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。 这话从别人嘴里说出来可能是酸葡萄，从梁文锋嘴里说出来，分量完全不同。 这位手握两家百亿私募、还创办了AI公司DeepSeek的大佬，一边用AI量化在资本市场赚得盆满钵满，一边深耕大模型研发，最清楚中美AI的真实差距不在台前的功能演示，而在幕后的生态根基。 我们总被短视频里的AI换脸、办公软件的智能编辑打动，觉得中国AI已经追平甚至反超。 可梁文锋们看到的是另一番景象：英伟达H100芯片的算力是国产顶尖芯片的7倍多，CUDA生态让开发者迁移成本高达80%，训练同样的千亿参数模型，国产算力要多花数倍电费和时间。 这些看不见的硬差距，不是靠应用层的快速迭代就能抹平的。 更核心的差距在底层创新。中国AI专利数量是美国的4倍，短视频AIGC渗透率更是远超美国，但Transformer架构、RLHF这些核心理论全来自美国。 我们擅长把别人的技术拿来做场景落地，却在基础研究上缺少颠覆性突破，就像盖房子搭得又快又漂亮，可钢筋水泥的配方和设计图纸还攥在别人手里。 量化投资圈的感受最直接。AI在市场平稳时能靠算法优化赚小钱，但遇到剧烈波动，缺乏底层逻辑支撑的模型就容易失效。 梁文锋团队早就发现，没有对市场结构的深刻理解，再强的算法也难稳住长期收益，这和中国AI的现状何其相似——应用跑得再快，没有底层技术和生态支撑，终究难以形成真正的竞争力。 不是说中国AI的进步不值一提，成本优势、场景落地速度都是实打实的亮点。 但我们不能被“只差一两年”的话术麻痹，忽略了芯片、框架、基础理论这些需要长期投入的硬骨头。 梁文锋的狠话，更像是给行业敲了记警钟：真正的赶超从来不是表面功夫的比拼，而是沉下心来补短板、练内功的持久战。 各位读者你们怎么看？欢迎在评论区讨论。
