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。” 从市场上能看到的情况来看，中美AI在很多应用场景里的差距确实不算大。比如在智能物流调度、工业质检这些领域，中国的AI技术已经能实实在在解决问题，甚至在效率上不输美国同类产品。 不少人因此觉得，两者也就差个一两年的技术迭代时间，只要跟着对方的路径追，迟早能赶上。但这种看法，恰恰忽略了最关键的一点：我们很多时候是在别人搭建的框架里做优化，而不是自己构建底层逻辑。 就像搭建房子，美国更偏向于先把地基和框架做好，哪怕初期看不到实际用途，也会投入大量精力研究基础理论和底层架构。比如那些定义了全球AI研发方向的核心算法和模型架构，大多源于美国的实验室，他们靠这些原创成果掌握了规则制定权。 而我们更多时候是在别人建好的框架里装修，把房子布置得更符合国内的应用场景，虽然落地快、见效快，但核心的框架还是别人的，一旦对方在底层技术上卡脖子，后续的优化就会陷入被动。 这种原创与模仿的差异，在产业生态上体现得尤为明显。在AI发展的关键环节，比如芯片和底层软件框架，美国已经形成了很强的生态壁垒。他们的芯片不仅性能领先，更重要的是围绕芯片构建了一套开发者依赖度极高的软件生态，想换一套体系的成本高得惊人。 而我们虽然在部分芯片领域实现了突破，也有了自己的软件框架，但大多还是在适配现有生态，真正能让全球开发者追随的原创生态还没建立起来。这就导致我们在基础层面始终要跟着别人的节奏走，很难实现真正的超越。 不过话说回来，中国AI的发展路径也有自己的优势。我们没有盲目跟风去赌那些遥远的通用人工智能目标，而是把更多精力放在了产业应用上，走出了一条接地气的路子。 比如在工业场景里，让AI帮着优化生产流程、降低次品率；在物流领域，用AI规划最优配送路线、节省成本；还有能完成灵巧操作的机器人，这些都是把AI技术落到实处的成果。这种以应用驱动的发展模式，不仅让AI真正产生了实际价值，也积累了大量真实场景的数据，为后续的技术迭代提供了支撑。 但这些优势并不能抵消原创不足的短板。现在越来越多的人意识到，光靠应用层面的优化走不远，必须在底层技术上搞原创。有团队已经开始尝试跳出传统框架，通过开源模式打破技术垄断，把核心技术免费开放给全球开发者，吸引了大量人参与进来共建生态。 还有的团队深耕本土语言特性，让AI更好地理解中文语境和文化，在中文处理领域形成了自己的优势。这些尝试，正是在摆脱模仿的惯性，走向原创的探索。 其实原创从来不是一蹴而就的事，需要耐心和长期投入。美国的原创优势，离不开其成熟的科研协同机制，高校、企业和资本能形成合力，支持那些短期内看不到回报的基础研究。 而我们之前存在科研与产业脱节的问题，很多研究停留在论文层面，难以转化为实际的技术突破。现在这种情况正在改变，政策和资本开始更注重长期价值，支持团队攻坚核心技术，这为原创探索提供了更好的环境。 中美AI的竞争，本质上是原创能力的竞争。表面的技术代差很容易追赶，但原创与模仿的差距，需要靠长期的积累和勇敢的探索才能弥补。 中国AI已经在应用层面证明了自己的价值，接下来能不能从追随者变成引领者，关键就看能不能在原创的道路上坚持走下去。毕竟，真正的核心技术买不来、讨不来，只能靠自己研发。 未来的AI赛道上，原创能力会成为最核心的竞争力。我们既要珍惜应用层面的优势，更要拿出魄力去做那些难而正确的原创探索。毕竟，只有掌握了底层原创技术，才能真正掌握发展的主动权。 那么你觉得，中国AI在原创突破的道路上，最需要解决的问题是什么？是科研投入的持续性，还是产学研的协同效率？欢迎在评论区分享你的看法。
