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。” 麻烦各位读者点一下右上角的“关注”，留下您的精彩评论与大家一同探讨，感谢您的强烈支持！ 最近AI圈很热闹，DeepSeek创始人梁文峰的一句话引发了不少讨论。他说：“中国AI和美国的差距，并非用时间来衡量，而在于原创与模仿的本质不同。” 不少人听完觉得“扎心”，但也不得不承认，这一点点破了中国AI行业多年来的隐忧。 为什么中国AI看起来很快，但始终难以真正领跑？说白了，并非国内缺乏聪明人，也不是工程师不努力。 真正的难点，是大环境让企业家和研发团队更倾向于“先模仿、后创新”，要活下去，先得有产品、有市场、有现金流。 你想花时间和资源去做出完全原创的产品，等你熬出来，行业早已被别人用低价模仿冲烂了。 这一点在日常商业中体现得淋漓尽致。比如一家做AI批改的企业，刚上线半年就会发现市面上出现了十几个“平替”版本，甚至有的直接用开源模型加个新包装就能卖出去。 客户往往只关心价格，觉得“都是AI，能用就行”，真正愿意为技术创新掏钱的并不多。不少企业干脆调整策略：别跟市场讲创新，讲便宜、讲快，先活着再说。 而这背后，是一整套商业氛围和价值体系的影响。国内软件和算法的价值一直没被真正认可，硬件能卖高价，算法就只能“附赠”。 有项目招标，要求基础功能免费，增值服务还要再砍，企业做原创研发的钱从哪来？长此以往，大家都只敢“微创新”，大的突破没人冒险。 再说人才培养。中国AI毕业生数量全球第一，但真正能独立创新、提出新思路的少之又少。高校教学内容更新慢，重理论轻实践，开源社区的活跃度和参与度也难与欧美比。 你会发现，国外不少高中生已经在GitHub上做项目，国内博士生还在重复训练别人的模型。人才有数量，缺少的是在实际问题里打磨出来的原创能力。 团队结构也有影响。DeepSeek团队成员年轻有冲劲，做工程优化、快速复现很强。但“原创”这件事，往往需要时间积累、理论沉淀和长周期投入。 国内创业环境变化快、压力大，团队很难静下心搞基础创新，大多数还是选择“先走通，后突破”。 不过，原创并不意味着一定要做最前沿的理论。国内也有团队从真实场景出发找到创新突破口。 比如某AI语音训练团队，最初追着潮流做复杂技术，最后发现听障用户只要“简单有效的练习与反馈”，于是砍掉冗余功能，反倒做出了行业认可的产品。 但行业还面临一个“重复竞争”困境。各地争相建AI产业园，企业扎堆做智能安防、语音识别等热门领域，技术同质化严重。你刚发布新功能，立刻几十家跟进模仿，最后大家拼价格、拼资源，创新被稀释。 高校科研也有类似问题。热门方向扎堆，基础理论和底层算法缺人碰。DeepSeek选择开源，不仅是技术分享，更是希望减少低水平重复，让资源集中到真正能做出突破的人和团队身上。 模型开源后，国外开发者用它做创新应用，国内却还有高校在不断“重复造轮子”。归根结底，技术底座有了，更需要产业和人才生态的共同进步——既要有人会用，也要有人敢用，更要有人愿意为原创买单。 中国AI想要实现从“跟跑”到“领跑”的转变，不能只盯着效率和规模，更要在原创能力、产业土壤、人才成长等多个层面同时发力。 原创不只是口号，而是需要企业有耐心、市场有包容、教育有前瞻，更要有打破“抄作业”惯性的勇气。 你怎么看中国AI的原创困境？ 信源：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。——海峡导报
