编者按：在人工智能浪潮席卷全球的今天，一场无声的竞赛早已超越单纯的技术比拼。最新评估显示，国际顶尖AI在高考数学中已逼近人类状元水平，而本土模型却仍在及格线徘徊。这背后，真的是算力或数据的差距吗？更深层的问题逐渐浮出水面——我们是否过于擅长“解题”，而忽略了“出题”的能力？当AI能够高效完成既定任务，未来的核心竞争力恰恰在于提出那些未被发现的问题。这不仅关乎技术路径，更指向一个国家的创新生态与思维底色。是时候反思：我们的教育、研发乃至文化，是否在无形中培养了一代又一代“优秀答题者”，却荒芜了“提问者”的土壤？以下文章将带您深入这场关乎未来话语权的静默转折。
最近一项评估显示，全球顶尖人工智能模型在高考数学科目上的得分已与人类顶尖考生不相上下。谷歌的Gemini 3 Pro获得了92分（满分100），Anthropic的Claude Opus 4.5得到84分，xAI的Grok 4.1则拿下82分——这些成绩均稳定处于一级水平。相比之下，本土AI模型的最高分仅徘徊在50多分区间，许多甚至停留在20多分。即便借助计算工具辅助，差距也未见明显缩小。
关于AI模型性能比较的讨论，早已超越单纯的技术竞争范畴。这实质上反映了模型解读问题、设计解决路径的能力。差距的核心在于“设定问题”的权力：关键在于“我们应该解决什么，以及为什么解决”，而非仅仅“如何解决”。这也解释了为何在需要复杂推理的高难度题目上，准确率会出现断崖式下跌。性能差距折射出思维深度与问题设定能力的差异——这种差异无法仅用数据量或计算力来解释。同时，这一差距也暴露出本土研发生态的结构性局限。
这与本土研发领域的现状完全吻合。本土研发投入强度位居世界前列，研发支出占GDP比重约5%，全球排名数一数二。在快速学习、精准执行既定任务方面也展现出强大实力，尤其擅长实现预设目标。然而，成果质量却引发不同层面的思考。过去十年间，本土论文被引次数进入全球前1%的比例始终未能跻身世界前十。尽管投入巨大，高质量成果仍显不足。可以说，本土在“善于学习”方面表现突出，但在为研究“设定方向”上依然薄弱。
根源在于研发结构。本土超过60%的研发预算集中于开发研究，基础研究占比仅15%左右，应用研究也不足。资源明显向“如何快速构建”倾斜，而非“探索什么”。这种结构抑制了新问题的孕育。加之缺乏自主空间与容错文化，进一步加剧了研究人才培养的困境。值得注意的是，本土AI人才处于净流出状态。本土AI专家的薪资溢价平均约为6%，而美国这一数字高达25%。加拿大与欧洲主要国家也普遍达到两位数。人才外流的原因显而易见。
教育领域遵循着相似的轨迹。本土学生在国际学业成就评估中持续名列前茅，在创造性思维测评中也得分不俗。然而，这些分数反映的是既定框架内的解题能力——与独立定义问题、设计考题的能力相去甚远。这便解释了为何成年后的实际问题解决能力往往不及预期。AI已成为最高效寻找答案的主体。竞争的本质已经改变。如今的技术差距不再源于实施速度，而在于问题选择。领先国家正大胆投入成功概率低的高风险任务，以抢占问题定义的先机。
这一转型已不容延缓。教育必须从以答案为中心转向以问题为中心。研究评价应优先考量问题设定的原创性与挑战性，而非论文或专利数量。国家研发战略必须超越罗列追赶型项目。本土需要定义属于自己的国家性与全球性挑战。那个能解高考题的AI已经发出明确信号：“跟随式研究的时代结束了。”无法定义问题的国家，不可能拥有技术主权。现在正是从“解题之国”转向“出题之国”的时刻。
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