梁文峰，再次直击中国AI行业痛点！ 他指出，中国与美国的AI差距并非时间，而是“原创与模仿”的本质差异。   梁文峰说得没错，大家都觉得我国数据多，场景多，好像只要数据量大就能赢。   但现实没那么简单。   确实，我们在移动支付、电商、短视频这些领域，日活用户多，数据也特别丰富。   可这些数据大多是拿来优化推荐系统，提升广告精度，或者让算法更懂用户。   要说搞出颠覆性的新算法或者新架构，光靠数据还真不行。   美国那边，像Transformer这种大模型的底层架构，都是从基础研究里一步步折腾出来的。   我们这边，虽然论文发得多，甚至有报告说2024年我国AI论文数量占全球三成，但真正有分量的原创研究，比例并不高，这也是大家经常讨论的“论文多但原创少”的现实。   我国很多AI领域的顶级人才，毕业后都去大厂做推荐算法、广告优化，或者参与一些落地性很强的项目。   这些工作直接见效，能带来收入，也更容易获得投资。   可要说沉下心搞基础研究，去啃那种短期看不到成果的难题，愿意去的人确实不多。   一线的研究人员很多都吐槽，实验室条件一般，资金也有限，搞原创研究风险大，失败了还容易被说浪费资源。   资本市场也偏爱能快速见效的项目。   这种环境下，大家自然而然都去做那些容易赚钱、风险小的应用优化。   DeepSeek这回能做出来，确实算是给行业打了一针强心剂。   它说明只要思路对，哪怕算力有限、资源不多，也能做出国际水平的产品。   DeepSeek团队在技术路线上的创新，国内外都很认可，连斯坦福的AI指数报告都专门提到了他们的成果。   其实，这不是靠数据规模取胜，也不是靠砸钱堆硬件，而是靠真正的技术创新和团队执行力。   这种例子虽然不多，但确实能说明我国AI企业有能力在某些细分领域走出自己的路。   回头看这几年，我国AI行业应用落地能力确实很强，不少产品在医疗、金融、制造业等领域都做到了国际领先。   但在全球顶级学术会议上，真正拿得出手的原创论文和核心技术，还是偏少。   行业里也有共识，未来要想缩小和美国的差距，光靠应用和数据是不够的，必须在基础理论和创新架构上下更大功夫。   只有这样，才能从根本上提升我国AI的国际竞争力。   说到底，梁文峰这次的观点其实是给行业敲了个警钟。   我国AI行业要想真正赶超美国，不是靠熬夜加班、也不是靠拼命多搞点数据，而是得在原创上下力气。   DeepSeek只是个开始，未来还需要更多团队愿意去探索、去试错，也需要资本和全社会多给原创一些耐心和支持。   只要方向对，整个行业齐心协力，原创的路肯定越走越宽。   现在，国家政策已经在推动，企业和研究机构也越来越重视原创，行业氛围在慢慢变化。   未来我国AI要想在全球有更大话语权，就得靠自己的创新实力立足，这也是梁文峰这次发声背后的深层意思。   行业里的人都明白，路虽然难走，但只要坚持下去，肯定能迎来属于我国AI的高光时刻。   参考：记者问：“中美AI差距到底有多大？”梁文峰回答：“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”——东南军情