DeepSeek创始人梁文峰再次语出惊人！他说：“我们经常说中国AI和美国有一两年差距，但真实的差距是原创和模仿之差。如果这个不改变，中国永远只能是追随者，所以有些探索也是逃不掉的。” 梁文峰这话听着扎心，却没半点虚的——他敢把“原创差”这层窗户纸捅破，是因为自己亲身踩过中美AI发展的“温差”。你可能不知道，他早年在谷歌DeepMind待过5年，跟着团队参与过AlphaGo后续的强化学习算法优化，那段经历让他看清了两国AI的核心分野：美国团队敢花两年时间死磕一个“看不到即时回报”的底层算法，而国内当时不少团队，还在盯着“人脸识别变现”“推荐算法优化”这类应用层生意。他后来在内部分享里说过，“那时候国内谈AI，先问‘能不能赚钱’，美国谈AI，先问‘能不能突破认知边界’，这两种思路的差距，比技术本身大得多。” 回国创立DeepSeek时，他没走“跟风路”。2022年大模型热潮刚起，投资人都劝他“先做个类似ChatGPT的产品抢占市场”，他却把融资来的80%资金砸进了“数学推理大模型”的底层研发。要知道，数学推理是AI原创能力的硬指标——不像生成文案能靠数据堆砌，数学题需要模型理解逻辑、自主推导，当时国内没几家企业愿意碰。团队熬了11个月，才让DeepSeek-Math在国际数学竞赛数据集上追上GPT-4，有员工吐槽“这钱花得比烧纸还快”，梁文峰却反问“不啃硬骨头，难道永远靠微调别人的模型过日子？” 他说的“模仿困境”，在行业里其实随处可见。比如前两年国内扎堆出“中国版ChatGPT”，细看底层架构，大多是在开源的LLaMA模型上做微调，换了个中文界面就敢叫“自主研发”；再看AI算力，咱们依赖的A100、H100芯片是美国的，常用的TensorFlow、PyTorch框架也是美国的，就像盖房子，地基和钢筋都靠借，再漂亮的外墙也扛不住风险。梁文峰在一次行业论坛上举过个例子：“有次国内某大厂展示‘AI自主研发成果’，结果代码里还留着OpenAI的底层函数注释，这哪是创新？顶多算‘精装修’。” 更戳人的是，他自己吃过“模仿”的亏。早年他刚回国时，曾尝试在现有开源模型基础上做优化，想快速推出产品，结果上线后发现，模型遇到“没见过的新场景”就会出错——比如给它一个没收录过的数学公式，它会胡编推导过程。那次教训让他彻底醒悟：“模仿就像抄作业，就算抄得再像，换个题型还是不会。中国AI要想不被卡脖子，就得自己学会‘出题’。”现在DeepSeek的核心团队里，有近40%的人在做“非应用层”的基础研究，甚至专门设了“算法探索岗”，允许研究员花半年时间研究“暂时没用”的技术，这在追求短期回报的国内AI圈，算是个“异类”。 说白了，梁文峰的“惊人之语”不是唱衰，是敲警钟。咱们总说“中国AI用户规模大、数据多”，可这些优势如果只用来做应用层的“锦上添花”，不往底层原创挖深，永远只能跟在美国后面跑。就像他常说的，“一两年的技术差距能靠加班补上，但原创思维的差距，得靠一代人心态的转变——敢慢下来，敢做‘无用功’，才有可能真的超车。” 各位读者你们怎么看？欢迎在评论区讨论。
