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近(jin)段时间(jian)，深度求索公司(si)（DeepSeek）在国内外(wai)引发强烈关注(zhu)。在1月20日发布DeepSeek—R1模型后，公司(si)1月份用户增(zeng)长达(da)1.25亿，其中80%以上来自1月份最后一周(zhou)，创造了7天完成1亿用户增(zeng)长的纪录。
开辟(pi)竞争新赛道
全球AI大模型热潮已(yi)持续了两年多。美国人(ren)工智能公司(si)OpenAI于(yu)2022年11月份发布GPT—3.0模型后，各国科技厂商纷纷入(ru)局“炼”大模型。OpenAI以规模作为大模型的制胜法宝，为追求更高的性能，模型体(ti)积不断(duan)膨胀，参(can)数数量(liang)呈现指数级增(zeng)长。这种开发模式能源消耗和训练成本较高。2024年，OpenAI预计亏损额达(da)到50亿美元。
与之形成鲜明对比的是(shi)，DeepSeek采取了不同的策(ce)略。其发布的大模型R1在多个基准测试中与OpenAI公司(si)2024年12月份发布的o1模型持平，但(dan)成本仅(jin)为o1的三十分之一。
哈(ha)尔滨(bin)工业大学商学院院长马涛指出，这是(shi)对全球AI行业高资本投入(ru)型主流创新模式的低成本破冰。作为由对冲基金孵化的非传统AI企业，DeepSeek的跨界突破证明了新兴力量(liang)通过差异化技术(shu)路线颠覆行业的可能性。
“DeepSeek—R1主要在模型架构和训练过程中进(jin)行了深度优化，大幅降低了计算(suan)资源的消耗和训练成本，并且开源了模型的权重、训练代码和相关工具链(lian)。”北京航(hang)空航(hang)天大学人(ren)工智能学院副研究员胡堃认为，这将推动大模型竞争朝着更加高效、低成本和开放共享的方(fang)向发展(zhan)，进(jin)而推动AI大模型在更多行业场(chang)景(jing)的深入(ru)应用。
中国社会科学院财经战略研究院研究员刘诚说，以往，大模型竞争建立在算(suan)力的累加上，一些(xie)公司(si)甚至不计代价地投入(ru)算(suan)力来训练大模型。现在，DeepSeek使人(ren)们(men)充分意识(shi)到，算(suan)力也是(shi)可以节(jie)省的。长期来看(kan)，这将极(ji)大降低AI的成本和能耗，加快AI在全社会的普及。
构建科创新格(ge)局
目前(qian)，中国移动、中国电信、中国联通3家基础电信企业，华为云、阿里云、腾讯云、百度智能云等多个云平台，均已(yi)上线DeepSeek。华为昇腾、沐曦、龙芯(xin)中科等多家国产芯(xin)片企业都宣布完成了对DeepSeek模型的适配或上架服务。微软、英伟达(da)、亚(ya)马逊等海(hai)外(wai)AI巨头(tou)也宣布接入(ru)DeepSeek，标(biao)志着中国AI大模型首次(ci)大规模反向输出。
当(dang)前(qian)，我国每年理工科毕业生(sheng)超过发达(da)国家理工科毕业生(sheng)总和。这种人(ren)才储备系统性构建了“基础研究—应用转化—产业升级”的全链(lian)条创新梯队。DeepSeek正(zheng)是(shi)高密度技术(shu)人(ren)才协同攻关的产物(wu)。当(dang)美国顶尖人(ren)才流向金融业时，中国通过政策(ce)引导让量(liang)化投资领域的技术(shu)精英反哺AI研发，形成独特的人(ren)才再分配机制。
开源策(ce)略引发的连锁反应远超技术(shu)范畴(chou)。国际(ji)平台主动适配中国模型，标(biao)志着全球AI生(sheng)态从“单向输出”转向“双(shuang)向融合”。中国创新者抓住了两个关键转折点(dian)：一方(fang)面(mian)，通过混合专家系统实现“算(suan)法代偿硬件”；另一方(fang)面(mian)，以场(chang)景(jing)复杂(za)度倒逼(bi)工程创新，使模型能效比提升的同时，训练成本大幅降低。
“DeepSeek与各大云平台的结合，将为DeepSeek模型训练和推理提供更丰(feng)富(fu)且弹性的计算(suan)资源。”胡堃表示，未(wei)来可通过一站(zhan)式AI开发和部署简化技术(shu)流程，吸(xi)引更多开发者、企业和研究机构参(can)与模型的生(sheng)态建设，由此向更多的垂直细分领域提供更精准、轻量(liang)化和按需付费的AI技术(shu)解(jie)决(jue)方(fang)案。总之，这波创新浪潮有望(wang)使AI技术(shu)更加普及和实用化。
催(cui)生(sheng)产业新机遇
业内专家普遍认为，这波创新浪潮将促进(jin)各企业探索具有成本效益的AI开发和部署方(fang)法，加速赋(fu)能千行百业。
低成本高性能大模型将有效推动AI云计算(suan)和边缘计算(suan)的融合发展(zhan)。胡堃表示，一方(fang)面(mian)，大模型可部署在低资源的边缘设备上，实现复杂(za)的AI推理任务，可拓展(zhan)大规模的端侧应用，并面(mian)向实时性的复杂(za)任务，实现多模态的具身智能，拓展(zhan)智能机器(qi)人(ren)在各行业领域的应用；另一方(fang)面(mian)，大模型可低成本地私有化训练和部署，深度赋(fu)能中小企业和个人(ren)应用。
各行业领军企业都在加快AI布局。刘诚认为，从未(wei)来趋(qu)势看(kan)，自动驾驶、无人(ren)机、人(ren)形机器(qi)人(ren)3个领域可能在AI布局方(fang)面(mian)发展(zhan)更快。原因有二：一是(shi)这些(xie)领域已(yi)具有先发优势产业，在企业数据积累、地区试点(dian)和示范、国家政策(ce)等方(fang)面(mian)具有较好基础，有了低成本大模型将如虎添翼。二是(shi)通用大模型技术(shu)在走向专用领域过程中，需要经历大量(liang)二次(ci)训练，要在垂直细分市场(chang)中纵深推进(jin)，而自动驾驶、无人(ren)机、人(ren)形机器(qi)人(ren)等各自领域的专业技术(shu)创新将为之提供支撑(cheng)。
刘诚建议，未(wei)来需要保(bao)持宽松的、包(bao)容的监管环境，让企业自主探索；强化对企业知识(shi)产权的保(bao)护，引导耐心资本大胆投资；对人(ren)工智能可能引发的科技伦(lun)理、机器(qi)替代劳动、数据保(bao)护、数字版权等问题加强学术(shu)研究，前(qian)瞻性预判可能出现的经济社会问题，探索建立基础制度规则。
马涛建议，未(wei)来，从战略层面(mian)出发，中国应致力于(yu)将“场(chang)景(jing)主权”转化为“技术(shu)定价权”，构建起AI创新的动态护城河(he)体(ti)系。一方(fang)面(mian)，国家应积极(ji)推动建立跨行业的场(chang)景(jing)创新协作机制，借助实际(ji)场(chang)景(jing)中复杂(za)多变的需求，不断(duan)推动AI技术(shu)的更新迭代；另一方(fang)面(mian)，引导产业向自主技术(shu)架构迁(qian)移。通过政策(ce)倾斜，如税收优惠、专项补贴(tie)等，鼓励企业在AI开发和部署中优先使用国产技术(shu)组件，全面(mian)提升我国AI产业的自主性和安全性。（经济日报记者 佘惠敏）