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。” 很多人觉得国内AI取得发展，就觉得咱已经赶超了，可这都是表面风光，梁文锋自己算过账，DeepSeek-V3训练才花了557万美元，人家ChatGPT-4o烧了整整7800万美元。 十几倍的成本差距背后，是咱们在基础研发上的偷工减料，咱们擅长把别人的发明做得更便宜、更好用，却没搞出全新的东西。 现在国内主流大模型，骨架子全是美国人2017年发明的Transformer架构，咱们的工程师手艺再巧，也只是在这个框架上修修补补、优化迭代。 美国那边早就盯着跨模态理解、通用人工智能这些硬骨头，甚至琢磨着推倒重来建新规，这就是原创和模仿的核心差距。 更扎心的是生态层面的差距，美国搞的是从芯片、软件、学术到产业的一条龙正循环，咱们却是头重脚轻、偏科严重。 2025年1月6日，英伟达黄仁勋在CES大会上，抛出“物理AI的ChatGPT时刻已至”，人家不仅有全栈计算平台量产，还开源了自动驾驶AI模型，联合奔驰2026年一季度就要在美国上路，从芯片到模型再到应用，形成了完整闭环。 而咱的高端芯片被卡脖子，2025年美国发布《人工智能扩散框架》，把中国列为“全面禁运国”，算力≥990 TFLOP/s的AI加速器芯片全给禁了，连模型权重、云计算服务都不让碰，咱2025年上半年高端GPU进口量同比增长62%，可自主供给率还不足5%。 底层框架同样艰难，百度2016年就推出了PaddlePaddle，可在Github上只有264个直接贡献者，而谷歌的TensorFlow、Facebook的Pytorch，分别有2000多个和1000多个。 国内不管是京东、美团这些大企业，还是中小AI初创公司，几乎都在用美国的开源框架，就像买手机只敢选主流品牌，小众的连配件都不好找，这种生态依赖比技术差距更可怕。 虽然全球生成式AI专利中国占了70%，是美国的6倍，年增速还达50%，腾讯、百度这些企业稳居全球前十，但含金量差远了。 美国的专利多集中在AI芯片、基础理论这些“根上的东西”，英伟达、AMD的芯片架构，深度学习的核心算法，都是能定规则的硬通货。 而咱的专利大多在应用层，是在别人的基础上做优化、搞适配，比如让AI更懂中文、适配某个行业场景，这些是“术”不是“道”，换不来话语权。 2025年二季度，美股Mag 7公司，光AI相关的资本开支就接近1000亿美元，同比增速64.8%，而中国AI与半导体领域的核心政府投资，换算成美元才230亿美元，不足美国的30%。 国内头部企业年度研发费用，最高不足50亿美元，还不如英特尔单企业85亿美元政府补贴的六成，没有真金白银砸在基础研究上，原创就是空谈。 有人说咱们应用落地快、商业化能力强，这确实是优势，2025年中国L2级辅助驾驶渗透率超50%，小鹏汽车的第二代VLA技术，在复杂路况博弈中表现亮眼。 工业视觉检测、医疗AI的市场渗透率也很高，但这些优势建立在别人的技术底座上。 就像自动驾驶，特斯拉FSD V14已经能应对重构路面，人家的核心是大模型对物理世界的隐式理解，而咱们更多是在具体场景上做数据训练和优化；英伟达已经把物理AI用到机器人、工业制造上，构建起百万亿美元规模的生态，咱们还在为开源框架的使用权担心，怕哪天被人断了供给。 2025年美国AI相关投资，对GDP增速的贡献已达1.0个百分点，占GDP比重接近1%，而中国当前这一比例尚不足0.3%，仅为美国的三分之一，这种投入差距背后，是对原创价值的认知差距。 原创难，难在急功近利的环境，企业和资本都想赚快钱，乐意在成熟技术上做优化，赶紧上市变现，坐得住冷板凳搞基础研究的人太少。 高校和研究所的原创成果往往束之高阁，很难变成市场产品，而美国那边高校和企业穿一条裤子，实验室里的新技术转眼就能推向市场。 现在美国的“虹吸效应”，把全球顶尖AI人才都吸过去了，咱们搞底层架构、基础算法的大牛还是缺，再加上高端芯片被限制，想搞大投入的原创都难，只能走低成本优化的路子。 梁文锋说“有些探索是逃不掉的”，实在是一针见血。 这么看来，中美AI的差距，不是一时半会能追上的技术代差，而是原创精神、生态布局和长期投入的差距。 咱们不能再被“下载量第一”、“渗透率领先”这些表面数据骗了，人家的轮子再好，也不会让你造出让人家追着跑的车。 梁文锋的话是警醒，更是鞭策——中国AI要想从追随者变成引领者，必须捅破原创这层窗户纸，在基础研究上砸真钱、用真心、熬时间，只有把根扎深了，才能长出参天大树。 参考信源：市场资讯