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近段时间，深(shen)度(du)求索公司（DeepSeek）在国内外引发强烈关注。在1月20日发布DeepSeek—R1模型后(hou)，公司1月份用户增长达1.25亿，其中(zhong)80%以上(shang)来自1月份最后(hou)一周，创造了7天完成1亿用户增长的纪录。
开辟竞争新(xin)赛道
全球AI大模型热(re)潮已持续了两年多。美国人工智能公司OpenAI于2022年11月份发布GPT—3.0模型后(hou)，各国科技厂商纷纷入(ru)局“炼”大模型。OpenAI以规模作为大模型的制胜法宝(bao)，为追(zhui)求更高的性能，模型体积(ji)不断膨胀，参数数量呈现(xian)指(zhi)数级增长。这种开发模式(shi)能源消耗和训练成本较高。2024年，OpenAI预计亏损额达到50亿美元。
与之形成鲜明对比的是，DeepSeek采取了不同(tong)的策略。其发布的大模型R1在多个(ge)基准测试中(zhong)与OpenAI公司2024年12月份发布的o1模型持平，但成本仅为o1的三十(shi)分(fen)之一。
哈尔滨工业大学商学院院长马涛指(zhi)出，这是对全球AI行业高资本投入(ru)型主流创新(xin)模式(shi)的低(di)成本破(po)冰(bing)。作为由对冲基金孵化的非(fei)传统AI企业，DeepSeek的跨界(jie)突破(po)证明了新(xin)兴力量通过差异化技术路线颠覆(fu)行业的可能性。
“DeepSeek—R1主要在模型架(jia)构和训练过程中(zhong)进行了深(shen)度(du)优化，大幅降低(di)了计算资源的消耗和训练成本，并且开源了模型的权重(zhong)、训练代码和相(xiang)关工具链。”北京航(hang)空(kong)航(hang)天大学人工智能学院副研究员胡堃认为，这将推动大模型竞争朝着(zhe)更加高效、低(di)成本和开放共享(xiang)的方向发展，进而推动AI大模型在更多行业场景的深(shen)入(ru)应用。
中(zhong)国社会科学院财(cai)经战略研究院研究员刘诚说，以往，大模型竞争建立在算力的累加上(shang)，一些公司甚至不计代价地投入(ru)算力来训练大模型。现(xian)在，DeepSeek使人们充分(fen)意识到，算力也是可以节省的。长期来看，这将极大降低(di)AI的成本和能耗，加快AI在全社会的普及。
构建科创新(xin)格局
目前，中(zhong)国移动、中(zhong)国电信、中(zhong)国联通3家基础电信企业，华为云、阿里云、腾讯云、百度(du)智能云等多个(ge)云平台，均已上(shang)线DeepSeek。华为昇腾、沐曦、龙芯中(zhong)科等多家国产芯片企业都(dou)宣布完成了对DeepSeek模型的适配或上(shang)架(jia)服(fu)务。微软、英(ying)伟达、亚马逊等海外AI巨头(tou)也宣布接入(ru)DeepSeek，标志着(zhe)中(zhong)国AI大模型首次大规模反向输出。
当前，我国每年理工科毕业生超过发达国家理工科毕业生总(zong)和。这种人才储备系统性构建了“基础研究—应用转化—产业升级”的全链条创新(xin)梯队。DeepSeek正是高密度(du)技术人才协同(tong)攻关的产物。当美国顶(ding)尖人才流向金融业时，中(zhong)国通过政策引导让量化投资领域的技术精英(ying)反哺AI研发，形成独特的人才再分(fen)配机制。
开源策略引发的连锁反应远超技术范畴。国际(ji)平台主动适配中(zhong)国模型，标志着(zhe)全球AI生态从(cong)“单向输出”转向“双向融合”。中(zhong)国创新(xin)者抓住了两个(ge)关键转折(she)点：一方面，通过混合专家系统实(shi)现(xian)“算法代偿硬件”；另(ling)一方面，以场景复杂度(du)倒逼工程创新(xin)，使模型能效比提升的同(tong)时，训练成本大幅降低(di)。
“DeepSeek与各大云平台的结合，将为DeepSeek模型训练和推理提供(gong)更丰富(fu)且弹性的计算资源。”胡堃表示，未来可通过一站式(shi)AI开发和部署简(jian)化技术流程，吸引更多开发者、企业和研究机构参与模型的生态建设，由此(ci)向更多的垂(chui)直细分(fen)领域提供(gong)更精准、轻量化和按需付费的AI技术解决方案。总(zong)之，这波创新(xin)浪(lang)潮有望使AI技术更加普及和实(shi)用化。
催生产业新(xin)机遇(yu)
业内专家普遍(bian)认为，这波创新(xin)浪(lang)潮将促进各企业探索具有成本效益(yi)的AI开发和部署方法，加速赋(fu)能千行百业。
低(di)成本高性能大模型将有效推动AI云计算和边缘计算的融合发展。胡堃表示，一方面，大模型可部署在低(di)资源的边缘设备上(shang)，实(shi)现(xian)复杂的AI推理任务，可拓展大规模的端侧应用，并面向实(shi)时性的复杂任务，实(shi)现(xian)多模态的具身智能，拓展智能机器人在各行业领域的应用；另(ling)一方面，大模型可低(di)成本地私有化训练和部署，深(shen)度(du)赋(fu)能中(zhong)小(xiao)企业和个(ge)人应用。
各行业领军企业都(dou)在加快AI布局。刘诚认为，从(cong)未来趋势看，自动驾(jia)驶(shi)、无人机、人形机器人3个(ge)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(ji)累、地区试点和示范、国家政策等方面具有较好基础，有了低(di)成本大模型将如虎添(tian)翼。二是通用大模型技术在走向专用领域过程中(zhong)，需要经历大量二次训练，要在垂(chui)直细分(fen)市场中(zhong)纵(zong)深(shen)推进，而自动驾(jia)驶(shi)、无人机、人形机器人等各自领域的专业技术创新(xin)将为之提供(gong)支撑。
刘诚建议，未来需要保持宽松的、包(bao)容的监管环境，让企业自主探索；强化对企业知识产权的保护，引导耐心(xin)资本大胆投资；对人工智能可能引发的科技伦理、机器替代劳动、数据保护、数字(zi)版权等问(wen)题加强学术研究，前瞻性预判可能出现(xian)的经济社会问(wen)题，探索建立基础制度(du)规则。
马涛建议，未来，从(cong)战略层面出发，中(zhong)国应致力于将“场景主权”转化为“技术定价权”，构建起AI创新(xin)的动态护城河体系。一方面，国家应积(ji)极推动建立跨行业的场景创新(xin)协作机制，借助实(shi)际(ji)场景中(zhong)复杂多变的需求，不断推动AI技术的更新(xin)迭代；另(ling)一方面，引导产业向自主技术架(jia)构迁移。通过政策倾斜，如税收优惠、专项补贴等，鼓励企业在AI开发和部署中(zhong)优先使用国产技术组件，全面提升我国AI产业的自主性和安全性。（经济日报记者 佘惠敏）