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。”   美国有着超百年的多元数据积累，还把控着互联网核心枢纽，能稳定拿到全球各地多领域的优质数据。   咱们的情况呢？训练数据大多是中文的，企业能用到的高质量数据乐观估计也不到美国的十分之一，很多还是公共服务领域的零散数据，想靠这些支撑底层技术突破，难度可想而知。   现在全球AI人才大概有300万，中美两国占了一半以上，咱们的人才数量不少，2023年全球授予的AI专利里69.7%都来自中国，但高端人才的缺口特别大。   国际金融论坛的报告显示，美国吸引了全球近50%的顶尖AI研究人员，这些人大多集中在顶级科研机构，能持续出原创成果。   而咱们呢，虽然人才总量占全球22.4%，但80%的从业者从业年限不到3年，真正能牵头搞底层创新的顶尖人才少之又少。   美国的AI企业一直走的是从无到有的原创路线，相当于自己开辟新赛道、制定行业规则。   就说OpenAI的GPT-5，刚发布就掀起了热潮，在黑客松比赛上，开发者用它做的营销模拟系统，能帮商家预判活动效果甚至算准退货率。   还有人用它给3D虚拟形象搭配时装，全程自动找单品、做试穿。   更厉害的是，它还能帮科学家解决难题，之前有团队用它辅助设计实验、分析复杂数据，这些突破都是从根源上拓展AI的应用边界，不是在别人的框架里修修补补。   反观咱们国内的不少AI企业，还是没摆脱模仿的影子。   行业里总有人给国内公司贴标签，说谁是中国版的OpenAI、中国版的Anthropic，这本身就说明咱们大多是跟着美国的路线对标。   当然不是说发展初期模仿不对，模仿确实能让咱们快速跟上节奏、抢占应用市场，但长期靠模仿就会陷入被动。   就像以前的手机行业，不少厂家靠组装国外芯片和系统抢市场，看似风光，核心技术被卡脖子后就举步维艰，现在AI行业要是不突破原创短板，迟早也会面临同样的问题。   不过大家也不用太悲观，咱们不是没机会，DeepSeek的成功就给行业指了一条新路子。   它没走美国企业“堆算力”的老路，而是靠优化算法，在旧款芯片上做出了顶尖性能的模型，训练成本还不到GPT-4o的二十分之一。   更难得的是它坚持开源，不仅把模型架构和核心参数公开，还在《自然》杂志上详细公布了模型复现的关键信息，被业内称为“教科书式的透明”。   现在中国开源模型的累计下载量已经超越美国，连美国八成的AI初创企业融资路演时都在用咱们的开源模型，这说明只要走对原创路线，咱们完全能突破封锁。   而且咱们在AI应用层面已经跑在了前面，不管是日常的智能助手、AI剪辑，还是产业端的智能制造，应用场景特别丰富，这都是很好的基础。   其实说这些不是要打击信心，而是想让大家明白，那些底层的原创探索根本绕不开。要想从追随者变成引领者，就得沉下心来补短板。   只要咱们找准方向，坚持在原创领域深耕，充分利用好应用层面的优势，补齐基础短板，未来就一定能实现从追随者到引领者的跨越。   这一天可能不会来得太快，但只要方向对、肯坚持，就一定能等到。