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近段时间，深度求索公司（DeepSeek）在国内(nei)外引发强烈关注。在1月20日发布(bu)DeepSeek—R1模(mo)型后，公司1月份用户增长(chang)达1.25亿，其中80%以上来自(zi)1月份最后一周，创(chuang)造了7天完成1亿用户增长(chang)的纪录。
开辟竞(jing)争新赛道
全球AI大模(mo)型热潮已(yi)持续(xu)了两年多。美国人工智能公司OpenAI于2022年11月份发布(bu)GPT—3.0模(mo)型后，各国科技(ji)厂商纷(fen)纷(fen)入(ru)局“炼”大模(mo)型。OpenAI以规模(mo)作为(wei)大模(mo)型的制胜法宝(bao)，为(wei)追求更高的性能，模(mo)型体积不断膨胀，参数数量呈现指数级增长(chang)。这种开发模(mo)式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采取了不同的策略。其发布(bu)的大模(mo)型R1在多个基准测试中与OpenAI公司2024年12月份发布(bu)的o1模(mo)型持平，但成本仅为(wei)o1的三十(shi)分之一。
哈尔滨工业大学商学院院长(chang)马涛指出，这是对全球AI行业高资本投入(ru)型主流创(chuang)新模(mo)式的低(di)成本破冰。作为(wei)由对冲基金孵化的非传统AI企业，DeepSeek的跨界突破证明了新兴力量通过差异化技(ji)术路线颠覆行业的可能性。
“DeepSeek—R1主要在模(mo)型架(jia)构和训练过程中进(jin)行了深度优化，大幅降低(di)了计算资源的消耗和训练成本，并且(qie)开源了模(mo)型的权重、训练代码和相(xiang)关工具链。”北京航空航天大学人工智能学院副研究员胡堃认为(wei)，这将推动大模(mo)型竞(jing)争朝着更加高效、低(di)成本和开放共享(xiang)的方向发展，进(jin)而推动AI大模(mo)型在更多行业场景的深入(ru)应用。
中国社(she)会科学院财经战略研究院研究员刘诚说，以往，大模(mo)型竞(jing)争建立在算力的累(lei)加上，一些公司甚至不计代价地投入(ru)算力来训练大模(mo)型。现在，DeepSeek使人们充分意识到，算力也(ye)是可以节省的。长(chang)期来看，这将极大降低(di)AI的成本和能耗，加快AI在全社(she)会的普及。
构建科创(chuang)新格局
目(mu)前(qian)，中国移动、中国电信、中国联(lian)通3家基础电信企业，华为(wei)云、阿里云、腾讯云、百度智能云等多个云平台，均已(yi)上线DeepSeek。华为(wei)昇腾、沐曦、龙芯中科等多家国产芯片企业都宣布(bu)完成了对DeepSeek模(mo)型的适配或上架(jia)服务。微软、英伟达、亚马逊等海外AI巨头也(ye)宣布(bu)接(jie)入(ru)DeepSeek，标志着中国AI大模(mo)型首次大规模(mo)反(fan)向输出。
当前(qian)，我(wo)国每(mei)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(bei)系统性构建了“基础研究—应用转化—产业升级”的全链条创(chuang)新梯队。DeepSeek正是高密度技(ji)术人才协同攻关的产物。当美国顶尖人才流向金融(rong)业时，中国通过政策引导让量化投资领域的技(ji)术精英反(fan)哺AI研发，形成独特的人才再分配机制。
开源策略引发的连锁(suo)反(fan)应远超技(ji)术范畴。国际(ji)平台主动适配中国模(mo)型，标志着全球AI生态从“单向输出”转向“双向融(rong)合(he)”。中国创(chuang)新者抓住(zhu)了两个关键转折点：一方面，通过混合(he)专(zhuan)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(chuang)新，使模(mo)型能效比提升的同时，训练成本大幅降低(di)。
“DeepSeek与各大云平台的结合(he)，将为(wei)DeepSeek模(mo)型训练和推理提供更丰富且(qie)弹性的计算资源。”胡堃表示，未来可通过一站式AI开发和部署(shu)简化技(ji)术流程，吸引更多开发者、企业和研究机构参与模(mo)型的生态建设，由此向更多的垂直细分领域提供更精准、轻量化和按需付费的AI技(ji)术解决方案。总(zong)之，这波创(chuang)新浪潮有(you)望使AI技(ji)术更加普及和实用化。
催生产业新机遇
业内(nei)专(zhuan)家普遍(bian)认为(wei)，这波创(chuang)新浪潮将促进(jin)各企业探索具有(you)成本效益的AI开发和部署(shu)方法，加速赋能千行百业。
低(di)成本高性能大模(mo)型将有(you)效推动AI云计算和边缘计算的融(rong)合(he)发展。胡堃表示，一方面，大模(mo)型可部署(shu)在低(di)资源的边缘设备(bei)上，实现复杂的AI推理任(ren)务，可拓展大规模(mo)的端侧应用，并面向实时性的复杂任(ren)务，实现多模(mo)态的具身智能，拓展智能机器(qi)人在各行业领域的应用；另一方面，大模(mo)型可低(di)成本地私(si)有(you)化训练和部署(shu)，深度赋能中小企业和个人应用。
各行业领军企业都在加快AI布(bu)局。刘诚认为(wei)，从未来趋势看，自(zi)动驾驶、无人机、人形机器(qi)人3个领域可能在AI布(bu)局方面发展更快。原因(yin)有(you)二：一是这些领域已(yi)具有(you)先发优势产业，在企业数据(ju)积累(lei)、地区试点和示范、国家政策等方面具有(you)较好(hao)基础，有(you)了低(di)成本大模(mo)型将如虎添翼。二是通用大模(mo)型技(ji)术在走向专(zhuan)用领域过程中，需要经历大量二次训练，要在垂直细分市场中纵(zong)深推进(jin)，而自(zi)动驾驶、无人机、人形机器(qi)人等各自(zi)领域的专(zhuan)业技(ji)术创(chuang)新将为(wei)之提供支撑(cheng)。
刘诚建议，未来需要保持宽(kuan)松的、包容的监管环境，让企业自(zi)主探索；强化对企业知识产权的保护，引导耐心资本大胆投资；对人工智能可能引发的科技(ji)伦(lun)理、机器(qi)替代劳(lao)动、数据(ju)保护、数字版权等问题加强学术研究，前(qian)瞻(zhan)性预判可能出现的经济社(she)会问题，探索建立基础制度规则。
马涛建议，未来，从战略层面出发，中国应致力于将“场景主权”转化为(wei)“技(ji)术定价权”，构建起AI创(chuang)新的动态护城河体系。一方面，国家应积极推动建立跨行业的场景创(chuang)新协作机制，借助实际(ji)场景中复杂多变(bian)的需求，不断推动AI技(ji)术的更新迭(die)代；另一方面，引导产业向自(zi)主技(ji)术架(jia)构迁移。通过政策倾斜，如税收优惠、专(zhuan)项补贴等，鼓励(li)企业在AI开发和部署(shu)中优先使用国产技(ji)术组件，全面提升我(wo)国AI产业的自(zi)主性和安全性。（经济日报记者 佘惠敏）