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作者(zhe)李国杰肖(xiao)像画(hua)。 张武昌绘
受到热烈欢迎
业界纷纷部署
近期，中国杭州深度求索(suo)人工智能基础(chu)技(ji)术研(yan)究有(you)限公司推出AI语(yu)言大模型DeepSeek，受到用户热烈欢迎。2025年1月20日，DeepSeek-R1发布上线，7天内用户超过1亿。ChatGPT从发布到达到相同的用户规模用时两个月。
GitHub是全球最大的代码托管网站，GitHub的星(xing)数即(ji)GitHub平台(tai)项目页面上的Star按钮被用户主动点击的次(ci)数，代表(biao)受欢迎程(cheng)度和社区认(ren)可(ke)度。目前，DeepSeek的GitHub星(xing)数已超越了同类大模型的GitHub星(xing)数。
值得一提的是，DeepSeek赢得一批国际知名企业特(te)别是全球人工智能企业的青睐(lai)。微软率先宣布将DeepSeek-R1模型添加到云平台(tai)Azure AI Foundry，开发者(zhe)可(ke)用于构建基于云的应用程(cheng)序和服务。之后，亚马逊云科技(ji)、英伟达、超微半(ban)岛等公司宣布在(zai)其(qi)AI服务平台(tai)上部署DeepSeek-R1模型。
实(shi)现技(ji)术突破
走出发展新(xin)路
DeepSeek受到赞誉(yu)和认(ren)可(ke)，但也有(you)舆论认(ren)为，与ChatGPT实(shi)现从“0到1”的突破不同，DeepSeek只是实(shi)现了从“1到N”的扩展。
对此，笔(bi)者(zhe)并不认(ren)同，因为这种看法不符合人工智能研(yan)究的特(te)点及创新(xin)发展的历史轨迹。人工智能创新(xin)不同于物理(li)学等基础(chu)理(li)论研(yan)究。物理(li)学中的牛顿定律和爱因斯坦发现的相对论是从“0到1”的突破，但人工智能是一个没有(you)严格定义的研(yan)究领域(yu)，并不存在(zai)“智能”和“不智能”之间“0”和“1”的界限，只有(you)智能化水平不断提高的创新(xin)发展过程(cheng)。
笔(bi)者(zhe)认(ren)为，DeepSeek推出的V3和R1模型既(ji)是技(ji)术上的重大突破，也是发展模式上的重大创新(xin)，是人工智能发展史上重大事(shi)件，可(ke)以与OpenAI发布ChatGPT3.5相提并论。DeepSeek以高效(xiao)率、低成本的推理(li)模型和开源的商业模式走出一条(tiao)发展人工智能的新(xin)路。
坚持历史视角
准确看待价值
准确认(ren)识DeepSeek的价值和贡献，必须(xu)坚持历史视角，将其(qi)放在(zai)人工智能创新(xin)发展的历程(cheng)中来看待。
1943年，美国科学家麦(mai)卡洛克和皮茨提出神(shen)经元计算模型，开创了神(shen)经网络(luo)研(yan)究的先河，开启人工智能创新(xin)发展的漫(man)长探索(suo)历程(cheng)。本世(shi)纪第二个十年，基于神(shen)经网络(luo)模型的第三波人工智能浪(lang)潮涌起并接连迎来多个里程(cheng)碑式事(shi)件。
2012年，在(zai)ImageNet大规模视觉(jue)识别挑战赛上，辛顿等人创建的AlexNet卷(juan)积神(shen)经网络(luo)模型大放异彩。这被看作第三波人工智能浪(lang)潮的起点。在(zai)此4年之后，DeepMind研(yan)制的AlphaGo围棋程(cheng)序战胜世(shi)界冠军，引(yin)起了全世(shi)界的瞩目。
2017年，谷歌的几名专(zhuan)家提出Transformer模型，提出自注意力机制，成为深度学习(xi)的主流模型。
2018年，DeepMind发布了AlphaFold，在(zai)蛋白(bai)质结构预测中展示出惊人的能力，开辟了AI for Science（人工智能驱动科技(ji)创新(xin)）的新(xin)方(fang)向。
2022年，OpenAI发布ChatGPT3.5，引(yin)领了以大语(yu)言模型（LLM）为标志的生成式人工智能新(xin)浪(lang)潮。
