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

DeepSeek通过(guo)并行线程执行（PTX）、混合专家模型（MoE）、多头(tou)潜在注意力（MLA）和多Token预测（MTP）四(si)大创新技术，在算力资源远不及国际同行的情况下，实现(xian)模型性能的大幅追赶，并将训练成本压缩至行业标杆的10%。这一突破不仅有效降(jiang)低了大模型部署门槛，也(ye)揭示了以算法(fa)优化弥补算力短(duan)板的可行性，为突破西方主导的“大力出奇迹”的AI发展模式，走出多元化发展路(lu)径提(ti)供了新方案。

同时，DeepSeek采取完全开源的策(ce)略，公开算法(fa)、模型权(quan)重及训练细节，使全球开发者能借(jie)鉴(jian)、改进和部署模型。开源生态有助于(yu)吸引更多开发者和用(yong)户参与，促进技术迭代，有望改变赢者通吃的竞争格局。

尽管DeepSeek取得重要(yao)突破，但也(ye)应看到，我国AI原始创新仍存短(duan)板。2023年在被引用(yong)次数最多的生成式AI研究机构前10名中，中国仅占1席。从AI专利数、深度学习模型、机器学习加速硬件等方面(mian)来看，我国与美国也(ye)仍存差距。

当前，我国数据(ju)基(ji)础制度建设(she)仍处于(yu)起步阶段，数据(ju)获取和交换机制尚不健全，行业数据(ju)、公共数据(ju)获取和访问困(kun)难，大模型可使用(yong)的数据(ju)有限。同时，数据(ju)标注是高质量(liang)数据(ju)供给的基(ji)础，由于(yu)专业化标注人才短(duan)缺(que)，我国数据(ju)标注质量(liang)仍有待提(ti)升，特(te)别是在医疗、自动驾驶(shi)等发展需求迫(po)切且对专业性要(yao)求高的领域，数据(ju)标注的供给规模和准确度难以满足发展需求。