[下雨]记者问：“中美AI差距到底有多大？”梁文峰毫不避讳一针见血地回答：

[下雨]记者问：“中美 AI 差距到底有多大？” 梁文峰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。如果这个不改变，中国永远只能是追随者，所以有些探索也是逃不掉的。” 这话直接点破了中国 AI 的核心痛点。 中国AI发展的这些年，大家心里都憋着一股劲，技术和应用挺火，但核心创新还差了点意思。美国那边底子厚，有人才库，技术积累雄厚，一直在领着路跑。 中国这边，虽然各种智能场景随处可见，可在那些真正定义未来的硬核心算法、架构上，还有点差距。 这时DeepSeek站了出来，这个R1大模型出现后，很多人一下子看到了不一样的机会。 DeepSeek找准方向，把算力压力降到最低，不用最新昂贵硬件，也能跑出全球顶尖的表现，这种解决办法，打破了国内一直追着美国产品跑的局面，让资源准备没那么豪横的中国也打了场漂亮仗。 更让人佩服的是，DeepSeek直接把大模型开源，全流程、全文档都放出来，这下不光大公司能玩，创业公司、小团队、开发者也都可以用上最前沿的技术。 靠着这个“大开大合”，不少国内大厂动作比谁都快，把DeepSeek整合进自家搜索、社交、云产品，各个下游行业也盯上了新玩法。 安防、医疗、教育、数据安全这一波应用，都借了DeepSeek的力，功能效果不光好用，连成本都省了不少。 这个开源浪潮还没停，直接带动了国内产业链的升级：本来一直守在AI产业边上的硬件厂家，也都被带动了起来。 存储、算力、芯片等专用产品优化加快，中国自己的硬件适配能力跟以前完全不是一个水平，不管是技术公司还是传统制造，大家都忙着谋划怎么加速配合新模型，抓住机会。 当然AI这么猛发展，争议也随之出现，换脸、数据安全、内容造假……这些问题成了社会热议的话题。 企业家、技术人员、社会各界，都开始讨论各种管理和规范，让AI既好用又靠谱，不单是搞技术，还得想办法照顾用户安全、社会公平。 正视现实，中国AI要赶上美国，并不只是今天一个模型就能解决，路还很长，人才依然是关键，特别是那些能搞原创算法的人才。 国内现在AI教育风风火火，但真要培养出顶级专家，还差一些细致的体系和长线投入，产业标准这块也需要完善 从DeepSeek这事能看出来，有韧劲其实最要紧，中国AI如果想把路走宽，不能光是追着市场热点跑，更要耐心搞技术底层的硬核创新。 开放合作也很关键，未来AI生态只有做大做强，才能带动每一个环节都跟着升级，DeepSeek只是一场序幕，中国AI真正的突围还得靠所有人的持久努力。