记者问：“中国AI跟美国差距在哪？”梁文锋毫不避讳一针见血地回答：“我们经常说中

记者问：“中国AI跟美国差距在哪？”梁文锋毫不避讳一针见血地回答：“我们经常说中国AI和美国有一两年差距，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。”

5月20日，杭州互联网大会上，一位美国记者向DeepSeek创始人梁文锋提问：“中国的AI发展到底落后美国多少年？”

梁文锋没有拐弯抹角，反而一针见血地说：“有些人喜欢说差一两年，但这个差距不是时间，而是原创和模仿的关系。”这番话在会场瞬间引发强烈共鸣，也让台下不少业内人士频频点头。

那么，中国AI到底在模仿什么？又是否真的永远只能做跟随者？

2022年，美国突然宣布禁止向中国出口高端AI芯片，比如英伟达的H100，这一举动被看成是对中国AI技术的一次重锤。当时不少人担心中国AI会因此陷入停滞，但结果却出乎所有人预料。

芯片封锁固然是打压，但也逼得中国AI开始真正“自立更生”。DeepSeek团队没有等进口芯片，而是直接上了“低性能国产芯片”，再用算法做优化，硬是用1/30的成本跑出接近OpenAI的性能。

这不是简单“熬夜补课”，而是从根上发力，把节奏带到了自己的手里。

2023年，一份AI智能指数报告显示，中美差距高达22.02分，美国遥遥领先。那时候，很多人都觉得中国AI还要追很多年。

但仅仅过了一年，2024年5月，这个差距就缩短到只剩三个月。阿里也在同年发布QwQ-32B模型，首次在开源权重上超过了Meta的Llama 3.1，这在全球AI圈引起不小震动。

与此同时，中国AI产业链也在快速补齐短板。芯片替代率不断提升，推理芯片已经达到42%，虽然训练芯片还只有15%，但进步的速度惊人。

华为昇腾虽然在算力上还不如H100，但已经能支撑大模型训练，最重要的是，这些芯片稳定在用。

2025年5月，OpenAI发布了新的o3模型，智能指数接近70分，仍是全球领先。但DeepSeek的R1模型也追到68分，和谷歌的Gemini 2.5 Pro打成平手。这成绩背后，是中国团队在极限算力下的硬核创新。

中国AI的优势，不在芯片，而在“快”和“多”。比如西部的数据中心电价只要0.3元一度，2025年中国整体电力占全球三分之一，算力成本已经低于美国。这些看似不起眼的细节，其实是中国AI能快速迭代的基础。

应用方面，中国AI几乎无所不在。富士康用AI做质检，出错率从2%降到0.3%；医院用混元模型辅助手术，准备时间缩短60%；法院也有AI法官，处理小案效率翻倍。从工厂车间到诊室法院，AI在中国的落地速度比美国快得多。

2025年上半年，AI相关岗位同比增长200%，求职人数暴涨，连中小学也统一开设AI课程。小学讲科普，初中教编程，高中谈数据伦理，AI俨然成了“新英语”，全国都在补课。

但梁文锋并不满足于这些数据，他更关注的是背后的原创能力。他说：“模仿永远只能跟着别人走，只有原创才能超越。”这也是中国AI目前最缺乏、但最关键的一环。

虽然在论文产出、专利数量上，中国已经连续五年全球第一，但基础框架和核心算法依然依赖国外。开源虽好，上榜的中国模型也不少，但“底层规则”仍然掌握在别人手里。

美国选择闭源，牢牢掌控核心技术；中国选择开源，鼓励生态扩展。DeepSeek、阿里、智谱等企业纷纷把自己的模型权重开放，甚至拿下HuggingFace榜单前十中的九席。这就像一场“群众运动”，先让大家跑起来再说。

2025年9月，全国中小学开设AI课程，标志着AI教育正式进入全民阶段。AI训练师、数据标注员、内容审核员等新职业迅速崛起，薪资甚至超过传统工程师。AI不再是“高冷技术”，而是渗透进每一个普通人的生活。

梁文锋曾说，“闭源的护城河是短暂的，真正的护城河是团队的能力和文化。”DeepSeek之所以能崛起，是因为他们相信技术最终比拼的是组织创新力，而不是一时的算法领先。

到2026年底，预测全球40%的岗位都将实现人机协同改造。原本需要两个月的开发项目，有了AI协助，只需要三天就能完成。效率翻倍，岗位也在重塑，传统职业面临转型，新职业正在涌现。

美国也没停下脚步。Project Stargate计划就是想建全球最大算力集群，继续用算力优势压制别人。而中国这边则在“以小博大”，用算法撬动芯片，用开源对抗闭源，用场景驱动补齐短板。

DeepSeek的崛起，不只是一个创业公司的成功，更像是中国AI“逆天改命”的缩影。从芯片被卡，到模型领先；从人才稀缺，到全民补课；从模仿入门，到探索原创，中国AI正在一点点打破宿命。

梁文锋说：“我们不想靠运气，只想靠实力。”他这句话背后，是无数中国AI人的努力，是一个国家不服输的执念。