愿意砸钱给那些看不见短期回报的基础研究，高校和企业也能拧成一股绳，研究出来的东西能快速变成真东西。 咱们这边呢，钱更多愿意投到能快速赚钱的应用上，高校的研究和产业脱节得厉害，很多合作就停在发论文上，真正能转化成原创技术的少之又少。没有这种鼓励原创的生态，就算有再多人才，也只能在别人的赛道上跑，没法自己开新路。 还有个很关键的差别，就是对技术的态度。美国那些顶尖大模型基本都是闭源的，核心技术和数据藏得严严实实，就是要靠技术壁垒赚垄断钱。 咱们虽然也搞闭源，但更多走开源路线，想靠开放扩大影响力，这本身没毛病，甚至能帮着咱们在应用上快速追赶，但也暴露了底层原创不足的问题。开源能让咱们站在别人的肩膀上，但要是自己总不长出新肩膀，永远只能仰着头看别人。 就像梁文锋他们搞开源，虽然让全球都能用咱们的模型，甚至美国的初创公司都在用，但那些最核心的架构创新，还是得跟着美国的节奏走，这就是模仿者的无奈。 说来说去，这真不是技术代差那点事儿，是从战略到生态，从人才到理念的全方位差距，核心就是原创能力的缺失。 美国是从根上造东西，咱们是在别人的根上长枝叶，枝叶再茂盛，根不自己扎深，风一吹就容易倒。 梁文锋说有些探索逃不掉，真是说到了要害，要是一直满足于在别人的底子上改进，不往原创上使劲，那永远只能做追随者，看着别人定规矩，别人卡脖子。 现在咱们虽然在应用上热闹，但这热闹背后的隐忧得看清楚，原创这道坎，躲不过去，也绕不开，必须得啃下来，不然永远只能跟在后面跑。