近日，DeepSeek上线，成为上述重大事(shi)件之后，第三波人工智能创新(xin)发展浪(lang)潮的又一重大事(shi)件。
采用创新(xin)算法
提升(sheng)运行效(xiao)率
DeepSeek广受欢迎，是因为在(zai)模型算法和系统软件层次(ci)都有(you)重大创新(xin)。那么这些重大创新(xin)具体体现在(zai)哪些方(fang)面呢？
算法创新(xin)是DeepSeek的重要贡献之一。DeepSeek大模型采用新(xin)的混合专(zhuan)家架构（MoE），每一层有(you)256个路由“专(zhuan)家”和1个共(gong)享“专(zhuan)家”。在(zai)每次(ci)前向传(chuan)播过程(cheng)中，只激活一小部分“专(zhuan)家”来进(jin)行计算。虽然DeepSeek-V3是一个671B参数的大模型，但模型的任何函(han)数调用和传(chuan)递只使用约37B参数，使其(qi)训练成本大为降低。
在(zai)算法层面，DeepSeek还有(you)一个降低成本的重大创新(xin)，即(ji)低秩注意力机制（也称为多头潜(qian)在(zai)注意力机制）。这一发明对巨大的注意力机制矩阵进(jin)行了压缩，减少参与运算的参数数量，大大降低了显存占用，由此提升(sheng)了模型运行效(xiao)率。
减少推理(li)成本
降低开发门槛
在(zai)推理(li)层面的创新(xin)是DeepSeek另一个重大贡献。OpenAI发布的o1推理(li)模型是闭源的，其(qi)他企业无法了解OpenAI是如何基于预训练模型构建推理(li)模型的。通过开源方(fang)式，DeepSeek揭(jie)示了实(shi)现低成本推理(li)的奥秘，为发展推理(li)模型开辟了一条(tiao)新(xin)路。DeepSeek揭(jie)示了一个事(shi)实(shi)，即(ji)推理(li)模型的开发比想象(xiang)中更(geng)为简单，门槛实(shi)际上并不是那么高，各行各业均可(ke)以做。
传(chuan)统的强化学习(xi)需要大量标注数据，成本很(hen)高。DeepSeek另辟蹊(qi)径，以全自动的强化学习(xi)取代监督微调和基于人类反馈的强化学习(xi)，用机器直接推测的方(fang)式来预测分数，显著提高了强化学习(xi)的效(xiao)率。
DeepSeek通过工程(cheng)创新(xin)和优化，降低了推理(li)成本，打(da)破了人工智能领域(yu)长期以来对高算力的迷信(xin)，对人工智能产业的发展具有(you)重大意义。
便捷本地部署
促进(jin)技(ji)术应用
DeepSeek在(zai)模型算法和工程(cheng)优化方(fang)面所进(jin)行的系统级创新(xin)，为在(zai)受限资源下探索(suo)通用人工智能开辟了新(xin)路。传(chuan)统大模型遵循(xun)的是一条(tiao)“由通到专(zhuan)”的人工智能发展思路，与之相反，DeepSeek追求的是“由专(zhuan)到通”的人工智能发展路径，通过引(yin)领人工智能技(ji)术生态的形成，迈向全社会分享的通用人工智能之路。
虽然以OpenAI为代表(biao)的生成式人工智能红红火火，但多数企业不敢(gan)将自己的数据交给私有(you)AI平台(tai)生成自己的垂直模型，因为担(dan)心提交的数据会泄露自己的技(ji)术机密(mi)。这可(ke)能是导致人工智能在(zai)很(hen)多行业难以落地和应用的重要原因之一。
DeepSeek的出现化解了上述难题(ti)。人工智能领域(yu)的研(yan)究者(zhe)可(ke)以将DeepSeek提供的小而精的模型下载(zai)到本地，即(ji)使断网也可(ke)以“蒸馏”出高效(xiao)率的垂直模型，从而增强当地人工智能创新(xin)发展的能力。
人工智能不同于资本密(mi)集型和经验积累型的集成电路产业，不仅要“烧钱(qian)”，而且要“烧脑”，本质上是比拼人的智力的新(xin)兴(xing)产业。因此，人工智能产业具有(you)明显的不对称性，一个具有(you)100多个聪明头脑的小企业完全可(ke)以与市值上万(wan)亿美元的龙头企业展开有(you)力竞争。
