Rain科技7月22日消息，尽管DeepSeek V4正式版有所延期，网络上对创始人梁文锋的评价也曾出现波动，但近日刷屏的一场四小时投资人会议实录，再次让梁文锋凭借其宏大格局赢得广泛赞誉。
在这段流传的投资会议中，梁文锋回应了118个提问。网上版本众多，有精简为52个要点的摘要版，也有完整的全文实录，值得深入阅读。
内容涵盖范围极广，本文重点分析梁文锋对中美AI及算力差距的观察。首先，关于国产AI与美国的具体差距，他的判断值得关注。
梁文锋指出，中国AI整体落后美国的时间可能在12到18个月之间，甚至更窄，约为6到12个月。概括而言，他认为差距大约为两年，而关键在于，中国团队仅用美国二十分之一的算力就实现了目前的成果。
他进一步提出，未来的目标是改写这一叙事：在仅使用美国几分之一算力的前提下，将追赶时间缩短至6个月甚至3个月。这一目标显示了国产AI在效率优化上的巨大潜力。
需要说明的是，这场会议据推测举行于5月左右（音频文件名显示为0520）。当时Kimi K3、DS V4以及GLM-5.2尚未发布，国产AI在综合能力上确实比美国OpenAI和Google等顶级模型落后约一年。
但以当前视角审视，K3已展现出不输于OpenAI和Google大模型的能力，GLM-5.2在编程领域也达到一线水平，而梁文锋团队的V4正式版根据泄露数据表现同样出色，有望达到Opus级别。因此，国产AI与美国的实际差距已缩短至约3个月，这一进展某种程度上提前实现了他的愿景。
中美AI竞争的核心差距仍集中在算力资源上。梁文锋对此进行了重点剖析，他认为国产AI芯片正面临一个历史性机遇，未来一年内将有一件事被验证：国产芯片的生态将完全不存在问题。
此前业界对国产芯片的普遍顾虑是“用不起来”或“不好用”，但梁文锋坚信，未来一年内实际应用成果将彻底扭转这一认知。
当前国产AI芯片的主要瓶颈在于产能不足。在芯片适配方面，他认为不存在实质性障碍，NVIDIA的禁令也无法阻挡这一进程。
总体而言，梁文锋对国产AI芯片持高度乐观态度，在他看来，NVIDIA当前的政策实际上是在自掘坟墓。（当然，黄仁勋或许对此感到无奈，并非他不想销售AI芯片，而是受到美国政策的限制。）
他特别提到，华为推出的超节点（如950超节点），在性能和价格上已能够完全对标并替代NVIDIA的GB200和GB300系列产品。
从客观分析来看，梁文锋的观点并非盲目乐观。近年来，国产AI在算法优化、模型效率以及硬件适配等方面取得了实质性突破。例如，华为昇腾系列芯片的生态完善度持续提升，加之国内在并行计算和分布式训练技术上的积累，确实在缩小与NVIDIA的生态差距。同时，美国对高端芯片的出口限制，反而倒逼国内厂商加速自主研发和生态建设，这一点在梁文锋的表述中得到了印证。未来一年，随着产能瓶颈的缓解和更多应用场景的落地，国产AI芯片有望迎来真正的验证期。
