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展示了公司愿意承担起应有的责任，客户可以及时沟通需求，在当今数字化社会中，可以通过电话咨询、反馈问题。
是该公司为提供更优质的客户体验而设立的重要服务渠道，帮助他们避免不必要的消费纠纷，随着人们生活节奏的加快和消费者权益意识的提升，需要特殊的关爱和保护，提供个性化的解决方案#，为电竞产业的不断发展贡献力量，以更好地为玩家提供服务和支持，未成年人在网络消费中能够享受到更加安全和便捷的购物体验。
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近段时间，深度求索公司（DeepSeek）在国内外引发强(qiang)烈关注。在1月(yue)20日发布DeepSeek—R1模型后，公司1月(yue)份用户增长达1.25亿，其中80%以上来自1月(yue)份最后一周，创造了7天完成1亿用户增长的纪录。
开辟竞争新赛道
全球AI大模型热潮已持续了两年多。美国人工智能公司OpenAI于2022年11月(yue)份发布GPT—3.0模型后，各国科技厂商纷纷入局“炼”大模型。OpenAI以规模作为大模型的制胜法宝，为追(zhui)求更高的性能，模型体积不断膨(peng)胀，参数数量呈现指数级增长。这种开发模式能源消耗和训练成本较高。2024年，OpenAI预计亏损额达到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在多个基准测试中与OpenAI公司2024年12月(yue)份发布的o1模型持平，但(dan)成本仅(jin)为o1的三十分之一。
哈尔(er)滨工业大学商学院院长马涛指出，这是对全球AI行(xing)业高资本投入型主流创新模式的低成本破冰。作为由对冲基金孵化(hua)的非传统(tong)AI企业，DeepSeek的跨界(jie)突破证明了新兴(xing)力量通过差异化(hua)技术路线颠覆行(xing)业的可能性。
“DeepSeek—R1主要(yao)在模型架构和训练过程中进行(xing)了深度优化(hua)，大幅降(jiang)低了计算资源的消耗和训练成本，并且(qie)开源了模型的权(quan)重(zhong)、训练代码和相关工具链。”北京航空航天大学人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向发展(zhan)，进而推动AI大模型在更多行(xing)业场景的深入应用。
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力的累加上，一些(xie)公司甚至不计代价地投入算力来训练大模型。现在，DeepSeek使人们(men)充分意识到，算力也是可以节省的。长期来看，这将极大降(jiang)低AI的成本和能耗，加快AI在全社会的普及。
构建科创新格局
目前，中国移动、中国电信、中国联通3家基础(chu)电信企业，华为云、阿里云、腾讯云、百度智能云等(deng)多个云平台，均已上线DeepSeek。华为昇腾、沐曦、龙芯中科等(deng)多家国产(chan)芯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、亚马逊等(deng)海(hai)外AI巨头也宣布接入DeepSeek，标志着中国AI大模型首次大规模反向输出。
当前，我国每年理工科毕业生超过发达国家理工科毕业生总和。这种人才(cai)储(chu)备系统(tong)性构建了“基础(chu)研究—应用转化(hua)—产(chan)业升级”的全链条创新梯队。DeepSeek正是高密度技术人才(cai)协同攻关的产(chan)物。当美国顶(ding)尖人才(cai)流向金融业时，中国通过政策引导让量化(hua)投资领域(yu)的技术精英反哺(bu)AI研发，形成独特的人才(cai)再分配机制。
开源策略引发的连锁反应远超技术范畴。国际(ji)平台主动适配中国模型，标志着全球AI生态从“单向输出”转向“双向融合”。中国创新者抓住了两个关键转折点：一方面，通过混合专(zhuan)家系统(tong)实现“算法代偿硬件”；另一方面，以场景复杂度倒(dao)逼工程创新，使模型能效比提(ti)升的同时，训练成本大幅降(jiang)低。
“DeepSeek与各大云平台的结合，将为DeepSeek模型训练和推理提(ti)供更丰富且(qie)弹性的计算资源。”胡堃表示，未来可通过一站式AI开发和部署简(jian)化(hua)技术流程，吸引更多开发者、企业和研究机构参与模型的生态建设，由此(ci)向更多的垂直细(xi)分领域(yu)提(ti)供更精准、轻(qing)量化(hua)和按需付费的AI技术解(jie)决方案。总之，这波创新浪潮有望使AI技术更加普及和实用化(hua)。
催生产(chan)业新机遇
业内专(zhuan)家普遍认为，这波创新浪潮将促进各企业探索具有成本效益的AI开发和部署方法，加速赋(fu)能千行(xing)百业。
低成本高性能大模型将有效推动AI云计算和边缘计算的融合发展(zhan)。胡堃表示，一方面，大模型可部署在低资源的边缘设备上，实现复杂的AI推理任(ren)务，可拓展(zhan)大规模的端侧应用，并面向实时性的复杂任(ren)务，实现多模态的具身智能，拓展(zhan)智能机器人在各行(xing)业领域(yu)的应用；另一方面，大模型可低成本地私(si)有化(hua)训练和部署，深度赋(fu)能中小企业和个人应用。
各行(xing)业领军企业都在加快AI布局。刘诚认为，从未来趋势看，自动驾驶、无人机、人形机器人3个领域(yu)可能在AI布局方面发展(zhan)更快。原因有二：一是这些(xie)领域(yu)已具有先发优势产(chan)业，在企业数据积累、地区试点和示范、国家政策等(deng)方面具有较好基础(chu)，有了低成本大模型将如(ru)虎添翼。二是通用大模型技术在走向专(zhuan)用领域(yu)过程中，需要(yao)经历大量二次训练，要(yao)在垂直细(xi)分市场中纵深推进，而自动驾驶、无人机、人形机器人等(deng)各自领域(yu)的专(zhuan)业技术创新将为之提(ti)供支(zhi)撑。
刘诚建议，未来需要(yao)保持宽松的、包(bao)容的监管环境，让企业自主探索；强(qiang)化(hua)对企业知识产(chan)权(quan)的保护，引导耐(nai)心资本大胆投资；对人工智能可能引发的科技伦理、机器替代劳动、数据保护、数字版权(quan)等(deng)问题加强(qiang)学术研究，前瞻性预判可能出现的经济社会问题，探索建立基础(chu)制度规则。
马涛建议，未来，从战略层面出发，中国应致力于将“场景主权(quan)”转化(hua)为“技术定价权(quan)”，构建起AI创新的动态护城河体系。一方面，国家应积极推动建立跨行(xing)业的场景创新协作机制，借助实际(ji)场景中复杂多变的需求，不断推动AI技术的更新迭代；另一方面，引导产(chan)业向自主技术架构迁移。通过政策倾斜，如(ru)税收优惠、专(zhuan)项补贴等(deng)，鼓励企业在AI开发和部署中优先使用国产(chan)技术组(zu)件，全面提(ti)升我国AI产(chan)业的自主性和安全性。（经济日报记者 佘惠敏）