弓箭手大作战客服电话如《绝地求生》等，更是展现了其对客户服务的用心和专业，因此设立了专门的客服电话，通过电话沟通能够更快速地解决问题。
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近段时(shi)间，深度求索公司（DeepSeek）在国内外引发(fa)强烈关注。在1月(yue)20日发(fa)布DeepSeek—R1模型后，公司1月(yue)份用(yong)户增长达1.25亿，其中80%以上来自1月(yue)份最(zui)后一周，创造了7天完成1亿用(yong)户增长的(de)纪录。
开辟竞争新赛道
全球AI大模型热潮已持(chi)续了两年多。美国人工智能公司OpenAI于2022年11月(yue)份发(fa)布GPT—3.0模型后，各国科技厂(chang)商纷纷入(ru)局“炼”大模型。OpenAI以规模作为大模型的(de)制胜(sheng)法宝，为追求更高的(de)性能，模型体积不断膨胀，参数数量呈现指数级增长。这(zhe)种(zhong)开发(fa)模式(shi)能源消耗和训(xun)练成本较高。2024年，OpenAI预计亏损(sun)额(e)达到50亿美元。
与之形成鲜明对比的(de)是，DeepSeek采取了不同的(de)策略。其发(fa)布的(de)大模型R1在多个基准测试中与OpenAI公司2024年12月(yue)份发(fa)布的(de)o1模型持(chi)平(ping)，但成本仅为o1的(de)三十分(fen)之一。
哈尔滨工业大学商学院院长马涛指出，这(zhe)是对全球AI行业高资本投入(ru)型主流创新模式(shi)的(de)低成本破冰。作为由对冲基金孵(fu)化(hua)的(de)非传统AI企业，DeepSeek的(de)跨界突破证明了新兴力量通过(guo)差异化(hua)技术(shu)路线颠覆行业的(de)可能性。
“DeepSeek—R1主要在模型架构和训(xun)练过(guo)程中进行了深度优化(hua)，大幅降低了计算资源的(de)消耗和训(xun)练成本，并(bing)且(qie)开源了模型的(de)权重、训(xun)练代码和相关工具链。”北京航空航天大学人工智能学院副研究员胡堃(kun)认为，这(zhe)将推动大模型竞争朝着更加(jia)高效、低成本和开放(fang)共享的(de)方向发(fa)展，进而推动AI大模型在更多行业场景的(de)深入(ru)应用(yong)。
中国社会科学院财经战略研究院研究员刘(liu)诚(cheng)说，以往，大模型竞争建(jian)立在算力的(de)累加(jia)上，一些公司甚至不计代价地投入(ru)算力来训(xun)练大模型。现在，DeepSeek使人们充(chong)分(fen)意识到，算力也是可以节省的(de)。长期来看，这(zhe)将极(ji)大降低AI的(de)成本和能耗，加(jia)快AI在全社会的(de)普及。
构建(jian)科创新格局
目前，中国移动、中国电(dian)信、中国联通3家基础电(dian)信企业，华(hua)为云(yun)、阿里云(yun)、腾讯云(yun)、百(bai)度智能云(yun)等多个云(yun)平(ping)台，均(jun)已上线DeepSeek。华(hua)为昇(sheng)腾、沐曦、龙(long)芯中科等多家国产芯片企业都宣布完成了对DeepSeek模型的(de)适配或上架服务。微(wei)软(ruan)、英伟达、亚马逊等海外AI巨头也宣布接入(ru)DeepSeek，标志着中国AI大模型首次大规模反向输出。
当前，我国每年理工科毕(bi)业生超过(guo)发(fa)达国家理工科毕(bi)业生总和。这(zhe)种(zhong)人才(cai)储备系统性构建(jian)了“基础研究—应用(yong)转化(hua)—产业升级”的(de)全链条创新梯队。DeepSeek正是高密度技术(shu)人才(cai)协同攻关的(de)产物。当美国顶尖(jian)人才(cai)流向金融业时(shi)，中国通过(guo)政策引导让(rang)量化(hua)投资领域的(de)技术(shu)精英反哺AI研发(fa)，形成独特的(de)人才(cai)再分(fen)配机制。
