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作者李国杰肖(xiao)像画。 张武昌绘
受到热烈欢迎
业(ye)界纷纷部署
近期，中国杭州深度求索人工(gong)智(zhi)能基础技术研究有限公司推出AI语言大模型DeepSeek，受到用户热烈欢迎。2025年1月(yue)20日，DeepSeek-R1发布上线，7天内用户超过1亿。ChatGPT从发布到达到相同的用户规模用时两个月(yue)。
GitHub是全(quan)球最大的代码托(tuo)管网站，GitHub的星数即GitHub平台项目页面上的Star按钮(niu)被用户主动点击的次(ci)数，代表受欢迎程度和(he)社区认可度。目前，DeepSeek的GitHub星数已超越了同类大模型的GitHub星数。
值得一提的是，DeepSeek赢得一批国际知名企业(ye)特别是全(quan)球人工(gong)智(zhi)能企业(ye)的青睐。微软率先宣布将DeepSeek-R1模型添(tian)加(jia)到云平台Azure AI Foundry，开发者可用于构(gou)建基于云的应(ying)用程序(xu)和(he)服务。之后，亚马(ma)逊云科技、英伟达、超微半岛等公司宣布在其(qi)AI服务平台上部署DeepSeek-R1模型。
实现技术突破
走出发展新路(lu)
DeepSeek受到赞誉和(he)认可，但(dan)也有舆论认为，与ChatGPT实现从“0到1”的突破不同，DeepSeek只是实现了从“1到N”的扩展。
对此，笔者并不认同，因为这种看法(fa)不符合(he)人工(gong)智(zhi)能研究的特点及创新发展的历史轨迹。人工(gong)智(zhi)能创新不同于物理学(xue)等基础理论研究。物理学(xue)中的牛顿(dun)定律和(he)爱因斯(si)坦发现的相对论是从“0到1”的突破，但(dan)人工(gong)智(zhi)能是一个没有严格定义的研究领域，并不存在“智(zhi)能”和(he)“不智(zhi)能”之间(jian)“0”和(he)“1”的界限，只有智(zhi)能化水(shui)平不断提高的创新发展过程。
笔者认为，DeepSeek推出的V3和(he)R1模型既是技术上的重大突破，也是发展模式上的重大创新，是人工(gong)智(zhi)能发展史上重大事(shi)件，可以与OpenAI发布ChatGPT3.5相提并论。DeepSeek以高效率、低(di)成本的推理模型和(he)开源的商业(ye)模式走出一条发展人工(gong)智(zhi)能的新路(lu)。
坚持历史视角
准确看待价值
准确认识(shi)DeepSeek的价值和(he)贡献，必须坚持历史视角，将其(qi)放(fang)在人工(gong)智(zhi)能创新发展的历程中来看待。
1943年，美国科学(xue)家麦卡洛克和(he)皮茨(ci)提出神经元(yuan)计算模型，开创了神经网络研究的先河，开启人工(gong)智(zhi)能创新发展的漫长探(tan)索历程。本世(shi)纪第二个十年，基于神经网络模型的第三波(bo)人工(gong)智(zhi)能浪潮涌起并接连(lian)迎来多个里程碑式事(shi)件。
2012年，在ImageNet大规模视觉识(shi)别挑战赛(sai)上，辛顿(dun)等人创建的AlexNet卷积神经网络模型大放(fang)异彩(cai)。这被看作第三波(bo)人工(gong)智(zhi)能浪潮的起点。在此4年之后，DeepMind研制的AlphaGo围棋程序(xu)战胜世(shi)界冠军，引起了全(quan)世(shi)界的瞩目。
2017年，谷歌的几名专家提出Transformer模型，提出自注意(yi)力机制，成为深度学(xue)习的主流模型。
2018年，DeepMind发布了AlphaFold，在蛋白质结构(gou)预(yu)测中展示出惊人的能力，开辟了AI for Science（人工(gong)智(zhi)能驱动科技创新）的新方向。
2022年，OpenAI发布ChatGPT3.5，引领了以大语言模型（LLM）为标志(zhi)的生成式人工(gong)智(zhi)能新浪潮。
