宋鸿兵：原始创新需要长期的积累！

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近期，有人就中美AI差距问题向DeepSeek创始人梁文峰提问，他给出的回答是：“我们常说中国AI与美国仅相差一两年，但实际上，二者的差距是原创与模仿之间的天壤之别。如果这一局面无法扭转，中国将始终只能扮演追随者的角色。因此，有些探索注定无法回避，这是发展的必经之路。”

对于这一观点，我深表认同。事实上，原创与模仿之间存在着质的差距。以当前人工智能领域为例，其技术体系的核心源于深度神经网络，而该领域的发展历程可追溯至20世纪五六十年代。

在那段漫长的岁月里，仅有少数研究者坚守这一方向，即便数十年间未见到显著成效，仍始终保持着研发的决心与抗压能力。

然而，在这数十年的关键发展期里，中国在深度神经网络领域几乎没有形成任何研究积累。这并非因为国内研究者对该领域一无所知，而是多数人认为这一方向“不热门”，且这种“不热门”的状态持续了太久。

如果只是两三年不热门，或许有人愿意等待；但面对长达二三十年的沉寂，多数人便会选择放弃。由此可见，国内研究者往往不愿涉足非热门领域，认为投入其中是“白费功夫”。

这一现象暴露出中国在原创能力培养上的核心问题。过度的实用主义理性主导了选择，多数人倾向于追逐热门方向，鲜少有人愿意深耕冷门领域。

这种情况与当下研究“鸿学”、探索“东方文艺复兴”的境遇相似：如果向他人提及这些领域，很可能会被质疑“这些研究有什么用？能赚钱吗？”即便告知“或许三年后能产生收益”，多数人也会因等待周期过长而选择放弃。

本质上，这都是因为很少有人愿意沉下心来钻研冷门领域。而恰恰是这些冷门领域，往往蕴含着更根本、更基础的逻辑，也就是我们常说的“底层逻辑”。如果始终回避对这类领域的探索，自然无法真正解决原始创新匮乏的问题。

在我看来，要彻底改变这一现状，或许需要等到整个国家实现三代人的财富积累。唯有如此，才会有足够多具备顶尖智慧的人，能够摆脱对“热门”的追逐，纯粹出于个人兴趣投身研究，不再受短期功利目标的束缚。

从经济史的角度也能印证这一规律：以佛罗伦萨为例，1250年至1350年是其经济发展最具活力的时期，但文艺复兴运动的兴起却比这一时期晚了100多年。究其原因，正是因为大量财富的积累是滋养伟大艺术家的前提。

只有当社会拥有足够的财力去供养艺术家，才会催生文化与艺术的繁荣。类似地，中国清朝于1644年建立，历经百年发展后，到1750年前后才出现了曹雪芹与《红楼梦》这样的文学高峰，这同样印证了“三代富裕积累后，才会有人静下心来专注于非功利性研究”的规律。

基于此，我认为中国在思想、技术等各个领域出现大规模原始创新的时间，大致会在2050年前后。届时，各个领域或将迎来“火山爆发式”的原创成果涌现。

说到底，原始创新并非凭空产生的“拍脑门”想法，其本质是“组合创新”。这种创新模式类似于乐高积木：当可用的模块种类丰富到一定数量，且模块的排布方式积累到一定规模后，自然会有人通过不同的组合方式，搭建出全新的成果。

当然，实现这一过程的前提是长期积累。既需要人才的积累、经验的积累，也需要“积木”的积累、“搭建方式”的积累。

总而言之，原始创新的爆发，离不开时间的沉淀。