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梁文锋：中美AI差距在算力而非人才
DeepSeek创始人梁文锋在一场闭门交流会上明确指出，中美AI差距的核心在于算力资源而非人才，国内团队仅用美国二十分之一的算力就取得了现有成果。他提出激进囤卡、国产替代、开源克制的破局策略，并预判国内基座大模型厂商将收敛至三四家。本文给出了稀缺的一手判断和数据，适合关注AI产业竞争格局、技术路线及商业哲学的投资人和从业者阅读。原文 ↗
核心观点
- ▍中美AI差距主要在算力而非人才，国内团队仅用美国二十分之一算力就取得现有成果，人才短板是算力匮乏导致的衍生问题。
- ▍DeepSeek选择极度克制的战略：主动放弃C端流量、视频生成等与AGI主线无关的业务，所有资源聚焦于核心研发，用‘舍弃’换取做成AGI的概率。
- 01梁文锋量化评估：中美AI技术时间差约12-18个月，但训练同等规模超大模型需要五万张GB300或二十万张华为950，远超DeepSeek目前资金承受极限。
- 02DeepSeek目前拥有约两万张H等效算力，采购策略是‘在合理价格内能买多少英伟达卡就买多少’，甚至愿意支付溢价，希望将500亿融资全部转化为算力储备。
- 03梁文锋判断英伟达的CUDA生态护城河正在被AI编程快速瓦解，DeepSeek自研的TileLang已能摆脱对英伟达生态的依赖。
- 04梁文锋高度认可华为950超节点，认为其性能价格可平替英伟达GB200/GB300，代价是四张华为卡顶一张英伟达卡，硬件代差约两年，唯一瓶颈是产能。
- 05梁文锋提出AGI六阶路线图：语言模型→思维链→Agent→持续学习→智能奇点→具身智能，并指出当前AI最大短板是‘持续学习能力’。
- 06梁文锋提出‘谁想着靠AI暴利谁就死’，认为AI市场最终可能占人类社会GDP的10%，DeepSeek坚持开源不阉割版本，API定价只追求‘十个月回本’的合理利润。
- 07梁文锋预判国内基座大模型厂商过于分散，未来必然会收敛至三四家，中国AI长期结构性优势在于‘系统性便宜’，即依托制造业般的成本优势形成壁垒。
反方 / 局限
- — 有观点指出，算力是当下的硬性枷锁，可通过算法效率和国产替代弥补；但底层原创能力和基础科学探索，才是决定中国AI能否从‘追随者’变为‘规则制定者’的长期命题，这一层面梁文锋并未深入展开。