近日，DeepSeek上线，成为上述重大事(shi)件之后，第三波(bo)人工(gong)智(zhi)能创新发展浪潮的又一重大事(shi)件。
采用创新算法(fa)
提升运行效率
DeepSeek广受欢迎，是因为在模型算法(fa)和(he)系统软件层次(ci)都有重大创新。那么这些(xie)重大创新具体体现在哪些(xie)方面呢？
算法(fa)创新是DeepSeek的重要贡献之一。DeepSeek大模型采用新的混合(he)专家架构(gou)（MoE），每一层有256个路(lu)由“专家”和(he)1个共享“专家”。在每次(ci)前向传播过程中，只激活一小部分“专家”来进行计算。虽然DeepSeek-V3是一个671B参数的大模型，但(dan)模型的任何函数调用和(he)传递只使(shi)用约37B参数，使(shi)其(qi)训练成本大为降低(di)。
在算法(fa)层面，DeepSeek还(hai)有一个降低(di)成本的重大创新，即低(di)秩注意(yi)力机制（也称为多头潜在注意(yi)力机制）。这一发明对巨大的注意(yi)力机制矩阵进行了压缩，减少(shao)参与运算的参数数量，大大降低(di)了显存占用，由此提升了模型运行效率。
减少(shao)推理成本
降低(di)开发门槛
在推理层面的创新是DeepSeek另一个重大贡献。OpenAI发布的o1推理模型是闭(bi)源的，其(qi)他企业(ye)无法(fa)了解OpenAI是如何基于预(yu)训练模型构(gou)建推理模型的。通过开源方式，DeepSeek揭示了实现低(di)成本推理的奥秘，为发展推理模型开辟了一条新路(lu)。DeepSeek揭示了一个事(shi)实，即推理模型的开发比想象中更为简单，门槛实际上并不是那么高，各行各业(ye)均可以做。
传统的强化学(xue)习需要大量标注数据，成本很高。DeepSeek另辟蹊径，以全(quan)自动的强化学(xue)习取代监督微调和(he)基于人类反馈的强化学(xue)习，用机器直接推测的方式来预(yu)测分数，显著提高了强化学(xue)习的效率。
DeepSeek通过工(gong)程创新和(he)优化，降低(di)了推理成本，打(da)破了人工(gong)智(zhi)能领域长期以来对高算力的迷信，对人工(gong)智(zhi)能产业(ye)的发展具有重大意(yi)义。
便捷本地部署
促进技术应(ying)用
DeepSeek在模型算法(fa)和(he)工(gong)程优化方面所进行的系统级创新，为在受限资(zi)源下探(tan)索通用人工(gong)智(zhi)能开辟了新路(lu)。传统大模型遵循的是一条“由通到专”的人工(gong)智(zhi)能发展思路(lu)，与之相反，DeepSeek追(zhui)求的是“由专到通”的人工(gong)智(zhi)能发展路(lu)径，通过引领人工(gong)智(zhi)能技术生态的形(xing)成，迈向全(quan)社会分享的通用人工(gong)智(zhi)能之路(lu)。
虽然以OpenAI为代表的生成式人工(gong)智(zhi)能红红火火，但(dan)多数企业(ye)不敢将自己的数据交(jiao)给私有AI平台生成自己的垂直模型，因为担心(xin)提交(jiao)的数据会泄露自己的技术机密。这可能是导(dao)致(zhi)人工(gong)智(zhi)能在很多行业(ye)难以落地和(he)应(ying)用的重要原因之一。
DeepSeek的出现化解了上述难题。人工(gong)智(zhi)能领域的研究者可以将DeepSeek提供(gong)的小而精的模型下载到本地，即使(shi)断网也可以“蒸(zheng)馏”出高效率的垂直模型，从而增强当地人工(gong)智(zhi)能创新发展的能力。
人工(gong)智(zhi)能不同于资(zi)本密集型和(he)经验积累型的集成电路(lu)产业(ye)，不仅要“烧钱”，而且要“烧脑”，本质上是比拼(pin)人的智(zhi)力的新兴产业(ye)。因此，人工(gong)智(zhi)能产业(ye)具有明显的不对称性，一个具有100多个聪明头脑的小企业(ye)完全(quan)可以与市(shi)值上万(wan)亿美元(yuan)的龙头企业(ye)展开有力竞争。
突破规模法(fa)则(ze)
引发行业(ye)思考(kao)
