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近(jin)段时(shi)间，深度求(qiu)索公司（DeepSeek）在国内外引发强烈关注。在1月20日发布(bu)DeepSeek—R1模型后(hou)，公司1月份(fen)用户增长达1.25亿，其中80%以上来(lai)自1月份(fen)最后(hou)一周，创造了(le)7天完(wan)成1亿用户增长的纪录。
开(kai)辟竞争新赛道
全球AI大模型热潮已(yi)持续(xu)了(le)两年多。美国人工智能公司OpenAI于(yu)2022年11月份(fen)发布(bu)GPT—3.0模型后(hou)，各国科技厂商纷纷入局“炼(lian)”大模型。OpenAI以规模作为大模型的制胜法宝，为追求(qiu)更高的性能，模型体积不断膨胀，参数数量呈现(xian)指(zhi)数级增长。这种开(kai)发模式能源消耗和(he)训练成本较高。2024年，OpenAI预计亏损额达到50亿美元(yuan)。
与之形成鲜明对比的是，DeepSeek采取了(le)不同的策略。其发布(bu)的大模型R1在多个基准测试中与OpenAI公司2024年12月份(fen)发布(bu)的o1模型持平，但(dan)成本仅为o1的三十分之一。
哈(ha)尔滨(bin)工业(ye)大学商学院(yuan)院(yuan)长马涛(tao)指(zhi)出，这是对全球AI行业(ye)高资本投(tou)入型主流创新模式的低成本破(po)冰。作为由对冲基金孵化的非传统(tong)AI企业(ye)，DeepSeek的跨界突破(po)证明了(le)新兴力量通过差异(yi)化技术(shu)路线颠(dian)覆行业(ye)的可能性。
“DeepSeek—R1主要在模型架构和(he)训练过程中进行了(le)深度优化，大幅降低了(le)计算资源的消耗和(he)训练成本，并且开(kai)源了(le)模型的权重、训练代码和(he)相关工具链。”北京航空航天大学人工智能学院(yuan)副研究员胡(hu)堃认为，这将推动大模型竞争朝着更加高效、低成本和(he)开(kai)放共享(xiang)的方向发展，进而推动AI大模型在更多行业(ye)场景的深入应用。
中国社(she)会科学院(yuan)财经战略研究院(yuan)研究员刘诚说，以往，大模型竞争建立在算力的累加上，一些公司甚至不计代价地投(tou)入算力来(lai)训练大模型。现(xian)在，DeepSeek使人们充分意识到，算力也是可以节省的。长期(qi)来(lai)看，这将极大降低AI的成本和(he)能耗，加快AI在全社(she)会的普及。
构建科创新格局
目(mu)前，中国移动、中国电信、中国联通3家基础电信企业(ye)，华为云、阿里云、腾(teng)讯云、百度智能云等多个云平台，均已(yi)上线DeepSeek。华为昇腾(teng)、沐曦、龙芯中科等多家国产芯片企业(ye)都宣布(bu)完(wan)成了(le)对DeepSeek模型的适配或上架服务。微软、英(ying)伟达、亚(ya)马逊等海(hai)外AI巨头也宣布(bu)接(jie)入DeepSeek，标志(zhi)着中国AI大模型首次大规模反向输出。
当前，我(wo)国每年理工科毕业(ye)生超过发达国家理工科毕业(ye)生总和(he)。这种人才储备系统(tong)性构建了(le)“基础研究—应用转化—产业(ye)升级”的全链条创新梯队。DeepSeek正是高密度技术(shu)人才协同攻关的产物。当美国顶尖人才流向金融业(ye)时(shi)，中国通过政策引导让(rang)量化投(tou)资领域的技术(shu)精(jing)英(ying)反哺AI研发，形成独特的人才再分配机制。
开(kai)源策略引发的连锁反应远超技术(shu)范畴。国际平台主动适配中国模型，标志(zhi)着全球AI生态从(cong)“单向输出”转向“双向融合”。中国创新者抓住了(le)两个关键转折点：一方面，通过混合专家系统(tong)实现(xian)“算法代偿硬(ying)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同时(shi)，训练成本大幅降低。
“DeepSeek与各大云平台的结合，将为DeepSeek模型训练和(he)推理提供更丰富且弹性的计算资源。”胡(hu)堃表示，未来(lai)可通过一站式AI开(kai)发和(he)部(bu)署简化技术(shu)流程，吸引更多开(kai)发者、企业(ye)和(he)研究机构参与模型的生态建设，由此向更多的垂直细分领域提供更精(jing)准、轻量化和(he)按需付费的AI技术(shu)解决方案。总之，这波创新浪潮有(you)望使AI技术(shu)更加普及和(he)实用化。
催(cui)生产业(ye)新机遇
业(ye)内专家普遍认为，这波创新浪潮将促进各企业(ye)探索具有(you)成本效益的AI开(kai)发和(he)部(bu)署方法，加速赋能千行百业(ye)。
低成本高性能大模型将有(you)效推动AI云计算和(he)边缘计算的融合发展。胡(hu)堃表示，一方面，大模型可部(bu)署在低资源的边缘设备上，实现(xian)复杂的AI推理任务，可拓展大规模的端侧应用，并面向实时(shi)性的复杂任务，实现(xian)多模态的具身(shen)智能，拓展智能机器人在各行业(ye)领域的应用；另一方面，大模型可低成本地私有(you)化训练和(he)部(bu)署，深度赋能中小企业(ye)和(he)个人应用。
各行业(ye)领军企业(ye)都在加快AI布(bu)局。刘诚认为，从(cong)未来(lai)趋势看，自动驾(jia)驶、无(wu)人机、人形机器人3个领域可能在AI布(bu)局方面发展更快。原因有(you)二：一是这些领域已(yi)具有(you)先发优势产业(ye)，在企业(ye)数据积累、地区试点和(he)示范、国家政策等方面具有(you)较好基础，有(you)了(le)低成本大模型将如虎添翼。二是通用大模型技术(shu)在走向专用领域过程中，需要经历大量二次训练，要在垂直细分市场中纵深推进，而自动驾(jia)驶、无(wu)人机、人形机器人等各自领域的专业(ye)技术(shu)创新将为之提供支撑。
刘诚建议，未来(lai)需要保持宽松的、包容的监管环(huan)境，让(rang)企业(ye)自主探索；强化对企业(ye)知识产权的保护，引导耐心资本大胆投(tou)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、数字版权等问题加强学术(shu)研究，前瞻性预判可能出现(xian)的经济社(she)会问题，探索建立基础制度规则。
马涛(tao)建议，未来(lai)，从(cong)战略层面出发，中国应致力于(yu)将“场景主权”转化为“技术(shu)定价权”，构建起AI创新的动态护城河体系。一方面，国家应积极推动建立跨行业(ye)的场景创新协作机制，借助实际场景中复杂多变的需求(qiu)，不断推动AI技术(shu)的更新迭代；另一方面，引导产业(ye)向自主技术(shu)架构迁移。通过政策倾斜，如税收优惠、专项补贴等，鼓(gu)励(li)企业(ye)在AI开(kai)发和(he)部(bu)署中优先使用国产技术(shu)组件，全面提升我(wo)国AI产业(ye)的自主性和(he)安全性。（经济日报记者 佘惠敏）