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。” 中国人工智能发展迅猛，应用场景遍地开花，推荐系统、安防监控随处可见，短视频生成内容渗透率领先全球。但核心技术如Transformer和Diffusion模型，多来自国外。高影响力论文美国占比高，中国虽有贡献但引用率仍有距离。 硬件上，高端芯片性能差距明显，生态绑定强，开发者切换代价大。即使特供芯片销量增长，本土训练芯片替代率低，成本更高。 专利中国数量多，但国际核心认可比例小。人才中国培养不少，许多优秀研究者在海外深造后留在当地，为国外团队出力。企业往往注重快速变现，基础研究投入少，校企合作浅层。 梁文锋在访谈中直言上述观点。中国AI表面落后一两年，真实在于原创不足。若不改变，只能永远追随。有些探索必须做。 2023年成立DeepSeek，专注通用人工智能。团队多本土年轻人，重好奇心和热爱。DeepSeek不走堆算力老路，而是优化算法架构，用较旧芯片训练高效模型，成本低却性能强。坚持开源，代码发布后开发者涌入，下游企业受益，形成良性循环。 2024年底推出V3模型，2025年初R1推理模型问世，性能比肩国际顶尖，开源引发关注。后续迭代V3.2等版本，强化数学、代码能力。2025年9月，R1相关论文登上《自然》封面，梁文锋任通讯作者。 2026年初，新论文提出mHC架构，解决大规模训练稳定性问题，梁文锋参与撰写。这为更大模型铺路，显示持续原创努力。这些成果证明，通过专注底层创新，中国AI正缩小差距。企业需增加基础投入，建立协作机制，留住人才。
