先来看看大佬们的看法：
DeepSeek梁文锋梁文锋表示，中国AI不可能永远处在跟随的位置。“中国AI与美国有一两年的差距，但真实的GAP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。”
马斯克马期克在接受采访时，记者问他中美人工智能差距有多大。他回答说大约是12个月。他认为美国和欧洲是人工智能领域的最大进展来源，但中国在资源延展和优化方面仍具有优势。
黄仁勋黄仁勋在接受采访时表示，中国初创公司深度求索（DeepSeek）确实推进了行业发展，以较低的成本，推出了性能接近美国顶尖水平的AI模型。
周鸿祎在乌镇世界互联网大会上，周鸿祎接受了媒体群访时说，整体上中美在AI技术上的差距并不大，主要体现在算力和芯片上，而算法和软件大多是开源的，因而并不存在天大的鸿沟。
的确，中国与国外的AI是存在差距的。
那么差距有多大？
存在哪些差距？
有没有超越或者优势？
一般来说这个国外默认会认为是欧美，欧美来说一般就是指美国。那么中国与美国的AI差距有多大呢？
不同的人都有不同的看法，但大致上都认同的就是一至两年的差距。
当然2022年11月美国OpenAI公司推出的GPT掀起了AI的革命，在5个月左右也就是2023年的3月中国百度就发布了文心一言。
另外美国那边有 GPT、Copilot、Gemini、Claude、Midjourney 等，咱们中国也不遑多让，DeepSeek、百度文心系列、阿里通义系统、字节豆包、KIMI也大放异彩。这些大模型在各个领域迅速普及，已经实实在在地改变了工作模式。
身处这样的技术浪潮中的我们，你们是否心生隐忧？
这么多大模型及应用铺天盖地，感觉明天就能替代一部分人的工作。想想看，若是难以跟上这大模型的技术步伐，不仅难以凸显自身技术优势，还极有可能被行业快速淘汰，35 岁职业危机也会提前敲响警钟。
消除焦虑的唯一办法就是学习，相比网上高额的付费课，这里有个知乎知学堂的大模型应用公开课是免费送的。这门课里，你能掌握前沿 AI 技术，熟悉大模型架构，获得实战项目经验。课程会详细剖析大模型应用开发的各种知识，像揭秘知乎直答底层原理、解析 DeepSeek 核心技术等。学完不仅能快速链接前沿项目，还能构建技术壁垒，避开裁员危险期拿下高薪岗。
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纵观历史，推动历史的进程的主导力量，不是政治，不是经济，而是科技。科技是第一生产力，此次AI浪潮也如此。已经不少人把此次AI的变革叫着第四次工业革命。
“工业革命”怎么样的科技或者说带来怎么样的价值才能算得上工业革命呢？
第一次工业革命，蒸汽机的广泛使用。把传统的手工劳动变革为机器劳动，大大的提高了生产力。从石器时代到铁器时代对人类来说是翻天覆地的变化，从手工劳动到机械化生产同样如此。当然这时资本主义国家也开始在全球范围内的殖民。
第二次工业革命，电力的使用。电气化时代的到来，人类使用起电灯、无线电、电话、电车等，如电话使得千里之外的两人能快速的交流。想想以前的邮寄信件到电话沟通，一个天上一个地下。
第三次工业革命，互联网的使用。信息化时代的到来，记得比较火的一个词就是“地球村”
。信息化缩小了全球的距离，当然也增加了国家之间的竞争。
想一想第一次、第二次工业革命世界发生了巨大的变化，而国内处于闭关锁国和战争状态。所以说国内在AI方面存在差距也是有历史原因在的，当西方国家大力发展的时候，我们在解决生存问题。西方满大街的汽车的时候国内都还是两腿和两轮的自行车。
但历史上早在第一次工业革命前上千年我国就有了“四大发明”无疑都是科技的沉淀，历史上人才辈出。国内不缺少发展科技的人才，所以在新中国成立后，第三次工业革命我国也在加速的发展。再到AI引发的第四次工业革命，国内也一直在追平这个差距，甚至出现DeepSeek超过国外水平的AI模型。
下来再来详细的分析AI变革国内外的情况：
对于AI来说，目前主要拼就是这四个方面：算力、算法、数据和人才。
算法
2025年AI界最大的新闻非DeepSeek莫属，在美区苹果App Store免费榜登顶至第一位。
DeepSeek的出线并非偶然的，在2023年底推出的DeepSeek就已经在官网挂出来与GPT的对比，特别是在中文领域已超过了GPT。到2024年11月推出的强化学习、新的 PTX编程技术、FP8 混合精度训练等算法与技术，不仅仅推出还开源了。
这是国内AI一次质的突破，从之前的AI应用到AI技术的创新突破。DeepSeek采用了FP8、MLA（多头潜在注意力） 和 MoE（混合专家）等技术，降低了训练成本、降低了显存占用。
由于算法大大降低了模型训练对芯片资源的消耗，2024年11月那会就不少大佬说只要这个算法被广泛的证实和应用DeepSeek必然会火起来。
到2025年DeepSeek-R1的训练成本仅为600万美元，远远低于GPT所需的数亿美元。
算力说到算力，第一反应就是芯片，GPU。那就会联想到一个男人，黄仁勋。
2012年黄仁勋就让英伟达向人工智能芯片倾斜，2016年黄仁勋把英伟达第一个人工智能超级计算机DGX-1送给了马斯克的OpenAI。
在芯片方面国内的确落后，特别是在高端芯片方面。不过近几年国家大力推动国产化的进程。不单单是在芯片、操作系统及应用也都在国产化的改革。另外国内的大厂腾讯、阿里都采购了英伟达大量的AI芯片。2025年硅基流动把自己的AI模型直接部署在纯国产芯片上，算力上有差距但这个差距在不断的拉小。
数据中国拥有庞大的用户群体及海量的数据资源，据全国数据资源调查工作组发布《全国数据资源调查报告（2023年）》显示，2023年，全国数据生产总量达32.85ZB（泽字节）。2023年我国非结构数据爆发式增长，随着5G、AI技术的快速发展及智能设备的规模应用，内容创作、影像视听等非结构数据对我国数据总规模增长贡献较大，消费民生领域新业态不断涌现，满足了人们不断增长的文化娱乐消费需求。
人才2025年马斯克发布Grok3时带3人其中就有2名华人，OpenAI的团队中也就10%的华人。中国地大物博、人才济济，拥有大量技术厉害且刻苦耐劳的工程人才，在这方面比美国更有优势。
可以看到AI2000人工智能全球最具影响力学者榜单中top5就有4位是华人。
总结2022年AI爆发，国内已经出现非常多的优秀AI产品，如DeepSeek、字节豆包、kimi、manus、阿里通义系统等等。
从影响AI的核心四个要素来看，算法、数据及人才完全不输国外，虽然西方比我们起步早，在算力上还是有些差距，但这个差距在不断的缩小。