李凯之问：中国科技发展与顽疾
李凯之问：十年镜像，变迁与顽疾
很多人可能不知道，没有李凯，AI大概率不会有今天这种样子。至少，很可能会晚好几年，这件事咱后面再细谈。
站在2026年的节点，回溯李凯2015年在中国青年报上那篇直击要害的访谈，看看到底哪些变了哪些没有变。原因何在？不可改变的劣根性的痼疾何在？为什么？读完这些，你会明白，为什么中国不可能出Chat GPT，也不可能出辛顿、李飞飞！等你再读读我的书《AI霸权：纪元启示录》（等待出版），就会明白，为什么微软，谷歌，也不可能产生在中国！
李凯当时指出，科研与创新并非一回事，科研是将钱转为知识，创新是将知识转为钱；他痛批“863计划”虽培养人才，却在高科技创新上失败，因为它未产生颠覆性技术、市场领头羊或高毛利知识产权；他呼吁政府别扮演风投角色，别混淆科研与创新，别强求2-3年内见效，导致“反向工程”盛行、论文泛滥、资源浪费。
十年后，这些观点的预言性愈发鲜明。
中国科技在“术”层面实现了跨越，但“道”层面仍困于行政干预、实用主义偏见与文化惯性。这十年，中国科技界的“犬儒化”在加剧。当所有的科学家都学会了用“行政语言”来包装“技术语言”去拿钱时，科学的独立人格就消失了。 这种人格的消失，比缺少一两台光刻机更难修复。
一、改变的幅度：巨大却不彻底，从“追赶泥沼”到“生存领跑”。
李凯2015年直言，中国科研投入虽大（2013年2580亿美元，世界第二），却效果不彰，高科技出口82%靠外资，论文第一却难“纸变钱”。十年后改变巨大，但并非完全脱离李凯批评的轨道，而是“被迫进化”的结果。根据2025年全球创新指数（GII），中国从2012年的34位跃升至2025年的10位，R&D支出占GDP比重从2015年的2.06%升至2025年的2.8%，首次超过OECD平均水平，总额达3.93万亿元（约5500亿美元），位居全球第二。这些数据表明，中国已从“论文工厂”转向更注重产业落地的模式。
主要改变体现在几个方面：
局部领跑关键领域：在新能源、可再生能源领域，中国实现了李凯所盼的“颠覆性技术”。2025年，中国新能源车渗透率超60%，全球EV电池市场份额超70%，固态电池和钠离子电池从实验室走向量产，打破日韩垄断。这得益于“双碳目标”与企业如比亚迪、宁德时代的市场驱动迭代。在AI应用，中国大模型如DeepSeek在效率上媲美OpenAI，算力规模占全球1/3，多模态AI在短视频算法和人形机器人上领先。商业航天方面，民营企业如蓝箭航天推动低轨卫星覆盖率从2015年的不足10%飙升至近50%。这些成就部分验证了李凯的“市场主导决策”理念，但多是工程优化而非纯“0到1”突破。
企业主体确立与经费优化：李凯批评政府主导的5年规划脱节市场需求，如今企业R&D主体地位凸显。华为、阿里等民营巨头主导AI和半导体投资，2025年硬科技投资额超万亿人民币。政府虽仍是大头投入，但“新型研发机构”兴起，强调“科学家+企业家”绑定，部分取代了李凯诟病的“政府风投”角色。R&D支出中，企业贡献超75%，税激励如150%研发扣除惠及8万多家科技企业。
从“拿来主义”到本土化：李凯指出的“反向工程”退路在2018年后被美制裁切断，逼出全链条自主。半导体领域，华为Ascend GPU性能逼近NVIDIA H100，SMIC实现7nm级突破；量子计算和硅光子领域，中国专利领先。这些改变让中国从“跟跑”转向“并跑/领跑”，但批判来看，许多是“生存压力”下的应急，而非好奇心驱动的原创。
总体而言，改变巨大：从2015年的“高科技出口外资依赖”，到2026年的“战略新兴产业占GDP超17%”，但并非李凯理想的“自由碰撞式创新”，而是“举国体制+市场混合”的产物。
这种改变虽高效，却易忽略伦理风险，如AI监控泛滥，导致隐私侵蚀和社会控制强化。
二、改变的原因：三重合力下的“极限倒逼”。
李凯强调，科研与创新分离才能专注“大影响力”而不急商业化；政府应投资科研，别充当风投。十年后，改变动力从“计划焦虑”转向“地缘+资本+范式”三重挤压。
