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今年1月，深度(du)求索（DeepSeek）公(gong)司发布(bu)通(tong)用(yong)大模型DeepSeek-R1，以其(qi)低成本、高性能的特征在全球引起巨(ju)大轰动。DeepSeek的出圈(quan)是我国AI发展(zhan)的重(zhong)要里程碑，为产业发展(zhan)带来了一系列有益的启示(shi)。

DeepSeek通(tong)过并行线程执(zhi)行（PTX）、混合专家模型（MoE）、多头潜在注(zhu)意力（MLA）和多Token预(yu)测（MTP）四大创新技术，在算力资源远(yuan)不及国际同行的情(qing)况下，实现模型性能的大幅(fu)追赶，并将训练(lian)成本压缩至行业标杆的10%。这一突破不仅有效降(jiang)低了大模型部署门(men)槛，也揭示(shi)了以算法(fa)优化弥补算力短板的可行性，为突破西方主(zhu)导的“大力出奇迹(ji)”的AI发展(zhan)模式，走出多元化发展(zhan)路径(jing)提供了新方案(an)。

同时(shi)，DeepSeek采取(qu)完全开源的策略，公(gong)开算法(fa)、模型权重(zhong)及训练(lian)细节，使全球开发者能借鉴、改进(jin)和部署模型。开源生态有助(zhu)于吸引更(geng)多开发者和用(yong)户参与(yu)，促进(jin)技术迭代，有望改变赢者通(tong)吃的竞(jing)争格局。

尽(jin)管DeepSeek取(qu)得重(zhong)要突破，但也应看到(dao)，我国AI原(yuan)始创新仍存短板。2023年在被引用(yong)次数最多的生成式AI研究机构前(qian)10名中，中国仅占1席。从AI专利数、深度(du)学(xue)习模型、机器学(xue)习加速硬件(jian)等方面来看，我国与(yu)美国也仍存差距。

当(dang)前(qian)，我国数据(ju)基础制度(du)建设仍处(chu)于起步阶段，数据(ju)获(huo)取(qu)和交换(huan)机制尚不健全，行业数据(ju)、公(gong)共数据(ju)获(huo)取(qu)和访问困难(nan)，大模型可使用(yong)的数据(ju)有限。同时(shi)，数据(ju)标注(zhu)是高质量(liang)数据(ju)供给的基础，由于专业化标注(zhu)人才短缺，我国数据(ju)标注(zhu)质量(liang)仍有待提升，特别是在医疗、自动驾驶等发展(zhan)需求迫切且对专业性要求高的领域，数据(ju)标注(zhu)的供给规模和准确度(du)难(nan)以满足发展(zhan)需求。