记者问：“中美AI差距到底有多大？”梁文锋毫不避讳、一针见血地回答：“表面

记者问：“中美 AI 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。   记者问“中美AI差距到底有多大？”，梁文锋毫不避讳、一针见血的回答，直接点透了很多人对中美AI实力认知的误区——表面上中国AI与美国可能仅有一两年的技术代差，看似触手可及甚至有局部反超的迹象，但真实的差距是原创和模仿之差，这道鸿沟不填平，中国永远只能是追随者，所以那些看似艰难的原创探索根本逃不掉。   咱先把话说透，很多人看中美AI差距，总盯着算法模型的迭代速度、商业化应用的规模这些表面指标，却忽略了决定行业根基的核心逻辑，梁文锋的回答恰恰撕开了这层表象，让我们看清了差距的本质所在。   要理解这两层差距的天壤之别，得先搞懂表面技术代差的由来，这些年中国AI在商业化应用领域呈现出蓬勃发展的态势，不管是短视频推荐、智能客服还是自动驾驶的落地场景，都显得热火朝天，甚至在部分细分应用场景下，中国企业的产品体验和市场覆盖率还超过了美国同行，这也让不少人产生了“中美AI差距不大”的错觉，觉得顶多就差一两年的技术迭代时间。     但紧接着要认清的是，这些光鲜的应用成果，大多建立在对国外核心技术框架的模仿和二次开发之上，比如国内很多AI企业使用的深度学习框架，要么是基于美国的TensorFlow、PyTorch，要么是在其基础上做简单的适配改造，核心的算法原理、底层架构根本没有自主原创的东西，而美国则掌握着这些AI产业的“根技术”，从底层芯片设计、核心算法研发到基础框架搭建，都形成了完整的原创体系，这种“根”与“枝”的区别，就是原创和模仿的本质差距。   更关键的是，模仿式发展看似能快速追平表面差距，却藏着致命的短板，长期依赖国外的原创技术，就相当于把AI产业的“命门”交给了别人，不仅会在技术迭代上处处被动，还随时可能面临被“卡脖子”的风险。   就像高端AI芯片，美国的英伟达、AMD几乎垄断了全球高性能算力芯片市场，国内很多AI大模型的训练和运行都离不开这些芯片，一旦外部限制芯片出口，很多大型AI项目就只能被迫停滞。   而在核心算法领域，美国在深度学习的基础理论、模型架构创新上始终占据主导地位，国内的算法研发大多是在现有框架内做参数调优或应用场景适配，很难产出具有颠覆性的原创成果，这种“跟着别人脚印走”的模式，就算能在短期内追平一两年的技术代差，也永远无法实现真正的超越。   梁文锋说“有些探索是逃不掉的”，恰恰点出了中国AI突破困局的核心路径，原创探索虽然艰难，需要长期的资金投入、人才积累和失败容忍，甚至可能在很长一段时间内看不到明显回报，但这是摆脱追随者身份的唯一出路。   要知道，AI产业的竞争最终是核心技术的竞争，只有在底层架构、基础算法、核心芯片这些关键领域实现原创突破，才能构建起自主可控的AI产业生态，不再受限于外部技术封锁。而且随着AI技术向医疗、工业、国防等关键领域深度渗透，原创技术的战略价值愈发凸显，没有原创能力，就无法保障这些关键领域的技术安全，更谈不上在全球AI竞争中掌握话语权。   说到底，梁文锋的回答不是在唱衰中国AI，而是在唤醒理性认知，表面一两年的技术代差看似微小，实则是原创与模仿的巨大鸿沟在作祟。中国AI这些年的发展成绩值得肯定，但我们不能被表面的繁荣蒙蔽，更不能满足于模仿带来的短期收益。   那些必须推进的原创探索，哪怕过程再艰难也逃不掉，因为只有跨过原创这道坎，中国AI才能真正从追随者变成引领者，在全球科技竞争中站稳脚跟。这也正是梁文锋回答的深层意义——提醒我们看清差距本质，放弃侥幸心理，踏踏实实地在原创领域深耕细作，这才是中国AI产业长远发展的根本之道。