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近段时间,深度求索公司(DeepSeek)在国内外引发强烈(lie)关注。在1月20日发布DeepSeek—R1模型后,公司1月份(fen)用户增长达1.25亿,其中(zhong)80%以上(shang)来自1月份(fen)最后一周,创造了7天完成1亿用户增长的纪(ji)录(lu)。
开辟竞争(zheng)新赛(sai)道(dao)
全球AI大模型热潮已持续了两(liang)年多。美国人工智能(neng)公司OpenAI于2022年11月份(fen)发布GPT—3.0模型后,各国科技厂商纷纷入(ru)局(ju)“炼”大模型。OpenAI以规模作为大模型的制胜(sheng)法(fa)宝,为追求更高的性(xing)能(neng),模型体积不断(duan)膨胀,参数数量呈现指(zhi)数级增长。这种开发模式能(neng)源消耗和训练成本(ben)较高。2024年,OpenAI预计亏损额达到(dao)50亿美元。
与之形成鲜(xian)明对比的是,DeepSeek采取了不同的策略。其发布的大模型R1在多个基准测试中(zhong)与OpenAI公司2024年12月份(fen)发布的o1模型持平,但成本(ben)仅为o1的三十分之一。
哈尔滨工业大学商学院院长马涛指(zhi)出,这是对全球AI行业高资本(ben)投入(ru)型主流创新模式的低(di)成本(ben)破冰(bing)。作为由(you)对冲(chong)基金孵化的非传统AI企业,DeepSeek的跨界(jie)突破证(zheng)明了新兴力量通过差异化技术路线颠覆行业的可能(neng)性(xing)。
“DeepSeek—R1主要在模型架构和训练过程(cheng)中(zhong)进行了深度优化,大幅降低(di)了计算资源的消耗和训练成本(ben),并(bing)且(qie)开源了模型的权重、训练代码和相关工具(ju)链。”北京航空航天大学人工智能(neng)学院副(fu)研究员胡堃认为,这将推动大模型竞争(zheng)朝着更加高效、低(di)成本(ben)和开放共享的方向发展,进而推动AI大模型在更多行业场景的深入(ru)应用。
中(zhong)国社会科学院财经战略研究院研究员刘诚说,以往,大模型竞争(zheng)建立在算力的累加上(shang),一些公司甚至不计代价地投入(ru)算力来训练大模型。现在,DeepSeek使人们充分意识到(dao),算力也是可以节省的。长期来看,这将极大降低(di)AI的成本(ben)和能(neng)耗,加快AI在全社会的普及。
构建科创新格局(ju)
目前,中(zhong)国移(yi)动、中(zhong)国电信、中(zhong)国联通3家(jia)基础电信企业,华为云、阿里云、腾讯云、百度智能(neng)云等多个云平台,均已上(shang)线DeepSeek。华为昇腾、沐曦、龙芯中(zhong)科等多家(jia)国产芯片企业都宣布完成了对DeepSeek模型的适配或上(shang)架服务。微软、英伟达、亚马逊等海外AI巨头也宣布接入(ru)DeepSeek,标志着中(zhong)国AI大模型首次大规模反向输(shu)出。
当前,我(wo)国每年理工科毕业生超过发达国家(jia)理工科毕业生总和。这种人才储备系统性(xing)构建了“基础研究—应用转化—产业升级”的全链条创新梯队。DeepSeek正是高密度技术人才协同攻关的产物。当美国顶尖人才流向金融业时,中(zhong)国通过政策引导让量化投资领域的技术精(jing)英反哺AI研发,形成独特的人才再分配机制。
开源策略引发的连锁反应远(yuan)超技术范畴。国际平台主动适配中(zhong)国模型,标志着全球AI生态从“单向输(shu)出”转向“双向融合”。中(zhong)国创新者抓住了两(liang)个关键转折(she)点:一方面,通过混合专家(jia)系统实现“算法(fa)代偿硬件”;另(ling)一方面,以场景复杂度倒逼工程(cheng)创新,使模型能(neng)效比提升的同时,训练成本(ben)大幅降低(di)。
“DeepSeek与各大云平台的结合,将为DeepSeek模型训练和推理提供更丰富且(qie)弹性(xing)的计算资源。”胡堃表示,未来可通过一站式AI开发和部署(shu)简化技术流程(cheng),吸引更多开发者、企业和研究机构参与模型的生态建设,由(you)此向更多的垂直细分领域提供更精(jing)准、轻量化和按需付费的AI技术解决方案。总之,这波(bo)创新浪潮有望使AI技术更加普及和实用化。
催生产业新机遇
业内专家(jia)普遍认为,这波(bo)创新浪潮将促进各企业探索具(ju)有成本(ben)效益的AI开发和部署(shu)方法(fa),加速赋能(neng)千行百业。
低(di)成本(ben)高性(xing)能(neng)大模型将有效推动AI云计算和边缘计算的融合发展。胡堃表示,一方面,大模型可部署(shu)在低(di)资源的边缘设备上(shang),实现复杂的AI推理任务,可拓展大规模的端侧应用,并(bing)面向实时性(xing)的复杂任务,实现多模态的具(ju)身智能(neng),拓展智能(neng)机器人在各行业领域的应用;另(ling)一方面,大模型可低(di)成本(ben)地私有化训练和部署(shu),深度赋能(neng)中(zhong)小(xiao)企业和个人应用。
各行业领军企业都在加快AI布局(ju)。刘诚认为,从未来趋势看,自动驾(jia)驶、无人机、人形机器人3个领域可能(neng)在AI布局(ju)方面发展更快。原因(yin)有二:一是这些领域已具(ju)有先发优势产业,在企业数据积累、地区(qu)试点和示范、国家(jia)政策等方面具(ju)有较好基础,有了低(di)成本(ben)大模型将如(ru)虎添翼。二是通用大模型技术在走向专用领域过程(cheng)中(zhong),需要经历(li)大量二次训练,要在垂直细分市场中(zhong)纵深推进,而自动驾(jia)驶、无人机、人形机器人等各自领域的专业技术创新将为之提供支撑。
刘诚建议,未来需要保持宽松的、包容的监管环境,让企业自主探索;强化对企业知识产权的保护,引导耐(nai)心资本(ben)大胆投资;对人工智能(neng)可能(neng)引发的科技伦理、机器替代劳动、数据保护、数字版权等问题加强学术研究,前瞻性(xing)预判可能(neng)出现的经济社会问题,探索建立基础制度规则。
马涛建议,未来,从战略层面出发,中(zhong)国应致力于将“场景主权”转化为“技术定价权”,构建起AI创新的动态护城河(he)体系。一方面,国家(jia)应积极推动建立跨行业的场景创新协作机制,借助实际场景中(zhong)复杂多变的需求,不断(duan)推动AI技术的更新迭代;另(ling)一方面,引导产业向自主技术架构迁移(yi)。通过政策倾斜,如(ru)税收优惠、专项补(bu)贴等,鼓励企业在AI开发和部署(shu)中(zhong)优先使用国产技术组件,全面提升我(wo)国AI产业的自主性(xing)和安全性(xing)。(经济日报(bao)记者 佘惠敏)