外部制裁的极限倒逼：2018年起，美出口管制断供高端芯片、EDA软件，迫使中国从材料到架构的全栈自研。2025年IDC报告显示，中国AI算力占全球33%，但制裁也暴露依赖症，如华为Mate60 Pro的7nm芯片虽突破，却因缺乏EUV光刻机难进2-3nm节点。
这虽刺激创新（如半导体专利2023年超美），却也加剧资源浪费，部分企业靠“伪自主”套补生存。李凯的“脱离5年计划”建议部分实现，但制裁强化了“举国攻关”，而非市场自由。
资本逻辑的重构：风投从O2O转向“硬科技”，2025年投资额井喷，但多靠政府引导基金（如2025年12月推出的国家创投引导基金，1000亿元引导社会资本投早投小）。这客观上推动了李凯推崇的“市场主导”，但资金仍带行政色彩，易滋生“PPT套补”，并非纯市场化。2026年，政府探索国家级并购基金，进一步强化国家队在科技投资中的角色。
AI与数据范式的革命：算力+数据缩短“纸变钱”周期，Transformer演进迅速商用，打破李凯担忧的“2-3年不现实”。中国作为“数据大国”，在AI应用领先，但这强化了“实用主义”，基础探索边缘化；制裁下，中国转向高效模型（如DeepSeek的低成本训练），却也暴露人才外流和伦理盲区。
这让改变加速，但也暴露李凯的预见：外部压力虽逼出进步，却未根除“行政审美”主导的资源配置。
三、依然存在的顽疾：李凯忧虑的“幽灵”未散。
尽管表面成就斐然，十年变迁未彻底消除李凯指出的结构性问题。这些顽疾如幽灵般萦绕，制约可持续创新。
平庸研究的规模化：高校KPI仍以论文、经费为主，2025年SCI论文全球第一，但引用率和转化率仅为美60%。李凯批评的“把钱换成纸”在非顶尖院校愈烈，资源浪费严重。教育部报告显示，专利数量领先，却多为“小改进”而非颠覆。
伪硬科技与补贴套取：从863的“申报依赖”到如今“卡脖子”专项，补贴扭曲市场。OECD报告指中国补贴（如钢铁业）远超平均水平，导致过剩产能和全球价格扭曲。2025年，欧盟调查中国电动车和风电补贴，批评其“非市场导向”。李凯的“政府别扮演风投”警醒未落实，许多企业靠“美颜PPT”圈钱，实际产出寥寥。
大学角色的混乱：教授“脚踩两船”普遍，利益冲突无清晰回避机制。相比普林斯顿的严苛制度，中国大学办企业稀释纯科研追求。李凯个人经历（停薪留职创业）对比鲜明：国内“两边都不快”现象仍存。
评价标准的行政化：李凯强调“同一领域评价”，但现实中“非一线”或“老专家”主导，青睐“大场面”实验室而非“地下室创新”。这导致资源向“面子工程”倾斜，忽略真实影响力。
这些问题反映监督缺失：补贴虽刺激R&D投入，却未显著提升生产率或专利质量，部分研究显示补贴甚至负相关。
四、深层“中国特色劣根性”：制度惯性与文化枷锁，短期难解。
李凯的谏言最深刻在于触及文化与制度底层逻辑，这些十年几乎未变，甚至在高压环境下固化。
自上而下的计划焦虑：中国对“失控”的恐惧，让政府难以撒手。李凯说“政府不要扮演风投”，但2026年，国家创投基金和并购基金强化“全能管家”角色。这种集权擅长“办大事”（如北斗、天宫），却难孕育“自由意志”的突破，如Transformer的自然跃迁。批判：这源于文化惯性，抑制“异见天才”，说真话者如李凯仍被视为“刺头”。
实用主义吞噬好奇心：科研底层逻辑是“有用”而非“有趣”，擅长“国产替代”（0到0.9），但“无中生有”（0到1）乏力。2026年，中国AI应用全球领先，但基础算法依赖开源。反思：儒家工具理性忽略科学精神，导致伦理盲区，如AI用于“全景监狱”式监控。
面子工程与行政审美：评价权在“脱离一线”手中，追求宏大设备而非实质突破。李凯的多伦多“破旧显卡”式创新与之鲜明对比。中国科研往往带“行政标签”——整齐数据、领导视察，而非实事求是。
文人相轻与山头主义：同行评价异化为“派系分肥”，知识分子犬儒化，真话成本高企。补贴分配中，政治连接企业获利更多，却降低整体效率。这不仅是学术问题，更是社会信任危机。