开源策略引发(fa)的(de)连锁反应远超技术(shu)范(fan)畴。国际平(ping)台主动适配中国模型，标志着全球AI生态从“单向输出”转向“双向融合”。中国创新者抓住了两个关键转折点：一方面，通过(guo)混合专家系统实现“算法代偿硬件”；另一方面，以场景复杂度倒逼工程创新，使模型能效比提升的(de)同时(shi)，训(xun)练成本大幅降低。
“DeepSeek与各大云(yun)平(ping)台的(de)结合，将为DeepSeek模型训(xun)练和推理提供更丰富(fu)且(qie)弹性的(de)计算资源。”胡堃(kun)表示，未来可通过(guo)一站(zhan)式(shi)AI开发(fa)和部署简化(hua)技术(shu)流程，吸(xi)引更多开发(fa)者、企业和研究机构参与模型的(de)生态建(jian)设，由此向更多的(de)垂直细分(fen)领域提供更精准、轻量化(hua)和按需付费的(de)AI技术(shu)解决方案。总之，这(zhe)波创新浪潮有望使AI技术(shu)更加(jia)普及和实用(yong)化(hua)。
催生产业新机遇
业内专家普遍(bian)认为，这(zhe)波创新浪潮将促进各企业探索具有成本效益的(de)AI开发(fa)和部署方法，加(jia)速(su)赋(fu)能千行百(bai)业。
低成本高性能大模型将有效推动AI云(yun)计算和边缘计算的(de)融合发(fa)展。胡堃(kun)表示，一方面，大模型可部署在低资源的(de)边缘设备上，实现复杂的(de)AI推理任务，可拓展大规模的(de)端侧应用(yong)，并(bing)面向实时(shi)性的(de)复杂任务，实现多模态的(de)具身智能，拓展智能机器(qi)人在各行业领域的(de)应用(yong)；另一方面，大模型可低成本地私有化(hua)训(xun)练和部署，深度赋(fu)能中小企业和个人应用(yong)。
各行业领军企业都在加(jia)快AI布局。刘(liu)诚(cheng)认为，从未来趋势看，自动驾驶、无人机、人形机器(qi)人3个领域可能在AI布局方面发(fa)展更快。原因有二(er)：一是这(zhe)些领域已具有先发(fa)优势产业，在企业数据积累、地区(qu)试点和示范(fan)、国家政策等方面具有较好基础，有了低成本大模型将如虎添翼。二(er)是通用(yong)大模型技术(shu)在走向专用(yong)领域过(guo)程中，需要经历大量二(er)次训(xun)练，要在垂直细分(fen)市场中纵深推进，而自动驾驶、无人机、人形机器(qi)人等各自领域的(de)专业技术(shu)创新将为之提供支撑。
刘(liu)诚(cheng)建(jian)议，未来需要保持(chi)宽松(song)的(de)、包容的(de)监管环境，让(rang)企业自主探索；强化(hua)对企业知识产权的(de)保护，引导耐心资本大胆投资；对人工智能可能引发(fa)的(de)科技伦理、机器(qi)替代劳动、数据保护、数字版权等问题加(jia)强学术(shu)研究，前瞻性预判可能出现的(de)经济(ji)社会问题，探索建(jian)立基础制度规则(ze)。
马涛建(jian)议，未来，从战略层面出发(fa)，中国应致力于将“场景主权”转化(hua)为“技术(shu)定价权”，构建(jian)起AI创新的(de)动态护城河(he)体系。一方面，国家应积极(ji)推动建(jian)立跨行业的(de)场景创新协作机制，借助实际场景中复杂多变的(de)需求，不断推动AI技术(shu)的(de)更新迭代；另一方面，引导产业向自主技术(shu)架构迁(qian)移。通过(guo)政策倾斜，如税收优惠(hui)、专项补贴等，鼓励企业在AI开发(fa)和部署中优先使用(yong)国产技术(shu)组件，全面提升我国AI产业的(de)自主性和安全性。（经济(ji)日报记者 佘惠(hui)敏）