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。” 梁文锋说表面上中国AI跟美国就差一两年，但核心问题是原创能力弱，大多在模仿。他在一次访谈中提到，中国企业很多时候是拿美国的开源框架优化调整，比如Transformer这种底层架构基本都来自国外，国内团队就在上面做本土化改进。这就好比别人发明了轮子，咱们就造更好的车子，但轮子的原理不是咱们的。拿DeepSeek来说，他们的模型在中文处理上很强，能精准抓本土表达，但底子还是靠国外路径。要是美国突然收紧开源，中国就容易卡住脖子。他强调，有些原创探索必须硬着头皮上路，不然永远被动。行业里不少人认可这点，因为美国在基础创新上领先，比如谷歌的AutoML能让AI自己设计模型，图像识别准确率高出人工1.2%，效率翻倍。 再看具体差距，美国AI已经在往更深层走，比如斯坦福的虚拟实验室项目，AI能独立组队搞研究，甚至在疫苗设计上给出新方案，效果比人类好。中国这边多停在应用层，像把大模型接进办公软件或电商，提高效率是真，但没触及核心算法创新。梁文锋自己就是个例子，他的DeepSeek团队搞出了MLA架构和DeepSeekMoESparse结构，这些能大幅降计算量和显存用量，训练成本才557.6万美元，对比OpenAI的7800万美元，性价比高多了。但他没自夸，而是提醒大家别被表面繁荣骗了。行业问题在于有些公司太急，国外一出新功能就跟风抄，靠流量赚钱，不愿砸钱搞基础研究。原创需要时间和钱，可能几年没回报，但一旦成就能拉开距离。 DeepSeek的V3模型就是原创实践的成果，这个模型参数规模大，但训练效率高，在数学、代码和中文问答上超过ChatGPT-4o。2025年发布后，直接登顶苹果中国和美国免费APP下载榜，甚至在美国区压过ChatGPT。基准测试显示，V3在AIME数学题上准确率达93.1%，Codeforces评分2386，跟GPT-5一个水平。但成本低得多，这证明了中国团队在资源有限下也能高效创新。梁文锋坚持开源，公布训练细节，想带动整个生态。他觉得中国有大市场、人才和资本，只要转向原创，坚持长期投入，就能缩小差距。反观美国，他们的生态更注重从0到1的突破，像DeepMind的AlphaFold在蛋白质预测上革命性进步，中国还需追赶。 不过，中国AI也不是一无是处，DeepSeek的突破就显示出潜力。V3模型用更少的计算力达到前沿性能，这在全球AI赛道上震动了华尔街。一些分析说，这反映中美差距在缩小，中国从单纯模仿转向部分创新。但梁文锋警告，别太乐观，原创能力还是短板。拿数据看，美国AI专利申请量领先，中国虽多但质量不高，很多是应用型。专家指出，中国自2018年后在AI研究主题上跟美国时间差消失，但原创深度不足。像DeepSeek这样的公司，正在推动从模仿到创新的转变，但需要更多企业跟上。 后续发展看，DeepSeek没停步，2025年后推出V3.2版本，进一步提升推理和代理任务，在基准上匹配甚至超Gemini 2.5 Pro。2026年初，梁文锋署名论文提出mHC架构，解决大规模训练不稳定，只增6.7%成本就提升性能2-3%。公司团队扩到几百人，继续开源，国际影响力大增。DeepSeek的R1和R2模型陆续上线，强化多模态处理，用户反馈在实际场景中响应更准。这不只是一家公司的故事，而是中国AI整体趋势，从依赖国外开源转向自建生态。梁文锋领导下，DeepSeek成了关键力量，推动本土从追随到自立。 美国有硅谷生态，风险投资青睐基础研究，中国则市场驱动强，但原创投入少。报告显示，中国AI投资多去应用，基础研发占比低。美国从2017年后在创新上拉开，但中国正赶上，像DeepSeek用低成本训出高性能模型，证明效率优势。一些观点说，中国AI已从模仿阶段进入创新，但差距还在。梁文锋的话提醒大家，正视问题才能进步。 行业现象是，有些企业抄近路，国外模型一火就模仿变现，不搞底层。DeepSeek反其道行，坚持深耕算法，才做出能抗衡的产品。梁文锋认为，承认差距不是坏事，而是起点。中国AI要想领跑，就得跨原创坎，这坎绕不开，只能冲过去。未来看，随着更多像DeepSeek的公司崛起，中国能在核心技术上突破。