这些“劣根性”是制度与民族心理的结，短期难解：制裁虽倒逼进步，却强化集权；资本转向虽市场化，却带行政影子。若不直面，李凯的“863迷宫”将永存，中国科技或重蹈“中兴之痛”。大概率，是不可能变！
李凯十年前的谏言，不仅未过时，反而更刺痛：中国科技在“术”上登峰造极，但在“道”上，仍困于评价行政化、学术自由缺失、好奇心被实用吞噬。若要真正“容忍不听话的天才”、让学术回归学术，中国需平衡“举国之力”与“市场自由”，否则巨变之下，顽疾成枷锁。
中国出不了辛顿，出不了ChatGPT，也出不了李凯，是有制度和文化性的原因的！如果李凯一直留在国内，或者是，在拿到博士之后回国，他肯定不会有今天这样的成就！
昔日有钱学森之问，今天有李凯之问！
很多中国人把钱学森视为“异常伟大、高不可攀”的民族英雄，而李凯在国内知名度低得多，甚至“名不见经传”。这其实反映了两种不同维度的伟大被混淆了。
如果纯粹从科学与科技的增量贡献（原创性、持久性、国际学术认可度）这个窄而严格的维度来看，剥离国家叙事、历史语境和政治符号之后：李凯对计算机科学领域的实际产出和根本性推动，明显高于钱学森。
李凯的工作属于典型的0到1原创：他发明了分布式共享内存（DSM）的核心概念和最早实现（Ivy系统，1986），开创了现代分布式系统、云计算、大规模并行计算的共享内存抽象模型。这一思想直接嵌入当今几乎所有大规模计算基础设施（Google、AWS、Azure、AI训练集群的内存模型等），30+年来持续产生深远影响。他因此入选美国工程院院士（2012，主要因DSM系列）、ACM Fellow，是国际公认的分布式系统先驱之一。他的贡献属于分布式系统与云计算时代的核心建筑师级别，可以和Lamport（Paxos、逻辑时钟）、Liskov（抽象数据类型、Viewstamped Replication）、Lampson（个人分布式计算）这些“分布式/系统图灵奖级”大师放在同一个对话层面。
钱学森的贡献极其重要，但主要属于工程组织、技术移植与国家能力落地的战略范畴：他把二战后成熟的导弹/火箭理论与工程体系（德国V-2 + 美国早期技术）系统性地引入、组织、落地中国，建立了从理论到工程的完整链条，并推动了控制论与系统工程在中国的发展。这些是极高质量的1到N工程实现，对中国导弹航天事业不可或缺。但在全球科技史的原创性科学突破层面，他的个人学术产出（控制论早期推广、工程组织方法）远不如冯·布劳恩（火箭工程先驱）、冯·诺伊曼（计算机架构与博弈论奠基）、图灵（计算理论）、香农（信息论）等人。一旦离开中国特定历史语境，他的国际学术影响力主要停留在“控制论早期推广者”和“系统工程倡导者”层面。
钱学森是国家的英雄、战略工程的奠基者，却不是纯粹科技原创贡献上的“巨无霸”。
李凯是计算机科学子领域（分布式系统）的巨擘，却远未达到图灵、香农、冯·诺伊曼那种“重塑整个学科”的文明级高度。
钱学森的伟大在于“在中国最艰难的时代把已有技术变成国家命运的支柱”，无可替代。李凯的伟大在于“为全球现代计算范式贡献了关键的原创砖块”，在国际CS社区有持久的学术地位。
附录：美国工程院院士李凯：科研和创新不是一回事
2015-01-06 中国青年报
美国工程院院士、普林斯顿大学讲席教授李凯经常被问到这样一个问题：您认为中国计算机领域的高科技创新如何？
李凯的回答略显直白：“不行。”
他以运转了28年的“863计划”为例：近年来国家每年投入的经费达到20亿美元，但是在高科技创新方面，尤其是在计算机领域，却找不到一个通过承担863项目产生核心知识产权并且占领国际市场的成功商业案例。
“如果从培养人的角度来说，863计划是培养出了一批人才，但是，如果从科研创新的角度而言，我认为它是失败的。”李凯说。他的评价基于三个标准：第一，是否产生颠覆性技术；第二，是否在某个领域的国际市场上占据领头羊地位；第三，是否通过核心知识产权创造出很高的毛利。
有人认为李凯定的标准太高，但李凯不同意：“这是世界工业界公认的标准，不是我的标准。”