规模法(fa)则(ze)是指人工(gong)智(zhi)能模型在推理阶段（而非训练阶段）通过增加(jia)计算资(zi)源即算力来提升性能。在AI领域，规模法(fa)则(ze)被认为是“公理”，俗称“大力出奇迹”，OpenAI等龙头企业(ye)和(he)美国的AI投资(zi)界将其(qi)当成制胜法(fa)宝。但(dan)是，规模法(fa)则(ze)不是像牛顿(dun)定律一样经过无数次(ci)验证的科学(xue)定律，而是OpenAI等公司近几年研制大模型的经验归纳。规模法(fa)则(ze)从科学(xue)研究的角度看，属于对技术发展趋势的猜想，从投资(zi)的角度看，属于对某种技术路(lu)线的押注，包含难以克服的局(ju)限性。
人工(gong)智(zhi)能是对未来技术的探(tan)索，探(tan)索路(lu)径存在多种可能。人工(gong)智(zhi)能本身也存在多元(yuan)化的目标，探(tan)索的道路(lu)上有很多高山需要去攀登，攀登一座高山的路(lu)径也不止一条。把一条道路(lu)或猜想当成科学(xue)“公理”本身就不是科学(xue)的态度。
规模法(fa)则(ze)的倡导(dao)者，常以“强化学(xue)习之父”理查德·萨顿(dun)的文章(zhang)《苦涩的教训》作为追(zhui)求高算力的依据：“研究人员曾一次(ci)又一次(ci)试图通过精巧的工(gong)程设计来提升性能，但(dan)最终都败给了简单粗(cu)暴的‘加(jia)大算力’方案，历史证明，通用方法(fa)总(zong)是在AI领域胜出。”
最近两年，萨顿(dun)本人对规模法(fa)则(ze)做了深刻反思。他指出，虽然规模法(fa)则(ze)在提升模型性能方面确实有效，但(dan)它并不是解决所有问题的万(wan)能钥匙(chi)。AI系统不仅需要具备强大的计算能力，还(hai)需要具备持续学(xue)习、适应(ying)环(huan)境(jing)、理解复杂情境(jing)等能力，而这些(xie)往往难以通过简单地增加(jia)算力来实现。
图灵奖得主杨立(li)昆和(he)OpenAI前首席科学(xue)家伊(yi)利亚·苏茨(ci)克维等人甚至直言，规模法(fa)则(ze)已触及天花(hua)板。
DeepSeek的出现，促使(shi)全(quan)球AI界严肃(su)地思考(kao)这一技术发展路(lu)线问题：是继续烧钱豪赌，还(hai)是另辟蹊径，在算法(fa)优化上下更多功夫？
DeepSeek的成功在一定程度上表明“小力也能出奇迹”“算法(fa)和(he)模型架构(gou)优化也能出奇迹”。随着时间(jian)的推移，AI扩展方法(fa)也在发生变化：最初是模型规模，后来是数据集大小和(he)数据质量，目前是推理时间(jian)和(he)合(he)成数据。
算力不容忽视
走好绿色之路(lu)
DeepSeek-R1是推理模型，从某种意(yi)义上说，它把业(ye)界对人工(gong)智(zhi)能的关注重点从规模法(fa)则(ze)转(zhuan)移到推理计算上。
如果就此断言规模法(fa)则(ze)已经走到尽头，也是没有根据的。与人脑的神经连(lian)接复杂性相比，现在的人工(gong)神经网络至少(shao)还(hai)有上百倍的差距，继续扩大神经网络的规模和(he)增加(jia)训练的数据量是非常必要的，但(dan)能否取得与投入相称的回报，还(hai)要看今后的实际效果。
DeepSeek的成功并没有否定算力在人工(gong)智(zhi)能发展中的关键(jian)作用。实际上，由于用于推理的设备大幅多于训练设备，所以推理所需要的算力将来会成为主要需求。通过算法(fa)优化提高模型的效率十分重要，算力是解决人工(gong)智(zhi)能问题的必要条件，不容忽视，而走节(jie)省(sheng)算力的绿色发展之路(lu)是我们的必然选(xuan)择。
（作者李国杰为中国工(gong)程院院士，长期从事(shi)计算机体系结构(gou)、并行算法(fa)、人工(gong)智(zhi)能等研究，获首届何梁何利基金科技进步奖，主持取得的科研成果获国家科学(xue)技术进步奖一等奖等。本文由尹振茂根据作者表述整理）
中国科协科学(xue)技术传播中心(xin)、陈家庚科学(xue)奖基金会与本报合(he)作推出