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。”   中国人工智能的发展速度在全球范围内有目共睹，各项数据指标都在快速攀升，但这只是表象。   我们要透过现象看本质，核心技术上的差距才是决定性因素。   就拿2025年发布的《全球人工智能创新指数报告》来说，中美确实稳居全球第一梯队，咱们的总分排名第二，跟美国的分差还在缩小，从2023年的22.02分缩到了2024年的19.96分，看着挺提气。   更直观的是，这几年咱们的顶会顶刊论文数量连续五年全球第一，五年累计的顶会论文作者数量首次超过美国，人工智能企业数量从2013年到2024年涨了5.5倍还多，开源项目贡献量也比2018年增长了1.5倍以上，超高影响力的开源项目能排到全球第二。这些数据往朋友圈一放，谁都得说一句中国AI发展猛。   可戳破窗户纸说真话，这些亮眼数据大多集中在应用层面和数量层面，梁文锋说的原创与模仿之差，才是藏在背后的核心问题。   咱们先看专利这块，中国AI专利数量早就稳居全球第一，但质量上的差距不是一星半点。世界知识产权组织有组数据很说明问题，美国AI专利的平均被引用次数能达到13.18次，咱们的只有1.9次，连人家的零头都不到。   更关键的是很多中国企业的专利只在国内申报，能在全球十多个国家和地区布局的少之又少，而英特尔、三星这类国际巨头早就实现了全球多区域专利覆盖。这意味着咱们的专利很难在全球范围内形成技术壁垒，更别说转化成实实在在的核心竞争力，大多还是在别人的技术框架里做改进。   人才领域的差距同样扎心，虽然中美汇聚了全球近六成的AI研究人员，咱们的研究人员数量从2015年的不足万人涨到2024年的5.2万，年复合增长率快到28.7%，但顶尖人才的差距还是很明显。   美国目前有超过6.3万AI研究人员，全球最顶尖的AI科学家大多还是集中在欧美。更让人着急的是，国内AI相关岗位供需比还不到1.0，像云计算、深度学习这类核心岗位的供需比低至0.27，说白了就是顶尖人才一人难求。   芯片作为AI的“算力底座”，差距更是绕不开的坎。2025年的数据显示，咱们的AI芯片自给率已经提升到45%，华为、寒武纪这些企业的产品在党政、金融等关键领域渗透率超过60%，看着进步不小，但高端AI芯片的依赖问题还没从根本上解决。工信部明确提出，到2027年要把端侧AI芯片自给率提到60%以上，AI算力自主供给目标定在70%，这也从侧面说明现在的差距还需要时间弥补。   风险投资规模上的差距也得提一嘴，美国AI领域的风险投资长期保持全球领先，大量资金愿意投入到周期长、风险高的基础研究中。而咱们的投资更多偏向短期能看到回报的应用场景，对基础算法、底层架构这类原创性研究的投入相对不足，这也导致咱们很难在核心技术上实现突破性进展。   当然不是说咱们就没机会，2025年国内科技领域财政补贴规模达到3800亿元，其中AI大模型研发、半导体设备的补贴占比超60%，科创板和北交所给硬科技企业的IPO融资全年超4200亿元，这些政策和资金支持都在为原创研究铺路。中央经济工作会议也把人工智能纳入“新基建”核心范畴，这种长期战略布局就是为了补上原创短板。   说到底，中国AI不是不行，而是要清醒认识到，咱们现在的优势更多是“跑得快”，但要想“跑得远”，必须攻克原创技术这个难关。那些说表面只有一两年代差的，大多没看到底层架构、核心算法、高端芯片这些领域的积累差距。不过好在咱们已经意识到问题所在，从政策到企业都在加大基础研究投入，只要坚持做原创探索，慢慢缩小差距，就不用一直做追随者。