去年，为了纪念《中国计算机学会通讯》出版100期，作为中国计算机学会的海外理事，李凯系统梳理了这个思考多年的问题，应邀写了一篇长文《促进中国高科技科研创新的想法》。在这篇文章中，他尖锐地指出当前教育和科研制度的弊端，尤其是科研制度将科研和创新混为一谈。
虽然知道直言不讳地道出这样的结论会让一些人不快，可李凯依然坚持做《皇帝的新衣》里那个说真话的孩子，因为“在科学与工程领域，想要成功，首先要实事求是”。
在学术界与工业界的成功跨界经历，李凯对科研与创新的联系有深入的思考和亲身的体会。
近日，在接受中国青年报记者专访时，李凯再次重申自己的观点：“你不实事求是，就看不清自己的位置；你要想真正前进，发现新知识、创新，必须实事求是，否则就达不到目的。你要衡量做得有多好，要同一领域的评价，而不是政府来评或者领域外的人来评。”
科研和创新不是一回事
过去几年中国一直在增加科研投入。2013年，中国的科研支出达2580亿美元，虽然占GDP的比例还低于欧美、日韩与以色列等发达国家，但科研投入总量已居世界第二，比美国少36%。在高科技产业领域，中国占全世界高科技产品的出口份额从2000年的6.5%一路攀升到2013年的36.5%。与此同时，中国也跃升为世界论文第一大国。
一个不容回避的核心问题是——政府对高科技创新的投入有多大效果？
“如果向国际高科技界询问这个问题，大多数会回答：并不有效。”李凯说，根据科技部披露的数据，2011年中国出口高科技产品份额中，82%由外资企业或合资企业生产。
作为世界第二大经济体，高科技发展是中国从制造大国向基于核心知识产权的高价值经济体转型的关键。一个明显的事实是，相当多的学者已经学会了如何把钱换成“纸”，也就是书面的论文，但是还不太擅长如何把书面的论文，也就是“纸”转换成金钱。
为什么政府在高技术领域的科研经费投入效果很差？为什么论文第一大国掌握不了“纸变钱”的游戏规则？在李凯看来，原因主要在两个方面。第一个方面就是科研与创新合二为一的政策，并对所资助的研究性项目提出不切实际的商业成功要求。
“从表面上来看，科研与创新合二为一的政策对政府和宣传是很有吸引力的，但其实这是混淆了科研与创新的基本概念。”李凯对第一个原因阐释道。
以发明即时贴闻名世界的3M公司的杰弗里·尼科尔森博士曾经对两者给出明确的定义：“科研是将金钱转换为知识的过程”，而“创新则是将知识转换为金钱的过程”。
“如果把金钱转化成金钱，就去华尔街，不需要找科研人员。”李凯直言。
李凯认为，将科研资助与创新资助混为一体所带来的问题显而易见。
第一个明显问题是此举会带来两种激烈的冲突。李凯举例，一个受到资助的团队必须发表新知识来衡量他们的研究是否成功，但同时又要保护他们的知识产权以实现商业成功。这在知识产权保护还较弱的环境下是非常困难的。
另一个冲突是大学会变成营利机构。当一所大学拥有了公司，它将成为产业界的竞争者。这样的利益冲突偏离了大学的主要目标——培养学生。
李凯认为，第二个明显的问题是要在2～3年内既要产出成功的科研成果又要实现成功的创新产品是不现实的。
“即使不考虑发表论文，哪怕是拥有了一支有经验丰富的高素质工程师团队，要想在这么短的时间内开发出在市场上获得成功的高科技产品已经是非常困难的，更何况这支团队是由没有产品开发经验的研究生新生组成的。”李凯说。
这样的后果就是——很多团队转向做“反向工程”或“山寨”产品，却没有创造核心知识产权；很多聪明的研究人员开展影响力不大的研究项目，开发没有市场竞争力的产品；很多发表的论文或者只有一些小的改进，或者根本没有新的想法。
然而，为了继续获得未来的经费支持，不仅每个团队都必须宣传自己的项目是成功的，而且经费管理机构也必须宣传他们资助的大多数项目是成功的。
“也许这就是为什么‘863计划’资助了28年后，所资助的项目仍然是在‘追赶’而不是做真正的创新。”李凯说。
政府不要扮演风投的角色
对科研进行5年规划的方式，导致资助的研究方向与高科技领域的快速变化出现大量脱节，是李凯认为的导致政府对科研高投入却效率不高的第二个原因。
