DeepSeek创始人梁文峰大胆言论：中国AI与美国的差距不仅是几年，背后隐藏着原创力与顶层设计的巨大鸿沟，这条无人区的探索之路，敢不敢走？ DeepSeek创始人梁文峰那番话一出来，圈内不少人都觉得戳到了痛处。 这位平时鲜少露面的技术极客，大多时间都泡在实验室看论文写代码，却一针见血点破了行业里藏着的猫腻——中国AI和美国的差距哪儿是几年的事儿，根本是原创力和顶层设计上的两道大坎，而迈过这道坎就得闯进没人踏过的“无人区”。 很多人之前总说“再追两年就赶上了”，这话其实自欺欺人。梁文峰在专访里早说过，现在不管大厂还是创业公司，照着OpenAI的论文和开源代码复刻，短时间内都能做出大模型，但这跟真正的创新是两码事。 就拿模型结构来说，国内不少公司直接沿用Llama的框架做应用，看着产品出得快，可这结构跟国外先进水平比，早就差了两代。DeepSeek偏要从模型结构自己啃，光实验和对比就耗了大量算力，成本比单纯微调高得多，可这才是往AGI走的必经之路。 原创力的短板不是一天两天了。宋鸿兵就说过，AI核心的深度神经网络技术，从五六十年代就有人在钻研，西方研究者守着冷门方向几十年，哪怕没成果也熬着。可国内那会儿没人愿意碰这种“不热门”的领域，大家都追风口，觉得几十年没响动的研究是白费功夫。 这种实用主义的惯性太顽固，过去三十多年IT浪潮里，我们习惯了等别人搞出技术创新，自己拿来做应用变现，压根没参与过根源性的创造。梁文峰最担心的就是这个，他总说不能一直搭便车，得自己成为贡献者。 更要命的是顶层设计的衔接问题。不是说没有政策支持，而是资源和方向没拧成一股绳。 大厂有资源，但要盯着短期回报，很难像DeepSeek这样沉下心只做研究——毕竟基础研究投入大、见效慢，商业上算过来根本“划不来”。 创业公司想搞创新，又缺算力、缺数据，还得面对碎片化的场景需求。科大讯飞的黄金就提过，AI发展是体系化的系统战役，可现在不少环节都是散的，企业出海要自己闯渠道，搞研究要自己拼资源，少了能兜底的生态支撑。 梁文峰说的“无人区”，其实就是没人铺路的原创之路。微软中国的韦青看得更透，这地方根本没有标准答案，过去应试教育练出来的“找正确答案”的思维，到这儿全不管用。 行业里总有人喊“必须这么做才能成功”，可这些说法大多没逻辑支撑。就像有人吃了五个馒头饱了，就只夸第五个红馒头神奇，忘了前面四个白馒头的铺垫——AI落地得先搞文化重构、人才培养、流程标准化，这些基础没打牢，光砸钱买模型根本没用。 没人敢轻易闯无人区，还有个原因是怕犯错。OpenAI早期投资人投钱时压根没算回报，就想把事儿做成，这种容错空间国内太缺了。韦青说微软允许四五次试错，OpenAI更是试了五十次，可国内不管是企业还是资本，都盼着“一投就中”。 梁文峰搞DeepSeek时特意选了一批没经验但有潜能的人，就是想避开固化思维，可这种模式没法复制——大部分团队还是怕担风险，宁愿跟着别人走，也不愿自己试错。 但闯无人区的口子已经被撕开了。DeepSeek自己从1张卡做到一万张卡，托管不够就自建机房，全靠好奇心推着往前走。他们打算把训练结果公开，让小团队也能用得上大模型，就是不想让技术被垄断。 科大讯飞在东南亚布局，找本地伙伴搞合规，也是在探国际化的无人区。这些动作都在说明，光喊“差距”没用，得真刀真枪地试。 梁文峰的问题“敢不敢走”，其实早有了答案。不是所有人都敢，但总有像他这样的技术理想主义者在走。他们明白，原创不是靠喊口号，得有能让创新冒头的组织文化，得有愿意扛风险的顶层支撑，还得有接受犯错的心态。 这条路上没有捷径，可要是不走，永远只能跟在别人后面。现在行业里已经有人开始坐冷板凳、啃硬骨头，这或许就是跨过鸿沟的开始。