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

DeepSeek通(tong)过并行线程执行（PTX）、混合专家模型（MoE）、多(duo)头潜在注意力（MLA）和多(duo)Token预(yu)测（MTP）四大创新(xin)技术，在算力资(zi)源远不及国际(ji)同行的情况下(xia)，实现模型性能的大幅追赶，并将训练成本压缩至(zhi)行业标杆的10%。这一突破不仅(jin)有效降低了大模型部(bu)署门槛，也揭示了以算法优化弥(mi)补算力短板的可行性，为突破西方主导的“大力出奇迹”的AI发展模式，走出多(duo)元(yuan)化发展路径提供了新(xin)方案。

同时(shi)，DeepSeek采取完全开源的策略，公开算法、模型权重及训练细节，使全球开发者能借鉴、改进和部(bu)署模型。开源生(sheng)态有助于吸(xi)引更多(duo)开发者和用户参与，促进技术迭代，有望改变(bian)赢者通(tong)吃的竞争格局(ju)。

尽管DeepSeek取得重要突破，但也应(ying)看到，我国AI原始创新(xin)仍存短板。2023年在被引用次数(shu)最多(duo)的生(sheng)成式AI研究机(ji)构前10名中，中国仅(jin)占1席(xi)。从AI专利数(shu)、深度学习模型、机(ji)器(qi)学习加速硬件等方面来看，我国与美国也仍存差距。

当前，我国数(shu)据基(ji)础制度建设仍处于起步阶段，数(shu)据获取和交换机(ji)制尚不健全，行业数(shu)据、公共数(shu)据获取和访问困难，大模型可使用的数(shu)据有限。同时(shi)，数(shu)据标注是高质量数(shu)据供给的基(ji)础，由于专业化标注人才短缺，我国数(shu)据标注质量仍有待提升(sheng)，特别是在医疗、自动驾驶(shi)等发展需求迫切且(qie)对专业性要求高的领域，数(shu)据标注的供给规模和准(zhun)确度难以满足发展需求。