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今年1月，深度求索（DeepSeek）公(gong)司发布通用大模型DeepSeek-R1，以其(qi)低成(cheng)本、高性能的特征在全球引起巨大轰动。DeepSeek的出圈是我国(guo)AI发展的重要里程碑，为产业发展带来(lai)了一系列有益的启示。

DeepSeek通过并行线程执行（PTX）、混合专家模型（MoE）、多头潜在注意力（MLA）和多Token预测(ce)（MTP）四大创(chuang)新(xin)技术，在算力资源远不及国(guo)际同行的情况下，实现模型性能的大幅追赶，并将训(xun)练成(cheng)本压缩至行业标杆的10%。这一突(tu)破不仅有效降低了大模型部署(shu)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(xi)方(fang)主(zhu)导的“大力出奇迹”的AI发展模式，走出多元化发展路(lu)径提供了新(xin)方(fang)案。

同时，DeepSeek采(cai)取完全开源的策略，公(gong)开算法、模型权重及训(xun)练细(xi)节，使全球开发者(zhe)能借鉴(jian)、改进和部署(shu)模型。开源生态有助于吸引更多开发者(zhe)和用户(hu)参与，促进技术迭代，有望改变赢者(zhe)通吃的竞(jing)争格(ge)局。

尽(jin)管DeepSeek取得(de)重要突(tu)破，但也应看到，我国(guo)AI原始创(chuang)新(xin)仍存短板。2023年在被引用次数最多的生成(cheng)式AI研究机构前10名中，中国(guo)仅占1席。从AI专利数、深度学习模型、机器学习加速硬件等方(fang)面来(lai)看，我国(guo)与美国(guo)也仍存差距。

当前，我国(guo)数据基础(chu)制(zhi)度建(jian)设仍处于起步(bu)阶段，数据获取和交换(huan)机制(zhi)尚不健全，行业数据、公(gong)共(gong)数据获取和访问困(kun)难，大模型可使用的数据有限。同时，数据标注是高质量数据供给的基础(chu)，由于专业化标注人(ren)才短缺(que)，我国(guo)数据标注质量仍有待提升(sheng)，特别是在医疗、自动驾驶等发展需求迫切且对(dui)专业性要求高的领域，数据标注的供给规模和准确(que)度难以满(man)足发展需求。