中美差距到底有多大？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。” 因为这种差距不是靠堆参数、拼下载量就能抹平的，从底层芯片到基础算法，再到整个研发生态，都能找到清晰的印记。 就说AI的“心脏”芯片领域，美国英伟达的H200芯片至今仍是全球顶尖AI实验室的首选，而根据美国对外关系委员会的报告，当前美国最先进AI芯片的性能至少是中国同类产品的5倍以上。 更扎心的是，这个差距还在扩大，预计到2027年可能达到17倍，中国要造出媲美H200的芯片，至少要等到2027年底，这四年的代差背后，本质是芯片设计、制造工艺等核心环节的原创缺失，我们能做的更多是在现有技术框架下做适配优化，而人家掌握着从架构到制程的原创话语权。 产能上的差距更能说明问题，中国先进AI芯片的产能仅为美国的5%左右，就算拼尽全力扩产，到2027年的年产能也不及英伟达同期的四分之一，这种底层硬实力的差距，不是靠“拿来主义”就能弥补的。 再看基础算法和框架，这是AI的“骨架”，美国的Transformer架构、PyTorch和TensorFlow框架，构建了全球AI研发的基本盘，这些从0到1的原创突破，定义了整个行业的技术路径。 而中国虽然AI专利数量占全球61%，远超美国的13.93%，但仔细拆解就会发现，这些专利大多集中在应用层面的优化，比如模型微调、场景适配，真正涉及底层架构创新的少之又少。 美国论文在机器学习、自然语言处理等基础领域的被引频次比中国高出15%，OpenAI单篇论文平均引用量达到246次，这种学术影响力的差距，本质是原创思想的缺失。 就像国内很多开源大模型，2025年累计下载量虽然达到5.5亿次，超过美国的4.75亿次，但核心技术路线仍未跳出美国设定的框架，比如DeepSeek系列虽然训练成本低、性能不俗，但仍是在现有大模型架构上做效率优化，Qwen系列的多语言优势也只是应用层面的延伸，而非核心架构的原创突破。 反观美国OpenAI的GPT系列，从GPT-3到GPT-4.5，每一次迭代都是对核心能力的原创性拓展，这种从无到有的创新，正是我们目前欠缺的。 研发投入的结构差异更凸显了这种原创短板，美国2024年AI私人投资达到1091亿美元，占全球的66%，OpenAI单轮融资就有400亿美元，这些资金大量流向基础研究和核心技术突破。 而中国同期私人投资仅93亿美元，不足美国的8.5%，最大单笔融资也才2.47亿美元，且更多集中在应用场景落地。 虽然中国研发支出增速快，2023年占全球28%，但基础研究投入的占比和稳定性仍不及美国，反观美国即便面临政府预算波动，企业对基础研究的投入依然坚定。 这种投入结构的差异，导致我们陷入“模仿-追赶-再模仿”的循环，比如在多模态协同、小样本学习等前沿领域，美国已经开始布局原创性研究，而我们的专利占比还不足0.1%，只能跟在后面做技术转化。 更有意思的是，美国的“小院高墙”政策反而从侧面印证了这种差距，他们限制的是核心原创技术的输出，而不是应用层面的成果，因为他们清楚，只要掐住原创的源头，我们的模仿再出色，也难以实现真正的超越。 这种差距不是靠短期的技术迭代就能缩小的，更需要沉下心来做基础研究的原创探索，否则永远只能在别人设定的赛道上追赶。
