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今年1月(yue)，深度求索（DeepSeek）公司发布通用大模型DeepSeek-R1，以其低成本(ben)、高性(xing)能的特征在全球(qiu)引起巨大轰动(dong)。DeepSeek的出圈是我国AI发展的重要里(li)程(cheng)碑，为产业发展带来了一(yi)系列有益的启示。

DeepSeek通过并行线程(cheng)执行（PTX）、混合专家模型（MoE）、多头潜(qian)在注意力（MLA）和(he)多Token预测（MTP）四(si)大创新技术，在算力资源远不(bu)及国际同行的情况下，实现模型性(xing)能的大幅追赶，并将训(xun)练成本(ben)压缩(suo)至行业标(biao)杆的10%。这一(yi)突破不(bu)仅有效降低了大模型部署门槛，也(ye)揭示了以算法优化弥补算力短(duan)板的可行性(xing)，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、模型权重及训(xun)练细节，使(shi)全球(qiu)开发者能借鉴、改进和(he)部署模型。开源生态(tai)有助于(yu)吸引更多开发者和(he)用户参与，促(cu)进技术迭(die)代，有望改变赢者通吃的竞争格局(ju)。

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

当前，我国数据基础制度建设仍处于(yu)起步阶段，数据获取和(he)交换机制尚(shang)不(bu)健全，行业数据、公共数据获取和(he)访问困(kun)难，大模型可使(shi)用的数据有限。同时，数据标(biao)注是高质量数据供(gong)给的基础，由于(yu)专业化标(biao)注人才短(duan)缺(que)，我国数据标(biao)注质量仍有待提升，特别是在医疗、自动(dong)驾驶等(deng)发展需求迫切且(qie)对专业性(xing)要求高的领域，数据标(biao)注的供(gong)给规模和(he)准确度难以满足发展需求。