“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。”
看数据的话，中国 AI 专利数量早就世界第一了。2024 年全球新增的生成式 AI 专利里，中国占了 61.5%，差不多是美国的 3 倍多。
但这里有个门道，咱们的专利数量虽多，质量却跟不上。能在其他国家也获得专利认可的比例只有 4%，而美国是 32%。
更关键的是基础理论研究，这才是 AI 的根。现在全世界用的 AI 基础技术，像 Transformer 架构、Diffusion 模型这些核心东西，都是美国的大学和企业先提出来的。
咱们现在用的很多 AI 大模型，都是在人家的地基上盖起来的。全球引用率最高的 10 项 AI 研究成果里，美国占了 4 项，中国只有 1 项。这说明在最根本的创新上，我们还差得远。
核心技术上的依赖更明显。训练大模型离不开高端芯片，现在全世界大部分 AI 公司用的还是美国英伟达的 H100 芯片。咱们自己的华为昇腾芯片有进步，但配套的软件生态还差得远。
就是为什么美国一限制芯片出口，咱们很多 AI 企业就慌了手脚。最近美国不仅限制向中国出口高端芯片，还考虑制裁像 DeepSeek 这样的中国 AI 公司，就是因为咱们在核心技术上还没真正站起来。
人才方面也有隐忧。虽然中国培养的顶级 AI 研究人员数量已经不少，2022 年占了全球 47%，但人才结构有问题。咱们 AI 领域的女性科学家只占 9.3%，还不到美国的一半。
重要的是，高校和企业之间像隔着一堵墙，人才流动率不足 15%，而美国卡内基梅隆大学和当地企业的人才流动率能达到 37%。
这就造成一个问题：大学里的研究和企业里的应用脱节了，研究出来的东西用不上，企业需要的技术又没人研究。美国那种 "人才旋转门" 机制，让专家既能在大学做研究，又能去企业搞实践，知识转化效率自然高。
科研投入的方向也有差别。中国在基础研究上的投入占研发总经费的比例还不到 6%，而美国比我们高得多。短期看收成不错，但长期下去，土壤肥力不足，品种不更新，收成还是上不去。
咱们的研究更多集中在中文分词、数据清洗这些工程优化上，在真正能改变行业的通用技术和方法创新上成果不多。
当然，中国 AI 也不是没优势。咱们的应用场景多，市场大，智能工厂、自动驾驶这些领域发展很快。
截至 2025 年 2 月，咱们已经建成 3 万多家智能工厂，生产效率平均提升了 22.3%。在自动驾驶方面，咱们的运营规模也超过了美国的 Waymo。
但这些应用优势终究建立在别人的技术基础上，风险很大。美国现在不断收紧技术出口限制，从芯片到软件再到人才交流，层层加码。
所以说，梁文峰说有些探索逃不掉，就是这个道理。咱们不能再满足于跟着别人的脚印走，必须在基础理论、核心技术上自己下功夫。
这可能需要更长时间，投入更多资源，短期内甚至看不到回报，但这是必经之路。
中国不缺聪明才智，也不缺市场需求，缺的是沉下心来做原创的耐心和机制。
打破高校和企业的壁垒，让人才流动起来；加大基础研究投入，容忍失败和慢回报；建立更开放的创新生态，让好想法能生根发芽。
只有这样，中国 AI 才能真正从追随者变成引领者，这不是一两年的事，而是需要一代又一代人的坚持和努力。
