记者问：“中美 AI 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。” 这话听着有点扎心，但细琢磨就会发现，全是实在话。咱们平时刷手机，AI 生成图片、短视频里的智能推荐、外卖软件的路径规划，甚至菜市场大妈都在用的语音转文字付款，这些 AI 应用用着比国外还顺手。 就说去年火起来的“纳米AI”，普通人输句话就能出大片，半年就有1.2亿人用，咋看都不像差了多少的样子，这就是梁文锋说的“一两年代差”的表象。 可要是往深了扒，这些方便背后的“根”到底在哪？我认识个做AI研发的朋友，他说现在公司做项目，第一步不是琢磨创新，而是先下好英伟达的CUDA开发工具，没有这个，很多AI模型根本跑不起来。 咱们常说的AI芯片，市场上八成以上都是英伟达的天下，国产的沐曦、摩尔线程这些新秀，虽然刚上了市，市场份额加起来还不到2%。就像盖房子，人家提供了钢筋水泥，咱们只管装修得漂漂亮亮，看着是个新家，可承重的梁柱不是自己的。 更核心的是那些看不见的基础架构。现在不管是国内哪个公司做大模型，都绕不开一个叫Transformer的东西，这是谷歌2017年提出来的技术框架，就像AI领域的“普通话”，大家都得照着这个规则说话。 咱们能把大模型做得越来越大，参数从百亿堆到千亿，但“说话的规则”是人家定的。这就好比写文章，咱们词汇量再大、句子再华丽，可语法是别人发明的，永远没法跳出这个框子去创造新的表达。 梁文锋说的“原创差”，还藏在论文和专利里。咱们AI论文数量比美国还多，专利更是人家的好几倍，可真正能在国际上被广泛认可的没多少。有数据说，咱们的专利拿到国外还能被授权的比例只有4%，而美国是32%。 这差别就像，人家发明了电灯，咱们做了各种颜色的灯罩，虽然也申请了专利，可核心的发光原理跟咱们没关系。美国斯坦福大学最近搞出个AI框架，能把光学设计速度提上千倍，这种从0到1的突破，正是咱们现在缺的。 为啥说不改变就只能当追随者？看看太空里的事就知道了，英伟达的H100芯片都被送上卫星，在太空里完成AI训练了，人家已经在探索新的算力场景。而咱们还在为怎么做出能替代H100的芯片发愁，沐曦最新的产品性能才刚摸到H100的边，要明年才能量产。 人家跑着往前冲，咱们在后面追，看似只差几步，可人家手里拿着地图和指南针，咱们只能看着脚印走，一旦人家变道，咱们就容易迷路。 不过也不用太灰心，现在越来越多的企业和科研机构开始钻“硬骨头”。摩尔线程花大价钱搞自研的MUSA架构，就是想摆脱对CUDA的依赖；科研人员也开始在基础理论上发力，不再只盯着应用层的改良。这些探索肯定不容易，就像当年咱们搞芯片一样，要砸钱、砸时间，还可能走弯路。 但就像梁文锋说的，这些探索逃不掉，因为只有把原创的根基扎深了，咱们的AI才能真正站起来，不用再看别人的脸色，甚至有一天能领着大家往前走。毕竟，追随者永远只能等风来，而原创者，本身就能造风。
