DeepSeek创始人梁文峰大胆言论：中国AI与美国的差距不仅是几年，背后隐藏着原创力与顶层设计的巨大鸿沟，这条无人区的探索之路，敢不敢走？ 梁文峰这话算是戳中了中国 AI 的 “痛点”，表面看咱们的 AI 应用铺得比谁都广，但里子的差距确实藏不住。 就像大家每天用的扫码支付，靠 AI 识别二维码秒速完成交易；小区门口刷脸开门，摄像头扫一眼就知道你是不是业主；工厂里的机器人手臂跟着 AI 算法转，精度能到毫米级；连农民种地都能用 AI 拍照片识病虫害，这些场景确实够 “标配”，乍一看真有种 “AI 强国” 的错觉。 但这些让人眼花缭乱的应用，往根上扒一扒，全是在别人的技术地基上搭房子。先说说最核心的 AI 芯片，这玩意儿相当于 AI 的 “大脑”，没有它再牛的算法也跑不起来。 业内都清楚，咱们高端 AI 芯片的进口率超过八成，GPU 芯片更是九成以上靠从美国买，就像建大楼非要借别人家的地基，哪天人家不让用了，楼再高也得晃悠。 国内不是没试过自研，但性能要么跟不上，要么兼容性差，大模型训练时一算就卡，根本顶不上用场。就拿那些风光的国产大模型来说，训练一次就得用几千块外国芯片，电费账单长得吓人，本质上还是在给别人的硬件打工。 再看技术原创力，表面上咱们的 AI 专利数量是美国的六倍，看着挺唬人，但仔细拆开看全是 “水分”。这些专利大多集中在人脸识别优化、支付流程改进这类应用层面，真正涉及核心算法、底层框架的原创少得可怜。 全球主流的 AI 框架还是美国的 PyTorch 和 TensorFlow，咱们的昇思虽然去年新增份额排到国内第一，全球下载量也破了千万，但跟 PyTorch 比起来还是差了一截，能适配的顶尖大模型数量更是不在一个量级。 更有意思的是，美国硅谷玩的是开源文化，企业愿意把核心技术放到社区里共享迭代，而咱们还在靠专利数量撑场面，可 AI 技术迭代快得惊人，专利申请那一两年功夫，技术早更新好几代了，这些专利的实际用处可想而知。 这背后其实是顶层设计和投入的差距在作祟。美国的科技巨头早就把钱砸在了基础研究上，亚马逊光 2025 年前的投入预算就砸了 1000 亿美元，微软、谷歌也各有八百亿、七百五十亿的投入，而咱们的阿里、腾讯一年也就投一百五到两百亿美元，差距超过四倍。 创投领域更明显，2024 年美国 AI 创投砸了 760 亿美元，咱们才 140 亿，差了快五倍。这种投入落差直接导致没人愿意啃硬骨头，毕竟搞应用落地几个月就能见效益，而基础研究可能十年八年都出不了成果，自然没人愿意冒这个险。 美国 DARPA 早在 2018 年就启动了 “下一代 AI 计划”，砸二十多亿美元专门搞基础理论，而咱们的相关项目资助周期大多三五年，刚摸到门道就该结题了，根本没法深入探索 “无人区”。 人才问题更是绕不开的坎，现在工业和信息化部急着推 “AI+” 人才培育，一口气搞了 20 多个岗位评价，说白了就是人才缺口太大了。 全球前 100 名 AI 学者里，美国占了六十多个，咱们连十个都不到，而且不少顶尖人才还是从美国留学回来的，本土培养的原创型领军人物没几个。这就形成了恶性循环，基础研究没人搞，核心技术突破不了，只能在应用层打转，可应用做得再好，也只是把别人的技术换了个壳子。 就像咱们能把 AI 客服、图像识别玩出花，但哪天美国断了芯片供应、封了框架权限，这些看似繁荣的应用场景可能瞬间停摆。 所以说梁文峰提到的 “鸿沟” 真不是危言耸听，咱们的 AI 就像个会做满汉全席的厨师，能把别人提供的食材做得色香味俱全，却种不出最关键的主菜。 那些扫码支付、人脸识别的 “标配” 场景，只是把技术红利变现的熟练活，而真正决定未来的原创算法、底层框架、核心芯片，还攥在美国手里。这条 “无人区” 的探索之路，可不是靠应用层的热闹就能走过去的，得真金白银砸基础，耐住性子搞研究，否则差距只会越来越大
