DeepSeek梁文锋谈中美AI差距：落后一到两年，但只用了其二十分之一的算力
深度求索公司创始人梁文锋指出，中美AI差距约一到两年，但该公司仅用美国二十分之一算力即达成当前成果。差距本质在资源而非人才，当前策略是扎实做小模型，待资源到位后再推进更大规模。
最近，DeepSeek创始人梁文锋在一场内部投资人交流会上的发言录音传出，立刻在圈内引起讨论。我们来看看他的核心判断，以及对中美AI差距的直白拆解。
关于中美AI差距这个老话题，梁文锋算是给行业交了个底：落后美国一到两年，但关键是，DeepSeek只用了美国二十分之一的算力，就做出了当前这个成果。这个判断虽然直白，但信息量相当大。他给出的未来路径是——把时间差逐步缩短到6个月、3个月，甚至在某些重点领域寻求超越。不过他也保持了清醒的克制：在总体算力存在数量级差距的前提下，“全面超越是不现实的”。
说得直白一些，梁文锋认为，DeepSeek跟美国的差距，归根结底只有一个——资源。
他算了一笔账，很实在。如果要训练一个跟美国同样量级的模型，需要五万张GB300，或者二十万张华&为950芯片。注意，这还只是训练环节，还没算上做研究需要的算力。而DeepSeek这边，即便把500亿融资全部投进去，也训不起、更用不起这个级别的模型。所以，当前最务实的策略就是先把几十B激活规模的模型做扎实，等资源到位后，再往150B、250B激活的规模推进。他透露，150B模型乐观估计，今年年底有望启动训练。
至于人才，梁文锋的判断倒是很干脆：中美在这一块几乎没有差距。人才不是瓶颈，资源才是真正的瓶颈。他甚至认为，所谓的人才差距，本质上也是算力差距的副产品——算力少了，能做的实验机会也就少了，积累自然就慢。
关于DeepSeek的家底，他透露目前大概拥有两万张H等效算力，其中大部分是最近一两个月才到货的，而且“可能还有很多机器还没有来”。接下来几个月，还会有大批量设备陆续进场，基本全是英伟达的产品。
在采购策略上，他的表述相当激进：“在合理的价格里面，能买到多少卡就买多少卡。”他甚至直言，如果半年内就把融资的钱花完，“那太幸福了，太理想了”。在他看来，把钱变成英伟达卡，肯定比放在银&行里强，公司也愿意为此支付一定的溢价。不过他也坦言，要把这么多钱花完，其实非常不容易。“买不到那么多卡，很难买，而且价格也很高。”他给了一个量化标准：如果今年能花掉两百亿，“那就属于采购部门业绩超级好了”。
这番话倒是让人清楚地看到，当前AI竞赛的底层逻辑，说到底还是算力的争夺。真正的关键，不在于你有多大的野心，而在于你能拿到多少卡。
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