“中美差距究竟有多大？”DeepSeek创始人梁文峰再次语出惊人！他说：“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。” 先看美国，他们在 AI 这块早把 “垄断” 玩到极致了。就说搞出 ChatGPT 的 OpenAI，弄出 GPT 系列模型后，直接把核心技术藏得严严实实，走 “闭源” 路线 — 只给你用现成的功能，不给你看里面的门道。还搞了个 “API 生态”，全球几十万开发者想用上 GPT 的技术，都得按 OpenAI 的规矩来，相当于把 AI 行业的 “钥匙” 揣自己兜里，别人想干活就得听他们的。 算力上美国更狠，早好几年就砸几百亿建超算中心，算力强得没边；英伟达的 H100 显卡是搞 AI 训练的 “硬通货”，美国说不让卖给中国超算中心，就直接断货，明摆着卡咱们脖子。 更关键的是，连 AI 规则美国都想自己定 — 他们推的《人工智能风险管理框架》，看着讲 “风险”，其实全顺着自己的技术优势来，怎么方便创新就怎么定，对数据隐私要求松得很，说白了就是想把全球 AI 都绑在他们的轨道上。 再看中国，走的路完全不一样。梁文峰的 DeepSeek 就没跟着闭源，反而把基础模型 “开源” 了 — 技术全公开，谁都能拿来用、拿来改、一起完善。 现在 GitHub 上，基于它的衍生项目超 800 个：帮律师查法条的 LawSeek，让律师找案例快了好几倍；辅助医生看 CT 片的 MedSeek，能早发现病灶，省了医生不少事。这么多人一起琢磨，技术迭代速度比以前快了 30% 还多，效率根本不是以前能比的。 而且咱们的 AI 特别 “接地气”。百度的文心大模型，对中文理解透得很 — 古文典故、网络热词、甚至方言梗，都能精准 get 到；华为的盘古大模型专门针对工厂优化，帮生产线调参数、预判机器故障，比传统工程师效率高好几倍。 美国的 GPT-4 虽然能处理十几种语言，但论对中文语境的理解，咱们的模型真能甩它一条街，这可不是小优势，是咱们在 AI “语言地盘” 上稳稳站住了脚。 美国没少给咱们使坏，最狠的就是芯片禁令。 但咱们没坐以待毙，不少企业自己闯新路子。比如小鹏汽车，搞自动驾驶训练时没盯着 H100，反而琢磨出 “分布式算法”— 把复杂任务拆成小块，用普通 GPU 集群就能算，效果一点不比 H100 差。 现在这套技术不仅让小鹏自动驾驶反应更快，还被其他企业学了去，相当于在美国卡脖子时，咱们自己闯出了条算力新路。 现在咱们的 AI 企业还在试更牛的玩法，DeepSeek 的模式就很典型：基础模型开源，大家一起把技术做透；但在法律、医疗这些细分领域，把核心算法申请专利，既让技术快速扩散，又守住自己的竞争力。 粤港澳大湾区的企业也这么干：腾讯把微信处理社交数据的经验，用到大模型的情感交互上，现在 AI 聊天能懂喜怒哀乐，不再冷冰冰；大疆把无人机飞控技术挪到工业机器人上，让机器人干活又快又稳，误差比头发丝还细。 说到底，中美 AI 的差距，真不是 “一两年” 那么简单，是能不能自己搞原创的本质区别。美国靠早期积累，把 “闭源 + 垄断 + 定规则” 的路走通了，占了先发优势； 但咱们也有机会 — 有全球最大的市场、最多的应用场景、最接地气的需求，还有不怕难的闯劲。只要咱们把 “场景 - 数据 - 算法” 串起来，从 “抄作业” 变成 “自己出题自己做”，就不用一直当 “追随者”。 梁文峰的话听着扎心，其实是给行业打了针 “清醒剂”：该闯的就得硬闯，该做的原创就得死磕。现在不少企业已经在这么干了，相信用不了多久，中国 AI 肯定能从 “跟跑” 变成 “领跑” 这可不是空想。
