“中美差距究竟有多大？”DeepSeek创始人梁文峰再次语出惊人！他说：“我们经常说中国AI和美国有一两年差距，但真实的差距是原创和模仿之差。如果这个不改变，中国永远只能是追随者，所以有些探索也是逃不掉的。” 现在全球AI领域基本是中美两国在领跑，联合国的报告显示，中美两国的研究人员加起来占了全球的57.7%，说是“双强并立”一点不夸张。 咱们中国的AI人才增长特别快，事也确实有，已经有5.3万人了，紧追美国的6.3万。而且在论文数量上，中国科学院拿了全球科研机构榜首，清华大学、北京大学也都进了全球前十，光看这些数字，确实挺亮眼。 但要是往深了看，差距就显出来了。美国谷歌、微软、Meta这三大科技巨头的总发文量是咱们的1.8倍，更关键的是，他们企业论文的平均被引频次比咱们高15%。 这就好比同样是写文章，人家的文章被同行引用得更多，说明在机器学习、自然语言处理这些基础领域，人家确实有更深的沉淀。 还有个有意思的点，美国高校和企业之间的人才流动率能达到37%，这种“人才旋转门”能让知识和技术快速流动，咱们在这方面还差不少。 在专利这块，表面上看咱们挺厉害，2024年全球新增的4.5万条生成式AI专利里，咱们占了2.7万条，超过60%，数量上妥妥的全球第一。 但欧洲专利局的数据显示，去年在欧洲公开专利最多的公司里，韩国三星排第一，美国谷歌第二，咱们的华为排第三，而且数量差距不小。 这说明咱们在专利的质量和国际影响力上，跟人家还有差距，有点像搭积木，人家是自己设计积木块，咱们更多是用现成的积木块搭出各种花样。 算力和数据这些硬件上，咱们确实有优势，2024年全国算力总规模达到280EFLOPS，智能算力占比32%，产生的数据也有41.06ZB，这些都是训练大模型的好基础。 咱们的企业也确实能把AI用在各种场景里，比如中国电信的方言语音大模型，科大讯飞的政务大模型，还有工厂里用大模型排产，效率提升不少。 但底层的芯片和核心算法，咱们还得承认差距，华为昇腾、寒武纪这些国产芯片虽然在加速追赶，但跟国际顶尖水平比还有距离，很多技术路线还是依赖人家的开源框架。 所以说梁文峰的话没说错，那种一两年的差距说法太表面了。咱们在应用层面确实做得不错，能把技术快速落地到各行各业，但在最核心的原创性突破上，比如像OpenAI搞出ChatGPT那种从0到1的创新，咱们还不够多。 不过好的是，国家已经在发力了，600亿元规模的国家人工智能基金，还有“东数西算”工程，都是在补基础的短板。 毕竟要从追随者变成领跑者，光靠模仿肯定不行，必须得自己下场做那些难啃的原创探索，这道坎躲不过去，也绕不开。