也曾经有国内的科技部门主管官员向李凯咨询：我们要做5年规划，您在信息科学方面有什么建议？
李凯直言：脱离5年计划。“针对未来5年设立的项目，大多数方向很快会过时，这会在国家层面上造成时间和金钱的极大浪费。”他实事求是地告诉这位官员，“任何人不知道信息技术类会发生什么变化。你们不如拿一部分钱支持5年计划，更大的一部分钱支持不是5年计划的项目。这样支持的项目才有可能产生推动型的科研成果。”
“当政府经费管理机构确定科研与创新方向时，他们认为这些方向将会对中国经济有利。但是，因为没有产品开发与管理的经验，他们也不了解市场需求。同样，一些权威科学家建议设立某些方向，多数科学家自己也没有创业经历，也不了解市场需求。”李凯说。
在李凯看来，其中最大的问题是：“计划的决策大多是由技术驱动的,而那些大型成功企业的决策是由市场主导的。”
美国也曾经有过这方面失败的案例。美国政府设立一个叫“ＳＢＩＲ”的计划用来为技术转化提供种子资金支持。这个计划年度预算相当大,但成功的案例很少。科研与创新混为一体的一个弊端是“要求政府经费资助机构充当风险投资公司角色，但他们并没有遴选创业公司的经验”。
李凯认为，对政府而言，“应该投资在科研上，而不应当扮演风投的角色。”
科研与创新分离的优点大于缺点
当然，科研与创新分离也有缺点。资助研究的政府机构在短期内无法看到研究成果商业化和创造就业机会的结果。但是，李凯说，科研与创新分离的优点大于缺点。
首先，这能鼓励研究人员专注于影响力巨大的新技术新发现，而不必担心商业化；其次，将科研与创新分离，创业人员与投资者也更可能成功；另外，因为他们没有短期成果的压力，政府的经费资助机构拥有更多的资源来资助有大影响力的想法和潜在的颠覆性想法。
李凯个人经历就验证了这一点。2001年，他选择“no paid leave”（即我们常说的停薪留职），暂时离开普林斯顿大学，一个学生也没带，就来到位于西海岸的硅谷创业。因为知道自己擅长技术而不擅长管理，所以他与几个合伙人从一开始就积极寻找了一名合适的CEO，并在摸清市场需求后，再找一批很好的人来做技术。
公司刚刚起步的时候，李凯还记得，做一个小的演示，用五千到一万行程序代码就可以解决了；2004年，第一个产品推出来的时候，需要30多万行程序代码；2011年，一个产品的程序已经是500多万行代码了。
“谁来写两个数量级中间的东西？”李凯问，“只能是找最好的人。”而早在2004年，李凯公司的创新已经“颠覆了这个市场”。
“如果我当时还坚持在普林斯顿大学，一边做科研，一边做公司搞创新，就是我们常说的脚踩两只船：可能一艘船比较快，就会掉到河里了；如果两边都做，只能让两边走得都不快。”李凯说。
慢慢来不是创新的态度
要取得科研和创新的成功，也必须改革现有的衡量标准。
李凯到国内的一些学校访问，发现他们在介绍自己的科研成绩时喜欢用同一个指标：科研经费。
一所高校计算机学院的院长在介绍学院发展时说：现在院里很好，科研经费超过亿元。
李凯忍不住问：你最主要的科研成果是什么？对方说不出来。李凯直言：我认为拿的钱越少，做出的成果越多越好。研究与创业类似，都应该追求用最少的钱做出有价值的工作，在硅谷一个只会拉风投而不能把企业做大的CEO没人愿意雇佣。他们说，你说的很对。只过了5分钟，对方又开始说某位教授做得有多好，拿了多少经费。
文章也是国内高校介绍科研成果时一个常常挂在口头的指标。李凯忍不住自嘲：如果按照现在的规定，博士期间只发表了一篇文章的自己根本没有办法毕业。
李凯的建议是：政府不要设定统一的衡量标准来约束所有的大学和研究机构,应该下放权力给大学和研究所,要相信他们的判断力，并让他们自行制定合适的衡量标准。
李凯有些着急：“863计划执行到现在已经有28年了，你可以说中国的事情要慢慢来，可是还需要多慢？慢慢来的态度就不是创新的，创新就要颠覆以前的事情。成功不是在一个受保护的市场里，而是在国际市场上。”
“我相信如果这样的改革能实施，我们将会看到高校与研究机构培养出大批有天赋的科研人员和有才能的企业家。”李凯说。