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。” 说出这句话的梁文锋，可不是纸上谈兵的理论家。这位1985年出生的广东汉子，带着浙大硕士的扎实功底，在AI圈硬生生走出了一条“反套路”之路——别人扎堆拼应用层变现时，他偏要砸钱啃底层算法的硬骨头；全球都在追捧“算力堆料”时，他带领不到140人的团队，用GPT-4o二十分之一的训练成本，做出了性能比肩顶尖水平的DeepSeek-R1模型。 了解他的人都知道，这份对原创的执念，藏着他十几年创业的血泪经验。2010年从浙大毕业后，梁文锋没去大厂躺平，反而在成都出租屋里捣鼓量化交易，后来创办幻方量化。2016年首次上线AI交易模型时，他就吃过“模仿”的亏——依赖开源算法搭建的系统，在市场极端波动时频繁出错，差点让公司栽了跟头。那次教训让他刻骨铭心：“别人的代码再好，也是别人的地基，你在上面盖楼，风一吹就倒。” 2023年AI热潮席卷全球，梁文锋果断从幻方抽调10亿元，打造搭载近万张A100显卡的“萤火二号”超级计算机，成立DeepSeek专攻通用人工智能。这在当时被不少人嘲笑“傻气”——毕竟彼时中国AI专利申请量已占全球近60%，稳居世界第一，应用场景渗透率更是高达90%，看起来早已一片繁荣。可梁文锋看得透彻，这些专利大多集中在应用层，底层算法的“根”还扎在别人的土壤里。 他的判断很快被印证。团队研发医疗影像AI时发现，用开源代码训练的模型，识别人脸没问题，可面对边界模糊的肝脏病灶，准确率连临床要求的一半都达不到，甚至会出现误导医生的风险。这正是浙江大学孔德兴教授点破的行业痛点：“开源代码能造出‘常人’级AI，却练不出‘专家’级能力，核心算法缺位，早晚被人卡脖子。” 梁文锋偏要啃下这块硬骨头。他带着一群平均年龄不到30岁、大多来自清北浙顶尖高校的年轻博士，在实验室里熬了无数个通宵。没有现成框架可以借鉴，他们就从数学模型重新推导；别人追求快速变现，他们却花大半年优化MLA新型注意力架构，把推理成本压到每百万token仅1元，不到GPT-4 Turbo的七十分之一。2025年1月，DeepSeek-R1横空出世，在数学推理、代码编写等关键任务上比肩国际顶尖模型，更震撼业界的是，梁文锋毅然选择开源，把完整的训练“配方”公之于众，甚至登上《自然》杂志封面，被称为“科技颠覆者”。 这场“原创实验”的效果超出预期：硅谷八成初创企业融资时用的是中国开源模型，非洲开发者靠它搭建农业病害诊断系统，国内北大团队基于其开发的AI数学教练，让学生解题速度提升40%。可梁文锋没半点骄傲，他清楚中国AI的原创短板仍未完全补齐——截至2025年，真正深耕底层算法的科学家依旧凤毛麟角，不少企业还是习惯“拿来主义”，在开源代码上做些修修补补就宣称“自主创新”。 中美AI的差距，从来不是专利数量的比拼，而是“种树”与“摘果”的格局之差。美国靠底层算法创新筑牢根基，中国却在应用层的繁花似锦中，面临核心技术“卡脖子”的隐忧。梁文锋的探索恰恰证明，原创从来不是遥不可及的梦想：DeepSeek团队没有海量海归，没有千亿级投入，仅凭对底层技术的死磕，就实现了从跟跑到并跑的跨越。 那些嘲笑他“傻气”的人忘了，AI产业就像种树，应用层是枝叶，底层算法才是树根。没有原创算法的滋养，再茂盛的枝叶也经不住风雨；只有把根扎深，才能长出真正的参天大树。梁文锋说“有些探索逃不掉”，逃不掉的正是对原创的敬畏，对底层的坚守。 中国AI要想真正摆脱“追随者”身份，靠的不是模仿出来的短期繁荣，而是像梁文锋这样，愿意沉下心啃硬骨头的人，愿意为长远发展放弃短期利益的勇气。毕竟，模仿只能分到一杯羹，原创才能掌握话语权。 各位读者你们怎么看？欢迎在评论区讨论。
