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近来，中(zhong)国人工智能（AI）公(gong)司(si)深度求索(suo)（DeepSeek）发布的开源大模型DeepSeek-R1火(huo)遍全球，引发业内热议：全民AI时(shi)代是否已经到来？
过去两年多，以OpenAI为代表的美国公(gong)司(si)开启并引领了人工智能大模型投资热潮，因为不缺芯片和算力，其主流思路(lu)是“越大越好(hao)”——以更强算力、更多数据训练(lian)更大的模型，来获得更高性能。这让大模型能源消耗巨大，训练(lian)成本惊人，也带(dai)来了商业推广难题：大模型投不起，小模型不好(hao)用。
DeepSeek改变了这一格局。他们在模型架构和训练(lian)过程中(zhong)进行深度优化，在大幅降(jiang)低计算资源消耗的同时(shi)，跻身世界顶级AI大模型之列，实现了“低成本”与“高性能”的兼得。同时(shi)，与OpenAI的闭源策略相反，DeepSeek免费开源其大模型，明示全部技术路(lu)线，更加推动了大模型技术从“奢侈品”向“日用品”的转(zhuan)变。
从技术进步角度看，低成本开源大模型开启竞争新赛道，AI的未来更值得期待。
低成本是技术普及的基本要求，买得起才能让千家万户用得上。小汽车、个人电脑(nao)、手机的普及都是如此，人工智能产业大概也不会例外(wai)。这几年，企业界和科技界已经为降(jiang)低大模型成本作(zuo)出(chu)了大量努力，DeepSeek模型正是其中(zhong)的杰(jie)出(chu)成果，证明“此路(lu)可通”。
但大模型价格还(hai)没有降(jiang)到底。在降(jiang)本增效这条路(lu)上，DeepSeek并非终点(dian)，而是一个新的起点(dian)。开源代码、开放API（应用程序编程接口）及训练(lian)方法(fa)，吸(xi)引全球开发者参(can)与技术迭代。1月20日R1推出(chu)后，各(ge)国AI技术人员掀起“DeepSeek复现热潮”。有美国科研团队(dui)声称，仅用几十美元成本租用云计算资源，便(bian)复现了模型。
DeepSeek使用专家混合架构MoE实现了更高的成本效益(yi)。而就在2月12日，字节跳动豆包大模型团队(dui)宣布推出(chu)全新的稀疏模型架构UltraMem，优化了推理性能，使得推理速度较MoE架构提升了2倍至6倍，推理成本最高可降(jiang)低83%。
从商业应用角度看，DeepSeek重塑(su)AI生态链，大模型展现了巨大商业潜力。
美国的AI龙头公(gong)司(si)一方面夸(kua)大开源AI的安全风险，力图通过监管(guan)抑制开源AI，另一方面又用巨大投入抬高大模型准入门槛。这就形(xing)成了“金字塔”生态，科技巨头垄(long)断大模型，中(zhong)小企业依赖API。
而开源模型对于全球AI供应链至关重要，广大发展中(zhong)国家尤其需要开源AI技术。开源模型让每个开发者都能轻(qing)松调用强大的AI工具(ju)，不再受大公(gong)司(si)的约束，AI的进化速度和普及程度都明显提升。
连日来，上市公(gong)司(si)接入DeepSeek模型的公(gong)告刷(shua)屏，令人惊呼“所有上市公(gong)司(si)都在接入DeepSeek”。这体现了市场对于低成本、高性能开源大模型的渴求。当各(ge)行各(ge)业的开发者在开源框架上搭建文本创作(zuo)、智能客服、医学(xue)影像诊断等各(ge)类应用时(shi)，新的生态系统已应运而生。
当然，开启全民AI时(shi)代，还(hai)面临许多挑战(zhan)。开源模式依赖社区贡献，需建立激励机制避免碎片化，也要在开源与商业化之间取得平(ping)衡，以利于生态系统的可持续(xu)发展。让AI适配智能眼镜、手机等边缘计算设备(bei)，要有更好(hao)的模型压缩技术。通用模型在垂直场景易“水土不服”，需结合行业知识库(ku)定制化开发，要抓(zhua)紧制定行业数据共享与安全标准。防范(fan)算法(fa)歧(qi)视与就业冲击，还(hai)要加强AI伦理教育，构建“技术—法(fa)律—社会”协同治理框架。
人工智能是引领未来产业的科技。我们不仅要做技术突破者，更要做规则重构者，要让人工智能大模型从“精英游戏”变成“全民红利”。（本文来源：经济日报 作(zuo)者：佘(she)惠敏）