记者问：“中美AI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。” 现在中国AI应用搞得风生水起，刷视频的智能推荐、办公用的AI写作、马路上的安防监控，到处都能看到AI的影子，短视频AIGC渗透率高达70%，比美国的45%还高出一截，论落地能力咱们确实不弱。 这话听得让人心里五味杂陈，咱们明明在应用层面热热闹闹、遍地开花，可梁文锋的一句“原创和模仿之差”，就像一盆冷水浇下来，瞬间戳破了“AI强国”的表面泡沫。就拿大家最熟悉的短视频智能推荐来说，咱们能把算法玩得炉火纯青，精准抓住用户的兴趣点，让你刷视频刷到停不下来，但追根溯源，推荐算法的底层逻辑框架，最早还是人家美国先捣鼓出来的。咱们做的，更多是在这个框架里修修补补、优化迭代，把它变得更贴合国内用户的习惯，却很少有人能跳出这个圈子，搭建一套全新的底层规则。 这就好比盖房子，美国的科技巨头们在忙着烧脑研发“水泥”“钢筋”这些基础建材，琢磨着怎么发明更结实、更轻便的新材料；咱们则是拿着现成的建材，靠着精湛的手艺盖出了各式各样的摩天大楼，写字楼、商场、居民楼，个个颜值高、实用性强，论盖楼的速度和数量，咱们敢说全球领先。可问题的关键在于，一旦人家把建材的供应掐断，或者不再更新更优质的建材，咱们再厉害的盖楼手艺，也只能巧妇难为无米之炊。 梁文锋口中的“原创”，指的就是AI领域的底层技术，比如芯片架构、大模型的核心算法、基础编程语言这些“卡脖子”的东西。这些年咱们在大模型领域跑得飞快，市面上一口气冒出来几十上百个大模型，看起来百花齐放，但深究下去就会发现，很多大模型都是在开源框架的基础上做的微调，核心的训练方法和模型架构，并没有跳出别人画的圈子。而美国的OpenAI、谷歌这些企业，却在啃最硬的骨头，从Transformer架构到GPT系列的迭代，每一步都在开辟新的赛道，这才是真正的原创性突破。 反观咱们引以为傲的高渗透率，其实是靠着庞大的人口基数和旺盛的市场需求撑起来的。14亿人的大市场，随便一个AI应用只要找准痛点，就能迅速铺开，短视频AIGC渗透率超过美国就是最好的证明。但这种“应用繁荣”，就像沙滩上的城堡，看起来光鲜亮丽，却经不起底层技术变革的浪潮冲击。一旦原创技术的壁垒被人家筑高，咱们的应用创新就会失去根基，只能跟在别人屁股后面亦步亦趋。 当然，咱们也不用妄自菲薄，梁文锋说“有些探索是逃不掉的”，其实就是在提醒咱们，原创这条路虽然难走，但必须咬着牙走下去。这些年咱们已经看到了不少好苗头，比如在量子计算、AI芯片等领域，越来越多的企业和科研机构开始沉下心来做基础研究，不再只盯着短期的商业回报。就拿华为来说，每年砸几百亿搞研发，硬是在芯片领域杀出了一条血路，这种敢于啃硬骨头的精神，正是咱们突破原创瓶颈的关键。 说到底，AI竞争从来不是一场短跑比赛，而是一场考验耐力和底蕴的马拉松。应用层面的领先值得肯定，但底层技术的原创才是决定最终胜负的关键。咱们不能满足于做“盖楼的高手”，更要努力成为“造建材的专家”，只有这样，才能从AI的“追随者”变成“引领者”。 对于中美AI的原创与模仿之差，你觉得咱们该从哪些方面突破？欢迎到评论区聊聊你的看法！
