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近段时间，深度(du)求索(suo)公司（DeepSeek）在国内外引发强烈关注。在1月20日发布DeepSeek—R1模型后，公司1月份用户增长达1.25亿，其中80%以(yi)上来(lai)自1月份最后一周，创造了7天完成1亿用户增长的纪录。
开辟竞争新赛(sai)道
全球AI大模型热潮(chao)已持续了两年多。美国人工(gong)智能公司OpenAI于2022年11月份发布GPT—3.0模型后，各国科技厂商纷纷入局“炼”大模型。OpenAI以(yi)规(gui)模作(zuo)为(wei)大模型的制胜法宝，为(wei)追求更高的性能，模型体积不断膨胀，参(can)数数量呈现指(zhi)数级增长。这种开发模式能源消耗和训(xun)练(lian)成本较高。2024年，OpenAI预计亏(kui)损额达到50亿美元。
与之形成鲜明对(dui)比(bi)的是，DeepSeek采取了不同(tong)的策略。其发布的大模型R1在多个基(ji)准测试中与OpenAI公司2024年12月份发布的o1模型持平，但成本仅为(wei)o1的三十分之一。
哈尔滨工(gong)业大学商学院院长马涛(tao)指(zhi)出，这是对(dui)全球AI行业高资本投入型主流创新模式的低成本破冰。作(zuo)为(wei)由(you)对(dui)冲基(ji)金(jin)孵(fu)化的非传(chuan)统AI企业，DeepSeek的跨界突破证明了新兴力量通过(guo)差异化技术路线颠(dian)覆(fu)行业的可能性。
“DeepSeek—R1主要在模型架构和训(xun)练(lian)过(guo)程(cheng)中进行了深度(du)优化，大幅(fu)降低了计算资源的消耗和训(xun)练(lian)成本，并且开源了模型的权重、训(xun)练(lian)代码和相关工(gong)具链。”北京航空航天大学人工(gong)智能学院副研究员胡堃(kun)认为(wei)，这将推动大模型竞争朝着更加高效、低成本和开放(fang)共享的方向发展，进而推动AI大模型在更多行业场景的深入应用。
中国社会科学院财经战略研究院研究员刘诚(cheng)说，以(yi)往(wang)，大模型竞争建立在算力的累(lei)加上，一些公司甚(shen)至(zhi)不计代价地投入算力来(lai)训(xun)练(lian)大模型。现在，DeepSeek使人们充分意识到，算力也是可以(yi)节(jie)省(sheng)的。长期来(lai)看，这将极(ji)大降低AI的成本和能耗，加快AI在全社会的普及。
构建科创新格局
目前(qian)，中国移动、中国电信、中国联通3家基(ji)础电信企业，华为(wei)云、阿(a)里云、腾讯云、百度(du)智能云等多个云平台，均已上线DeepSeek。华为(wei)昇腾、沐曦、龙芯中科等多家国产芯片企业都宣(xuan)布完成了对(dui)DeepSeek模型的适配或(huo)上架服务。微软、英伟达、亚马逊等海外AI巨头也宣(xuan)布接入DeepSeek，标志着中国AI大模型首次大规(gui)模反向输出。
当前(qian)，我国每(mei)年理(li)工(gong)科毕业生超过(guo)发达国家理(li)工(gong)科毕业生总和。这种人才储备系统性构建了“基(ji)础研究—应用转化—产业升级”的全链条创新梯队。DeepSeek正是高密度(du)技术人才协同(tong)攻关的产物(wu)。当美国顶尖(jian)人才流向金(jin)融(rong)业时，中国通过(guo)政策引导让量化投资领域的技术精英反哺AI研发，形成独特的人才再分配机(ji)制。
开源策略引发的连(lian)锁反应远(yuan)超技术范畴。国际(ji)平台主动适配中国模型，标志着全球AI生态从“单向输出”转向“双向融(rong)合”。中国创新者抓住了两个关键转折点：一方面，通过(guo)混(hun)合专家系统实现“算法代偿硬件”；另一方面，以(yi)场景复杂度(du)倒逼工(gong)程(cheng)创新，使模型能效比(bi)提升的同(tong)时，训(xun)练(lian)成本大幅(fu)降低。
“DeepSeek与各大云平台的结合，将为(wei)DeepSeek模型训(xun)练(lian)和推理(li)提供更丰富且弹性的计算资源。”胡堃(kun)表示，未来(lai)可通过(guo)一站式AI开发和部(bu)署简化技术流程(cheng)，吸引更多开发者、企业和研究机(ji)构参(can)与模型的生态建设，由(you)此向更多的垂直细分领域提供更精准、轻量化和按(an)需付费的AI技术解决方案。总之，这波创新浪潮(chao)有望使AI技术更加普及和实用化。
催生产业新机(ji)遇(yu)
业内专家普遍认为(wei)，这波创新浪潮(chao)将促进各企业探(tan)索(suo)具有成本效益的AI开发和部(bu)署方法，加速赋能千行百业。
低成本高性能大模型将有效推动AI云计算和边缘计算的融(rong)合发展。胡堃(kun)表示，一方面，大模型可部(bu)署在低资源的边缘设备上，实现复杂的AI推理(li)任务，可拓展大规(gui)模的端侧应用，并面向实时性的复杂任务，实现多模态的具身智能，拓展智能机(ji)器人在各行业领域的应用；另一方面，大模型可低成本地私有化训(xun)练(lian)和部(bu)署，深度(du)赋能中小企业和个人应用。
各行业领军(jun)企业都在加快AI布局。刘诚(cheng)认为(wei)，从未来(lai)趋势看，自动驾(jia)驶、无人机(ji)、人形机(ji)器人3个领域可能在AI布局方面发展更快。原(yuan)因有二：一是这些领域已具有先发优势产业，在企业数据积累(lei)、地区试点和示范、国家政策等方面具有较好基(ji)础，有了低成本大模型将如虎(hu)添翼。二是通用大模型技术在走向专用领域过(guo)程(cheng)中，需要经历大量二次训(xun)练(lian)，要在垂直细分市(shi)场中纵深推进，而自动驾(jia)驶、无人机(ji)、人形机(ji)器人等各自领域的专业技术创新将为(wei)之提供支撑。
刘诚(cheng)建议，未来(lai)需要保持宽松(song)的、包容的监管环境，让企业自主探(tan)索(suo)；强化对(dui)企业知识产权的保护，引导耐心(xin)资本大胆投资；对(dui)人工(gong)智能可能引发的科技伦理(li)、机(ji)器替代劳动、数据保护、数字版权等问题加强学术研究，前(qian)瞻性预判可能出现的经济(ji)社会问题，探(tan)索(suo)建立基(ji)础制度(du)规(gui)则(ze)。
马涛(tao)建议，未来(lai)，从战略层(ceng)面出发，中国应致力于将“场景主权”转化为(wei)“技术定(ding)价权”，构建起AI创新的动态护城河体系。一方面，国家应积极(ji)推动建立跨行业的场景创新协作(zuo)机(ji)制，借助实际(ji)场景中复杂多变的需求，不断推动AI技术的更新迭代；另一方面，引导产业向自主技术架构迁移。通过(guo)政策倾斜，如税收优惠、专项补贴等，鼓励企业在AI开发和部(bu)署中优先使用国产技术组(zu)件，全面提升我国AI产业的自主性和安全性。（经济(ji)日报(bao)记者 佘惠敏(min)）