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。” 麻烦看官老爷们右上角点击一下“关注”，既方便您进行讨论和分享，又能给您带来不一样的参与感，感谢您的支持！ 在全球AI竞赛的赛道上，中美两国的实力比拼始终是各界热议的焦点，很多人纠结于双方技术代差的具体年限，却忽略了问题的核心，深度求索创始人梁文锋的一番直言，恰恰戳破了这层表象。   这位带领团队推出颠覆性AI模型的行业大咖，毫不避讳地抛出核心观点：单看技术层面，中国AI与美国或许只差一两年的发展进程，但藏在表象之下的，是原创突破与模仿跟随的本质鸿沟。   梁文锋强调，要是这道核心鸿沟无法跨越，中国AI永远只能跟在别人身后当追随者，而那些指向原创的深度探索，根本没有逃避的余地，这话听着尖锐，却精准点出了行业发展的关键痛点。   要理解这层差距，先看看当下的行业现状就很清楚，这些年中国AI应用层发展迅猛，在电商客服、短视频推荐、智能导航等领域遍地开花，市场规模连年攀升，看似一片繁荣。   但深究下去就会发现，很多应用都建立在国外开源框架或核心技术的基础上，属于“从1到N”的优化迭代。   比如早期不少AI企业，都是基于谷歌的TensorFlow框架做二次开发，缺乏底层算法的原创设计。   反观美国，在AI核心领域始终握着“从0到1”的原创主动权，OpenAI的GPT系列模型开创了大语言模型的全新赛道，谷歌“深层思维”的“双子座”模型更是拿下国际数学奥林匹克竞赛金牌，这些都是原创突破的典型例证。   最直观的差距体现在成本控制与技术壁垒上，此前行业陷入“算力堆料”的狂热，认为只要砸钱买足够多的显卡，就能做出顶尖模型，这也恰恰落入了美国主导的赛道陷阱。   而梁文锋团队推出的DeepSeek-R1模型，却用实践打破了这种认知，这款模型在数学推理、代码编写等关键任务上比肩OpenAI o1正式版，训练成本却仅为GPT-4o的二十分之一，推理成本更是低至后者的七十分之一。   之所以能实现这种突破，核心就在于原创算法的支撑，团队通过全新的强化学习思路，让模型在更少算力资源下实现高效推理，这种从底层架构出发的创新，正是美国AI领域的核心优势所在。   更值得关注的是原创技术带来的行业话语权，美国凭借底层算法和开源框架的优势，长期掌握着行业标准的制定权，全球多数AI企业都要遵循其设定的技术规范，被动承受技术封锁的风险。   之前美国对高端显卡的出口限制，就让不少依赖英伟达A100芯片的企业陷入困境，而梁文锋团队早早就布局算力自主建设，凭借幻方量化时期积累的经验，提前规避了这一风险，这也印证了原创布局的重要性。   不过值得欣慰的是，国内已有企业开始走上原创突破的道路，DeepSeek-R1不仅实现了技术突破，还主动开源模型权重和训练细节，截至2025年9月，全球下载量突破1090万次，形成了良性的行业生态。   这种开源创新还产生了深远的国际影响，北大团队基于该模型开发的“AI数学教练”，让学生解题速度提升40%，非洲开发者借助它搭建农业病害诊断系统，惠及数百万农民，真正实现了技术的普惠价值。   梁文锋的观点也得到了行业共鸣，有专家分析，中美AI竞争的核心不是速度比拼，而是赛道选择，美国走的是原创定义赛道的路子，中国则需要走出自己的原创路径，而不是在别人的赛道上追赶。   事实上，这种原创与模仿的差距，不仅存在于AI领域，在不少高端制造、核心科技领域都有体现，这也提醒我们，短期的技术追赶容易实现，但长期的竞争力，终究要靠原创能力支撑。   对行业从业者而言，这意味着要沉下心做底层研究，摆脱对国外技术的依赖，对企业来说，需要加大原创研发投入，容忍探索过程中的失败，对整个社会而言，要营造鼓励原创、尊重创新的良好环境。   梁文锋的直言告诉我们，真正的差距从来不在表面的时间差，而在核心的创新力，只有敢于走上原创探索的难路，才能真正掌握行业主动权，实现从追随者到引领者的跨越。   这种道理不仅适用于科技领域，对个人发展同样如此，在快速变化的时代里，单纯模仿别人的成功路径很难走得长远，只有坚持自主学习、主动探索，才能形成自己的核心竞争力，在竞争中站稳脚跟。 权威信源：1. 新民晚报《梁文锋:低调的颠覆者》（2026年1月5日）2. 中国日报网《“AI闪耀中国”2025，在算法时代重塑人的光芒》（2025年12月29日）