一个管着上千亿资金的量化大佬，梁文锋，突然在内部会上，对着帮他赚钱的整个团队，扔下一句话。 他说，别跟我提什么中国AI跟美国只差一两年，那都是表面功夫。 真正的差距，是原创和模仿。是我们永远在追，人家永远在前面领。 梁文锋在内部会上的那句话，像一记重锤砸醒了沉浸在表面繁荣里的AI行业，这话糙理不糙，没有常年跟AI算法打交道、手握上千亿资金决策权的底气，绝对说不出这么直白的话。 现在打开手机，AI聊天、AI画画、AI写文案随处可见，媒体上全是“中国AI比肩美国”“差距只剩一两年”的声音，可这些热闹背后，藏着的原创短板，只有真正靠AI吃饭的人最清楚。 咱们先看最直观的数据，国际金融论坛的报告说，中国的AI论文数量有76.9万篇，几乎是美国的两倍，专利申请量更是美国的4倍，看着像是遥遥领先。 但再往深里看，美国论文的影响力排名全球前列，而中国论文的影响力只排第17位，海外认可的专利比例才4%，连美国的零头都不到。这就像考试，咱们题做了一大堆，可高分题、难题没几道，真正能被行业认可、能转化成核心技术的更是少得可怜。 更关键的是，现在所有大模型都离不开的Transformer架构、图像生成的Diffusion技术，全是美国团队原创的，咱们就像在别人搭好的房子里装修，再精致也不是自己盖的地基。 再说说大家最熟悉的大模型，百度文心一言、阿里通义千问用着确实顺手，处理中文比美国模型还贴心，阿里千问的全球下载量都破7亿次了，连Meta的“牛油果”大模型都偷偷用它来训练。可这些光鲜背后，核心架构还是没跳出美国定下的框架。 美国OpenAI训练GPT-4用了2.5万块顶级的H100芯片，而中国企业能买到的大多是性能阉割版的H800，就算华为的昇腾芯片赶上来了，可很多开发者还是习惯用美国的技术生态，就像有了国产发动机，却没人愿意学怎么修、怎么装。 2024年美国私人AI投资有1091亿美元，中国才93亿，不到美国的十二分之一，人家敢砸几百亿赌一个原创架构，咱们更多是把钱花在现有技术的优化上，投入方向就决定了差距的本质。 量化投资最讲究底层算法的稳定性，梁文锋天天跟这些算法打交道，自然明白“模仿”和“原创”的天壤之别。幻方量化靠AI算法做投资决策，要是底层技术都是别人的，人家一旦关闭开源权限、限制芯片供应，整个投资体系都可能瘫痪。 这不是危言耸听，现在全球引用率最高的10项AI核心成果，美国占了4项，中国才1项，那些看似性能接近的测试数据，大多是在别人的技术框架里做参数微调得来的。 有人说中国AI的应用场景多、落地快，百度自动驾驶载客超900万次，3万家智能工厂效率提升20%，这些成绩确实亮眼。 但应用再广，也弥补不了原创的短板。美国谷歌刚推出的Gemini Deep Research智能体，能自主做深度研究、写报告，幻觉率降低40%，而咱们的AI更多还是停留在“执行指令”的层面。 这就是差距，人家在探索AI能“创造什么”，咱们还在纠结“怎么用得更好”。2025年NeurIPS顶会上，清华大学的论文数量快追上谷歌了，阿里千问团队也拿了最佳论文，这说明咱们不是没能力做原创，而是太多人急着赚快钱，不愿沉下心做长期研究。 梁文锋戳破这个泡沫，不是唱衰中国AI，而是希望行业能清醒过来。现在咱们有全球最大的应用场景，14亿人产生的海量数据是AI迭代的富矿，研发投入增速也远超美国，这些都是优势。 但如果一直满足于模仿优化，不想着在底层架构、核心算法上做原创突破，迟早会被“卡脖子”。就像当年的手机行业，一开始都是组装贴牌，后来华为、小米搞自主研发，才真正站稳脚跟，AI行业也是这个道理。 那些说“差距只剩一两年”的声音，只看到了应用层面的追赶，却没看到原创能力的代际差距。美国靠几十年的基础研究积累，在AI芯片、底层架构上构筑了壁垒，而咱们现在最缺的就是“十年磨一剑”的耐心。 梁文锋作为量化大佬，他的每一分收益都依赖AI的可靠性，他比谁都清楚，表面的性能接近没用，只有把原创技术攥在手里，才能在这场全球竞争中真正立足。 中国AI要想从“跟跑”变成“领跑”，不能再沉迷于表面的数字好看，必须在基础研究上舍得投入，鼓励科学家探索没人走过的路。 只有当咱们能拿出像Transformer那样改变行业的原创架构，能造出不依赖国外技术的芯片生态，才能真正撕掉“模仿者”的标签。 梁文锋的话虽然刺耳，但却是行业发展最需要的清醒剂——AI竞争拼到最后，拼的不是谁模仿得快，而是谁能真正“造出来”，这才是中国AI最该补上的课。