一个管着上千亿资金的量化大佬，梁文锋，突然在内部会上，对着帮他赚钱的整个团队，扔下一句话。他说，别跟我提什么中国AI跟美国只差一两年，那都是表面功夫。真正的差距，是原创和模仿。是我们永远在追，人家永远在前面领。 幻方科技内部会议记录曝光。梁文锋没有用"我们"，而是直接说"我们"——他清楚，幻方的量化业务依赖的是美国技术框架下的优化，不是真正的创新。这个判断不是凭空而来，而是基于他10年量化交易的实战经验。 梁文锋的决策震动行业。他直接将幻方管理规模从千亿砍到300亿以下，把原本支撑量化交易的"萤火一号"算力集群追加升级为"萤火二号"，又拿出30亿成立DeepSeek团队，专攻AI基础技术。这不是心血来潮，而是看到行业本质：2025年全球AI应用普及率，中国71%高于美国67%，但中国AI专利申请量是美国4倍，认可率却只有4%（美国32%）。 这不是数字游戏。斯坦福大学2025年报告指出，中美顶级模型性能差距已缩至0.3%，但支撑所有模型的核心架构——Transformer、Diffusion——全是美国原创。中国在基础研究上，全球引用率最高的10项AI技术中，美国占4项，中国仅1项。 梁文锋的决策背后，是残酷的现实。美国OpenAI训练GPT-4用了2.5万块顶级H100芯片，私营AI投资1091亿美元；中国DeepSeek训练核心模型仅用2048块性能受限的H800芯片，私营AI投资93亿美元，不足美国的十二分之一。 这不是危言耸听。2024年底，某知名AI公司因依赖美国技术框架，在芯片断供后，整个模型训练体系崩溃，损失超50亿。梁文锋在内部会议上说："我们一直在别人的地基上盖房子，房子再漂亮，地基一动就塌。" 他的选择让同行不解。但2025年，DeepSeek R1在数学推理、代码生成上已能比肩OpenAI的o1，更关键的是，团队没有沿用主流LLaMA架构，坚持自研MLA架构，还发表了原生稀疏注意力论文——这是基础研究的实质性突破。 这种"砸碗"不是牺牲，而是战略。梁文锋在推动幻方首个AI股票仓位模型上线，次年实现全策略AI化，这步提前布局让幻方迅速跻身量化行业头部。现在，他把这种长期主义搬到了AI领域。 2025年4月，DeepSeek大模型在苹果应用商店登顶中国区和美国区免费榜，下载量一度超过ChatGPT。这不是偶然，而是基础研究投入的回报。当美国还在用"缩小差距"说安慰自己时，中国已有人在"从0到1"。 行业震动随之而来。2025年5月，多家量化机构开始调整战略，将资源向基础研究倾斜。一位不愿具名的量化基金经理对记者说："梁文锋的决定告诉我们，AI竞争拼到最后，是看谁有'地基'，不是看谁盖得高。" 更值得玩味的是，梁文锋的决策让普通用户受益。2025年6月，DeepSeek在中文场景的优化让企业客服系统响应速度提升40%，成本下降30%。这不是技术噱头，而是真实应用。 梁文锋没有说"我们能追上"，而是说"我们得自己造"。他砸掉的是短期盈利的"金饭碗"，端起来的是长期技术引领的"铁饭碗"。当行业还在为"差距一两年"沾沾自喜时，他已看清：真正的差距，是敢不敢在无人区种树。 2025年，中国AI专利申请量全球第一，但认可率低；美国专利认可率高，但申请量少。梁文锋的行动，正是中国AI从"量"到"质"的转折点。他的选择不是孤例，而是行业觉醒的开始。 科技领域的竞争从来不是短跑，而是马拉松。梁文锋的"砸碗"不是放弃，而是为了走得更远。当美国还在用"差距缩小"安慰自己时，中国已有人开始"自己造路"。 文章描述过程、图片都来源于网络，涉及版权或者人物侵权问题，或有事件存疑部分，联系后即刻删除或作出更改。
