梁文锋称中美AI差距在算力梁文锋在交流会上将中美AI差距的根源直指底层硬件资源，并算了一笔残酷的“算力账”：➡️悬殊的算力账本：若要训练与美国同等规模（约800B激活参数）的模型，需要5万张英伟达GB300或20万张华为950芯片，这仅仅是训练成本，还不包括研发实验。DeepSeek目前拥有约两万张H等效算力，即便将500亿融资全部花光也难以支撑该级别的模型训练。➡️差距现状与目标：国内团队仅依靠美国二十分之一的算力，就将技术差距缩小至12到18个月。未来的目标是依靠架构优化，把时间差进一步压缩到6个月甚至3个月。➡️人才真相：他直言中美顶尖研发人才几乎没有差距，“就是同一批人”。所谓的人才差距，本质上也是算力受限导致的衍生问题——算力少意味着实验和试错机会少，从而拉大了实战经验的差距。 梁文锋称中美ai差距在算力