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。”   麻烦看官老爷们右上角点击一下“关注”，方便您进行讨论和分享，感谢您的支持！   在AI领域，中美的差距似乎越来越小。根据2025年斯坦福大学的AI指数报告，顶级模型的性能差距仅为0.3%。许多人看着这些数据，觉得中国的AI已经紧追其后，甚至在某些领域实现了反超。   比如，百度的文心一言、阿里的通义千问在中文处理上表现出色，短视频AI推荐、语音转文字等应用，也显示了中国AI的强大“用得上”能力。   但其实，这种表面的繁荣掩盖了一个深层次的问题：中美AI的核心差距并非表面上看到的技术能力差距，而是原创技术的缺失，这才是中美AI竞争的真正分水岭。   中国在AI应用领域已经取得了显著进展，特别是在短视频推荐、语音识别等领域，展现了出色的应用能力。短视频的AIGC（人工智能生成内容）渗透率已经超过了70%，高于美国的45%。   而且，AI在政务公文处理、中文诗词解析、语音转文字等方面也表现出色，显示了中国在应用层的强大能力。   然而，这些成就背后却是依赖于国外技术框架的优化。以目前主流的大模型为例，基本都是基于美国提出的Transformer架构进行改进。中国的AI技术更多是在这些已有框架上进行优化、调整和应用，而并非从零开始进行原创技术的突破。   这点尤为明显：美国的OpenAI、谷歌等公司通过自主研发核心技术，推动了AI的发展。而中国的很多AI技术，尽管应用上已经非常成熟，但在核心技术和底层架构上，仍然依赖于美国的技术和框架。   梁文锋曾经指出，中美AI的差距，不仅仅体现在表面上应用的技术代差，真正的差距在于原创能力的差异。美国的AI技术，尤其是在基础研究方面，长期处于全球领先地位。   全球引用率最高的10项AI基础研究中，美国占据5项，中国仅有2项。虽然中国在AI论文发表数量上位居全球前列，但高影响力的原创性研究却依然匮乏。   虽然中国在AI专利的申请量上占全球的45%，远高于美国的4倍，但这些专利大多集中在应用层的优化，缺乏真正的原创技术。美国则专注于底层技术的创新，尤其是在芯片、算法等核心领域，原创技术的“硬通货”依然牢牢把控在他们手中。   中美AI的竞争不仅是技术的较量，更是资金的比拼。   2024年，美国在AI领域的投资高达1091亿美元，而中国仅为93亿美元，差距惊人。美国的四大科技巨头（谷歌、微软、Meta、亚马逊）在AI上的投入总和，远远超过中国的七大互联网企业。   这种资金上的差距，直接影响到原创技术的研发和突破。美国的科技巨头不惜斥巨资进行AI的基础研究，而中国的企业则更多关注短期能见效的应用项目，如AI直播、AI绘画等。   短期项目虽然能带来市场效益，但长期来看，缺乏足够的基础研究投入，难以培养出突破性的原创技术。   人才是AI领域发展的关键，然而，中国和美国在人才结构上的差距也不容忽视。   根据数据显示，中美AI领域的研究人员总量相差不大，但美国的“人才旋转门”机制，使得高校和企业之间的互动频繁，形成了良性的人才流动和产学研合作。   美国的高校与企业之间的流动率高达37%，这一机制让创新能够在短时间内得到推动。   反观中国，高校与企业之间的沟通和协作较为有限，科研与实际应用的结合不够紧密，这种结构性的差距导致了中国在AI的原创性突破上存在较大障碍。   而且，中国AI领域的女性人才比例仅为18%-20%，远低于美国的35%，人才结构的单一性，也无形中限制了创新的多样性。   要想从AI的“追随者”转变为“引领者”，中国必须加大原创技术的研发，打破对外部技术的依赖。这不仅仅是资金问题，更是战略和政策上的转变。   中国必须在基础研究领域进行更多的投入，特别是在AI芯片、算法、操作系统等核心技术上，逐步实现自主可控。