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。” 梁文峰所指的“原创与模仿之差”，具体体现在三个维度：基础理论创新、技术范式开创和生态系统构建。美国在注意力机制、Transformer架构等基础突破上占据绝对主导，而中国更多是在此基础上的应用优化。这种差距如同造车与改装的差别，看似都能上路，但核心技术掌控力天差地别。 更严峻的是思维定势。中国AI企业习惯“对标思维”——寻找美国成功案例进行模仿，缺乏“从0到1”的勇气。梁文峰团队在开发DeepSeek-V3时曾尝试完全自主的神经网络架构，但投资方要求“先证明美国有成功先例”，这种创新环境令人窒息。 美国在AI基础研究的投入呈现“双轮驱动”模式：政府通过DARPA等机构长期支持高风险研究，企业实验室则专注前沿探索。OpenAI获得微软百亿美元投资时，合同明确允许10年内不追求商业回报。这种耐心资本在中国几乎绝迹。 中国情况截然不同。2024年AI领域风险投资中，应用层占比82%，基础层仅18%。更值得担忧的是研究周期：中国企业要求18个月内见成效，而基础研究往往需要5-10年积累。这种急功近利的心态，注定难以产生颠覆性突破。 美国AI顶尖人才呈现出“全球大脑”特征。斯坦福大学AI实验室博士生中，国际学生占比超过60%，这种多元文化碰撞催生创新火花。而中国AI人才虽然数量庞大，但同质化严重，且缺乏跨学科背景。 薪酬差距更是触目惊心。美国顶级AI研究员年薪可达50万美元，是中国同级别人才的3-5倍。这种“人才价格差”导致中国最优秀的AI博士生毕业后首选赴美深造或就业。清华大学AI专业2024届毕业生中，有海外深造计划的占比高达41%。 中国风险投资普遍追求“快速退出”。AI项目估值往往基于用户增长和营收，而非技术壁垒。这种导向导致创业公司热衷做“表面创新”——修改界面、优化体验，而非攻克核心技术。 美国风投则存在“愿景投资”传统。亚马逊连续亏损20年仍获资本支持，SpaceX多次发射失败不影响估值。这种长线思维，为真正创新提供试错空间。 中国常以“数据大国”自居，但数据质量与结构存在隐忧。互联网数据过度集中在娱乐、电商等领域，工业、科研等高价值数据反而匮乏。更重要的是数据孤岛问题，各部门数据难以互通，反而削弱了AI训练效果。 中国AI应用看似繁荣，但多停留在“优化现有流程”层面。美国则出现真正的范式革命：DeepMind破解蛋白质折叠问题，OpenAI用AI设计芯片。这种“AI重新定义行业”的创新，才是真正拉开差距的关键。 在军事AI领域差距更大，美国已将AI深度集成到指挥系统，实现“决策循环加速”；中国仍主要用于图像识别等辅助功能。这种代差在实战环境下可能产生决定性影响。 梁文峰提出“边缘突破”策略：不在主流赛道与美国正面竞争，而是寻找新兴领域实现弯道超车。例如脑机接口与AI融合、生物计算等交叉学科，这些领域各国起步差距不大。 另一个机会是硬件创新，中国在光电计算、存算一体等新兴架构上有先天优势，这些技术可能重塑AI算力格局。华为的达芬奇架构已显示这种潜力。 中国需要建立“创新特区”机制。借鉴美国国防部高级研究计划局模式，设立高风险高回报项目基金，允许项目失败率高达70%。同时改革科研评价体系，重视长期贡献而非短期论文。 更重要的是知识产权保护，中国AI专利数量虽多，但质量参差不齐。需要建立更严格的专利审查标准，杜绝“伪创新”滥竽充数。 头部企业应承担基础研究责任。华为每年将营收15%投入研发的做法值得推广，但需要更注重原始创新而非工程优化。中小企业则可专注垂直领域，做“小池塘里的大鱼”。 在军事领域，原创性更为关键。模仿式发展可能导致战略误判，因为对手不会暴露真正尖端技术。中国需要建立独立的军事AI创新体系，不能简单参照商业领域模式。 量子计算与AI的结合可能是突破口。中国在量子通信领域领先，这种优势可能延伸到AI安全等领域，形成不对称优势。 梁文峰的直言不讳，是对中国AI产业的一剂清醒剂。时间差距可以追赶，但思维差距可能代代延续。真正的创新不是更好的模仿，而是敢于走没人走过的路。 当中国企业不再满足于做“中国版OpenAI”，当投资者能欣赏“无法对标的美”，中国AI才能迎来真正的原创时代。这条路注定艰难，但正如梁文峰所说——“有些探索是逃不掉的”。 信息来源： 梁文峰：“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！” 海峡导报2025-09-05 08:36福建
