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。” 说出这话时，梁文锋的办公桌上还摊着团队刚完成的技术报告，37岁的他深耕AI领域12年，从谷歌DeepMind的研究员到回国创办智能算法公司，亲眼见证了两国行业的冰火两重天。 2023年，他的团队曾想基于Transformer架构做优化创新，却发现底层代码的核心逻辑始终绕不开谷歌的专利壁垒，“我们能把应用体验做到极致，却在最基础的架构设计上连修改的余地都没有”，那段时间，团队熬夜优化的模型性能再亮眼，也摆脱不了“在别人地基上盖房子”的尴尬。 很多人被专利数量的数字迷了眼！中国AI专利申请量占全球45%，是美国的四倍之多，但海外被认可的比例只有4%，远低于美国的32%。 梁文锋翻出公司的专利台账，“我们去年申请了23项专利，全是应用层的优化，比如智能客服的话术匹配、物流路径的算法调整，真正能影响行业走向的核心算法专利，一项都没有”。这不是个例，全球AI核心专利集中在芯片、底层算法领域，而中国55%的专利都扎堆在自动驾驶、机器人等应用场景，基础层专利占比仅12%，比全球平均水平还低4个百分点。 基础研究的差距更让人揪心。梁文锋每年都会带团队参加NeurIPS顶会，他发现，全球引用率最高的十项AI基础研究，美国占了五席，中国仅有两项。“不是我们的研究员不努力，而是资源倾斜根本不在一个量级”，他算了笔账，2024年美国私营AI投资总额达1091亿美元，中国仅93亿美元，不及美国的十二分之一。 美国巨头敢花上百亿美金赌一个底层框架的突破，中国企业却更倾向于做见效快的应用项目，“基础研究可能十年都出不了成果，没人愿意承担这个风险”。更现实的是算力限制，OpenAI训练GPT-4动用了2.5万块英伟达H100芯片，而中国企业只能拿到性能受限的H800或H20，即便华为昇腾910C能逼近H100的70%性能，生态兼容的短板仍让很多团队望而却步。 人才流动的壁垒进一步拉大了差距。梁文锋的母校清华大学，培养了中国半数以上的顶级AI初创企业创始人，但这些团队里，能留在基础研究领域的人少之又少。 美国高校与企业间的人才流动率达37%，产学研形成良性循环，而中国仅15%，高校的科研成果很难快速转化为产业竞争力。“我们曾想和高校合作研发自主框架，却发现教授们的研究更偏向理论，和产业需求脱节严重”，他记得有次对接一个自然语言处理的项目，高校团队的论文引用量很高，却解决不了实际应用中的多模态兼容问题。 但差距并非不可逾越，一些积极的变化正在发生。2025年国务院出台的“人工智能+”行动，明确将基础研究纳入重点支持领域，梁文锋的团队也拿到了首批政策扶持资金，专门用于底层算法的研发。 月之暗面发布的Kimi k1.5模型，凭借原创的long2short技术，在多模态推理上大幅超越GPT-4o；DeepSeek的R1模型也实现了对OpenAI o1的对标，这些突破让行业看到了原创的可能。更重要的是，越来越多的企业开始转变思路，百度在深度学习领域的专利申请量稳居全球第一，其文心5.0模型在核心技术上实现了自主化，打破了对国外框架的依赖。 梁文锋现在常对团队说，应用创新是生存之本，但原创能力才是立足之根。中国AI的优势在于超大规模的市场和丰富的应用场景，这些场景能为原创技术提供最好的试验田。当政策支持、企业投入、人才培养形成合力，当我们不再满足于“把别人的技术用得更好”，而是敢于探索“没人走过的路”，原创与模仿的差距自然会逐步缩小。 AI竞争从来不是短跑冲刺，而是一场需要耐力和远见的马拉松。承认差距不是自卑，而是为了找准方向发力。中国AI已经走过了模仿追赶的阶段，接下来，唯有扎根基础研究、坚持自主创新，才能真正从追随者变成引领者。 各位读者你们怎么看？欢迎在评论区讨论。