突破规模法则
引(yin)发行业思考
规模法则是指(zhi)人工智能模型在(zai)推理(li)阶段（而非(fei)训练阶段）通过增加计算资源即(ji)算力来提升(sheng)性能。在(zai)AI领域(yu)，规模法则被认(ren)为是“公理(li)”，俗称“大力出奇迹”，OpenAI等龙头企业和美国的AI投资界将其(qi)当成制胜法宝。但是，规模法则不是像牛顿定律一样经过无数次(ci)验证的科学定律，而是OpenAI等公司近几年研(yan)制大模型的经验归纳。规模法则从科学研(yan)究的角度看，属(shu)于对技(ji)术发展趋势的猜想，从投资的角度看，属(shu)于对某种技(ji)术路线的押注，包含难以克服的局限性。
人工智能是对未来技(ji)术的探索(suo)，探索(suo)路径存在(zai)多种可(ke)能。人工智能本身也存在(zai)多元化的目标，探索(suo)的道路上有(you)很(hen)多高山需要去(qu)攀登，攀登一座高山的路径也不止一条(tiao)。把(ba)一条(tiao)道路或猜想当成科学“公理(li)”本身就不是科学的态度。
规模法则的倡导者(zhe)，常以“强化学习(xi)之父”理(li)查德·萨(sa)顿的文章《苦(ku)涩的教训》作为追求高算力的依据：“研(yan)究人员曾一次(ci)又一次(ci)试图通过精巧的工程(cheng)设计来提升(sheng)性能，但最终都败(bai)给了简单粗暴的‘加大算力’方(fang)案，历史证明，通用方(fang)法总是在(zai)AI领域(yu)胜出。”
最近两年，萨(sa)顿本人对规模法则做了深刻(ke)反思。他指(zhi)出，虽然规模法则在(zai)提升(sheng)模型性能方(fang)面确实(shi)有(you)效(xiao)，但它并不是解决所有(you)问题(ti)的万(wan)能钥匙。AI系统不仅需要具备强大的计算能力，还需要具备持续学习(xi)、适(shi)应环境、理(li)解复杂情境等能力，而这些往往难以通过简单地增加算力来实(shi)现。
图灵奖得主杨立昆和OpenAI前首席科学家伊(yi)利亚·苏茨克维等人甚至直言，规模法则已触及天花(hua)板(ban)。
DeepSeek的出现，促使全球AI界严肃地思考这一技(ji)术发展路线问题(ti)：是继续烧钱(qian)豪赌，还是另辟蹊(qi)径，在(zai)算法优化上下更(geng)多功(gong)夫(fu)？
DeepSeek的成功(gong)在(zai)一定程(cheng)度上表(biao)明“小力也能出奇迹”“算法和模型架构优化也能出奇迹”。随着时间的推移，AI扩展方(fang)法也在(zai)发生变化：最初是模型规模，后来是数据集大小和数据质量，目前是推理(li)时间和合成数据。
算力不容忽视
走好绿(lu)色之路
DeepSeek-R1是推理(li)模型，从某种意义上说，它把(ba)业界对人工智能的关(guan)注重点从规模法则转移到推理(li)计算上。
如果就此断言规模法则已经走到尽头，也是没有(you)根据的。与人脑的神(shen)经连接复杂性相比，现在(zai)的人工神(shen)经网络(luo)至少还有(you)上百倍的差(cha)距，继续扩大神(shen)经网络(luo)的规模和增加训练的数据量是非(fei)常必要的，但能否取得与投入相称的回报，还要看今后的实(shi)际效(xiao)果。
DeepSeek的成功(gong)并没有(you)否定算力在(zai)人工智能发展中的关(guan)键作用。实(shi)际上，由于用于推理(li)的设备大幅多于训练设备，所以推理(li)所需要的算力将来会成为主要需求。通过算法优化提高模型的效(xiao)率十分重要，算力是解决人工智能问题(ti)的必要条(tiao)件，不容忽视，而走节省算力的绿(lu)色发展之路是我们(men)的必然选择。
（作者(zhe)李国杰为中国工程(cheng)院院士，长期从事(shi)计算机体系结构、并行算法、人工智能等研(yan)究，获首届何梁(liang)何利基金科技(ji)进(jin)步奖，主持取得的科研(yan)成果获国家科学技(ji)术进(jin)步奖一等奖等。本文由尹振茂根据作者(zhe)表(biao)述整理(li)）
中国科协(xie)科学技(ji)术传(chuan)播中心、陈家庚科学奖基金会与本报合作推出