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今年1月,深度求索(DeepSeek)公司发(fa)布通用大(da)模型DeepSeek-R1,以其低成本、高性能的特征在全球引(yin)起巨大(da)轰动。DeepSeek的出圈(quan)是我(wo)国(guo)AI发(fa)展的重要里程碑(bei),为产业发(fa)展带来了一系(xi)列(lie)有益的启示。
DeepSeek通过并行线程执行(PTX)、混(hun)合专家模型(MoE)、多头潜(qian)在注意力(MLA)和多Token预测(MTP)四大(da)创(chuang)新技术,在算力资源远不及(ji)国(guo)际(ji)同行的情(qing)况(kuang)下,实现模型性能的大(da)幅追赶,并将训练(lian)成本压缩至行业标(biao)杆的10%。这(zhe)一突(tu)破不仅有效降低了大(da)模型部(bu)署门槛,也揭示了以算法优化弥补算力短板的可行性,为突(tu)破西方主导的“大(da)力出奇(qi)迹”的AI发(fa)展模式,走(zou)出多元化发(fa)展路径提供(gong)了新方案。
同时,DeepSeek采取完全开源的策略,公开算法、模型权重及(ji)训练(lian)细(xi)节,使全球开发(fa)者能借鉴、改进和部(bu)署模型。开源生态(tai)有助于吸(xi)引(yin)更(geng)多开发(fa)者和用户参与,促进技术迭代,有望改变赢(ying)者通吃的竞(jing)争格(ge)局。
尽管DeepSeek取得重要突(tu)破,但也应看到,我(wo)国(guo)AI原(yuan)始创(chuang)新仍存(cun)短板。2023年在被引(yin)用次数最多的生成式AI研究机构(gou)前(qian)10名中,中国(guo)仅占1席。从AI专利数、深度学习模型、机器学习加(jia)速硬件等方面来看,我(wo)国(guo)与美国(guo)也仍存(cun)差距。
当前(qian),我(wo)国(guo)数据基础制(zhi)度建设仍处于起步阶段,数据获取和交换机制(zhi)尚不健全,行业数据、公共数据获取和访问困难,大(da)模型可使用的数据有限。同时,数据标(biao)注是高质量(liang)数据供(gong)给的基础,由于专业化标(biao)注人(ren)才(cai)短缺,我(wo)国(guo)数据标(biao)注质量(liang)仍有待提升,特别是在医疗、自(zi)动驾驶(shi)等发(fa)展需求迫切且对专业性要求高的领域(yu),数据标(biao)注的供(gong)给规模和准确度难以满足发(fa)展需求。
从全球范(fan)围看,DeepSeek等国(guo)产大(da)模型在全球技术生态(tai)中的影响力仍处于起步阶段。从国(guo)内看,我(wo)国(guo)AI发(fa)展从基础研究到技术创(chuang)新,再到场景应用的全链条尚未完全打通。支撑大(da)模型迭代发(fa)展的技术、资金、数据、人(ren)才(cai)等要素流(liu)动仍存(cun)在梗阻,尚未形成高效的生态(tai)闭环。
为此,应加(jia)强AI基础研究和技术创(chuang)新。加(jia)快建设AI领域(yu)的国(guo)家战略科(ke)技力量(liang),推动AI与数学、物理、脑科(ke)学等基础学科(ke)交叉融(rong)合,提升AI基础研究水平(ping)。鼓(gu)励AI技术开源开放,以开源项(xiang)目为中心,促进开源贡献者、服务者、使用者、运营者等主体共同推动AI技术创(chuang)新。
统筹大(da)规模数据集建设。加(jia)快数据基础制(zhi)度建设,以政府数据开放为牵引(yin),融(rong)合企业和行业数据,推动公共数据集、专业应用数据集建设。针(zhen)对不同应用场景,制(zhi)定细(xi)化的数据标(biao)注规范(fan),针(zhen)对医疗、自(zi)动驾驶(shi)等垂直领域(yu),开展专项(xiang)知识培训,提升数据标(biao)注质量(liang)。
培育壮大(da)AI初创(chuang)企业。应发(fa)掘具有中国(guo)特色的AI初创(chuang)企业估值模型和平(ping)台系(xi)统,强化AI初创(chuang)企业早期估值发(fa)现,为政府、金融(rong)机构(gou)精准识别有潜(qian)力、高价值的AI初创(chuang)企业提供(gong)科(ke)学参考,为国(guo)产AI技术发(fa)展壮大(da)注入活(huo)力。
打造(zao)AI自(zi)主产业生态(tai)。充分发(fa)挥(hui)我(wo)国(guo)海量(liang)数据和丰富应用场景优势(shi),组织科(ke)研机构(gou)、科(ke)技领军企业等优势(shi)力量(liang),聚焦智能制(zhi)造(zao)、自(zi)动驾驶(shi)等重点垂直细(xi)分领域(yu),统筹布局大(da)模型行业应用创(chuang)新(工程)中心,依托自(zi)主技术,建设集数据、算法、算力于一体的行业通用大(da)模型平(ping)台,形成标(biao)准化模块化的模型、中间(jian)件及(ji)应用软件,以开放接口、模型库(ku)等推动产业链上下游深度合作,在应用中持续健全迭代自(zi)主产业生态(tai)。
(本文来源:经(jing)济日报 作者:张 凤 吴(wu) 静 作者单位:中国(guo)科(ke)学院科(ke)技战略咨询研究院)