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。” 这话要是换个外行说，大家可能觉得是在危言耸听，但梁文锋说这话，分量太重了。 要知道，就是他带队搞出来的DeepSeek，在应用商店下载榜上曾经把大名鼎鼎的ChatGPT都甩在了身后，而且他们那个DeepSeek-V3模型，仅仅用了557.6万美元的训练成本，这点钱甚至都不够OpenAI塞牙缝的，就硬是在数学、写代码还有中文问答这些硬指标上，跟GPT-4打得有来有回。 就是这样一个已经拿着赢来的筹码坐在牌桌上的人，却偏偏要在这个时候给大家泼一盆冷水，为什么？因为他太清楚，在那些让人看着兴奋的排名表底下，藏着咱们看不见、或者说不愿意承认的病根。 乍一看，咱们这边的形势确实一片大好，你看手机里装的百度文心一言、阿里的通义千问，用起来那是真顺手，写个藏头诗、润色个公文，那股子“中国味”比国外的GPT-4还地道。 连斯坦福大学的报告都说，顶级模型之间的性能差距可能只有微不足道的0.3%，这种应用层面的繁荣，很容易让人产生一种错觉，觉得咱们是不是这就稳了？觉得这就好比装修房子，既然住着舒服，何必管房子是谁盖的呢？ 但问题恰恰就出在这个“盖房子”的人身上，梁文锋嘴里那个“原创差距”，指的就是这个要害，咱们现在引以为傲的产品升级，说白了都是在别人搭好的地基上搞装修。 不管是做支撑的核心骨架Transformer架构，还是让AI画图火遍全网的Diffusion技术，那最初的图纸，都是谷歌、OpenAI这些美国公司在无人区里深一脚浅一脚摸索出来的。 当我们在应用层面把“术”玩出花来，忙着给AI加上带货功能、搞直播变现这种赚快钱的项目时，人家大洋彼岸已经在“道”的层面上把路封死或者开辟新路了。 比如谷歌都已经搞出了能自己“生孩子”的AutoML，让AI去设计AI，生出来的“子AI”在图像识别上比人类科学家设计的还准，这种让机器具备“自我创造”能力的降维打击，根本不是咱们靠堆人头、做优化就能追平的。 如果说底层逻辑的缺失是隐痛，那硬件算力的被动就是摆在明面上的硬伤，练大模型就好比太上老君炼丹，你方子再好，没有顶级丹炉也炼不出九转金丹。 在这方面，英伟达的H100芯片就是那口所有人都想抢的“金饭碗”，马斯克为了训练Grok3，眼都不眨地砸进去了20万张H100，那种铺张程度简直让人绝望。 反观咱们国内企业，不仅买不到这种满血版“丹炉”，能拿到手的往往是被砍了好几刀的“阉割版”。 最早的H800传输速度被砍了一半多，后来的H20更是只剩了七成算力，哪怕是咱们的国产之光华为昇腾，虽然性能追上来不少，但面对人家构筑多年的生态壁垒，开发者在兼容性上还是得头疼好一阵子。 DeepSeek之所以厉害，是因为他们在只有2048块“阉割版”芯片的条件下，靠着极致的代码优化把模型练出来了，但这属于“戴着脚镣跳舞”，是没办法的办法，绝不是长久之计。 更让人心里没底的，是砸钱的决心，造原子弹要钱，造“AI原子弹”更要钱，美国那些科技巨头现在是豁出去了，亚马逊、微软、谷歌，宁可让手里的现金流腰斩，也要把钱填进AI这个无底洞，2024年美国私营AI投资飙到了1000多亿美元。 而咱们呢？不到100亿美元，这中间差了整整十二倍，而且人家愿意花钱去赌那些不确定的基础研究，比如斯坦福那个能自己组建科研团队的“虚拟实验室”，而咱们的大多数资金，还是更乐意往能迅速见钱的商业模式里钻。 再加上人才流动这堵墙，美国那边高校教授和企业高管互相跳槽是常事，理论和实践无缝衔接，咱们这边产学研之间还是隔着一层，很多前沿理论还停在纸面上，变不成战斗力。 梁文锋说“探索是逃不掉的”，这不是一句口号，而是一张必须兑现的账单，我们靠着聪明才智和庞大的数据市场，在应用层确实跑得挺漂亮，但这并没有改变地基不稳的现实。 从DeepSeek开源技术架构，到尝试打破显存瓶颈的新架构，其实都是在逼着我们从“装修工”向“建筑师”转型。 这个过程注定是痛苦的，看不见流量，听不到掌声，只有无尽的试错和烧钱，但只有承认差距，看清真正的战场，真正沉下心来去磨那块如果不做就永远被卡脖子的芯片、去推导那个如果不搞就永远在模仿的公式，那才是中国AI从“跟随”走向“引领”的开始。 这条路，没法躲，也没处藏，只能硬着头皮蹚过去。 对此你怎么看？