中美差距到底有多大？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。   现在的实际情况是，我们看到的技术进步大多集中在应用层面，每天都有新的大模型问世，从表面数据来看，中国的 AI 产业发展得很快，甚至在某些场景下比国外还要热闹。   但这种繁荣下面隐藏着一个问题，就是核心逻辑的缺失，如果我们只看模型跑出来的结果，确实觉得差距在缩小，但如果去看模型底层的源代码和运行机制，就会发现大部分产品其实并没有离开国外的开源框架。   这种现象在业内已经成了公开的秘密。很多所谓的自研模型，实际上是在人家已经搭好的框架上进行的二次开发。   而这就带来了一个风险，只要底层架构是别人的，我们就得按照别人的规则来玩。哪怕我们把参数做得再大，应用搞得再多，只要对方修改了底层逻辑或者停止了技术开放，我们目前的进度就会受到很大影响。这种依赖性让我们在技术竞争中始终处于被动。   美国在人工智能领域的领先，并不是这一两年才突然发生的，他们的领先优势建立在几十年的基础科学研究上。比如现在大家都在讨论的 Transformer 架构，那是谷歌等公司多年前在基础实验室里打下的基础。   OpenAI 的成功也不是偶然，那是经历了无数次失败、投入了巨大资金且不求短期回报的结果，他们是在定义技术演进的方向，而我们目前更多的是在验证人家已经跑通的路径。   国内科技圈确实存在一种比较浮躁的情绪。不管是投资者还是创业者，大家往往更看重回报的速度，一个技术火了，资金就会立刻涌入，然后迅速催生出一堆同质化的产品。   在这个过程中，很少有人愿意花精力去研究那些可能在五年甚至十年内都看不到钱的底层理论，这种短视的行为导致了我们在核心硬件和工业软件上的落后，也就是大家经常提到的芯片和设计软件问题。这些都是由于长期忽视基础积累而欠下的账。   在人工智能的比赛中，最核心的竞争其实是定义权，谁制定了规则，谁就掌握了话语权，美国目前就在扮演规则制定者的角色，他们发布新的架构，我们跟着学习和优化。   如果这种模式不打破，我们追赶的步伐永远赶不上人家更新的速度，人家在前面修路，我们在后面跑步，路通向哪里，其实是由修路的人决定的。我们要想不再疲于奔命，就得自己去开辟一条新的路。   这意味着我们需要彻底改变现有的科研管理方式。现在的评价体系往往过于看重论文的数量或者是短期内的应用价值。   但真正的原创技术，往往在初期看起来是没有任何商业价值的，甚至可能是漏洞百出的。如果我们不能容忍这种探索过程中的失败，不能给那些钻研底层技术的科学家提供足够的空间和保障，那我们就很难做出属于自己的、能够引领世界的 AI 架构。   未来的技术竞争没有近路可以走。我们不能再满足于做应用上的微创新，而是要真正下苦功夫去钻研算法的本质。只有当我们拿出的技术不再是基于别人的开源代码，而是中国科学家自己想出来的、能让全世界都来学习的架构时，我们才算真正站稳了脚跟。   这是一个很痛苦的过程，需要几代人的努力和整个社会心态的转变。我们必须直面这个看不见的鸿沟，承认我们在基础研究上的短板，然后脚踏实地地去补课。只有在原创这一关上实现突破，中国人工智能才能真正掌握主动权，不再受制于人。