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近段时间，深度求索公司（DeepSeek）在国(guo)内外引(yin)发强烈关注。在1月20日发布DeepSeek—R1模型后(hou)，公司1月份(fen)用户增(zeng)长达(da)1.25亿，其中80%以上来自1月份(fen)最后(hou)一周，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(dao)
全球AI大模型热潮已持续了两年多。美国(guo)人工智(zhi)能公司OpenAI于2022年11月份(fen)发布GPT—3.0模型后(hou)，各国(guo)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(fa)宝，为追求更高的性能，模型体积不断膨胀，参(can)数数量呈现指数级增(zeng)长。这种开发模式能源消耗和训练成本较高。2024年，OpenAI预(yu)计亏损额达(da)到50亿美元。
与之形成鲜明对比的是，DeepSeek采取了不同的策略。其发布的大模型R1在多个基准测试(shi)中与OpenAI公司2024年12月份(fen)发布的o1模型持平，但(dan)成本仅为o1的三十分之一。
哈尔滨(bin)工业大学商学院(yuan)院(yuan)长马涛指出，这是对全球AI行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的非传(chuan)统(tong)AI企业，DeepSeek的跨界突(tu)破证明了新兴力(li)量通过差异化技术路线颠(dian)覆行业的可能性。
“DeepSeek—R1主要在模型架构和训练过程中进行了深度优化，大幅降(jiang)低了计算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。”北京航空航天大学人工智(zhi)能学院(yuan)副研究员胡(hu)堃认为，这将推动大模型竞争朝(chao)着更加高效、低成本和开放共(gong)享(xiang)的方(fang)向发展，进而推动AI大模型在更多行业场(chang)景(jing)的深入应用。
中国(guo)社会科学院(yuan)财经战略研究院(yuan)研究员刘诚说，以往(wang)，大模型竞争建立在算力(li)的累加上，一些公司甚至不计代价地投入算力(li)来训练大模型。现在，DeepSeek使人们充分意识(shi)到，算力(li)也是可以节省(sheng)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(ge)局
目前，中国(guo)移动、中国(guo)电信、中国(guo)联通3家基础电信企业，华为云、阿里云、腾讯云、百度智(zhi)能云等多个云平台，均已上线DeepSeek。华为昇腾、沐曦、龙芯中科等多家国(guo)产芯片(pian)企业都宣布完成了对DeepSeek模型的适配(pei)或上架服务。微软、英伟达(da)、亚马逊等海外AI巨头也宣布接入DeepSeek，标志着中国(guo)AI大模型首(shou)次(ci)大规模反向输出。
当前，我国(guo)每年理工科毕业生超过发达(da)国(guo)家理工科毕业生总和。这种人才储备系统(tong)性构建了“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(mi)度技术人才协同攻关的产物。当美国(guo)顶尖人才流向金融(rong)业时，中国(guo)通过政策引(yin)导让量化投资领域的技术精英反哺AI研发，形成独特的人才再分配(pei)机制。
开源策略引(yin)发的连锁反应远超技术范畴。国(guo)际平台主动适配(pei)中国(guo)模型，标志着全球AI生态从(cong)“单向输出”转向“双向融(rong)合”。中国(guo)创新者抓住了两个关键转折点：一方(fang)面，通过混合专(zhuan)家系统(tong)实现“算法(fa)代偿硬件”；另一方(fang)面，以场(chang)景(jing)复(fu)杂度倒逼工程创新，使模型能效比提升的同时，训练成本大幅降(jiang)低。
“DeepSeek与各大云平台的结(jie)合，将为DeepSeek模型训练和推理提供更丰富且弹性的计算资源。”胡(hu)堃表示，未来可通过一站式AI开发和部(bu)署简化技术流程，吸引(yin)更多开发者、企业和研究机构参(can)与模型的生态建设，由此向更多的垂直细分领域提供更精准、轻量化和按需(xu)付费的AI技术解决方(fang)案。总之，这波创新浪潮有望使AI技术更加普及和实用化。
催生产业新机遇
业内专(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(bu)署方(fang)法(fa)，加速赋能千行百业。
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(rong)合发展。胡(hu)堃表示，一方(fang)面，大模型可部(bu)署在低资源的边缘设备上，实现复(fu)杂的AI推理任务，可拓展大规模的端侧应用，并面向实时性的复(fu)杂任务，实现多模态的具身智(zhi)能，拓展智(zhi)能机器人在各行业领域的应用；另一方(fang)面，大模型可低成本地私有化训练和部(bu)署，深度赋能中小企业和个人应用。
各行业领军企业都在加快AI布局。刘诚认为，从(cong)未来趋势看，自动驾驶、无人机、人形机器人3个领域可能在AI布局方(fang)面发展更快。原因有二：一是这些领域已具有先发优势产业，在企业数据(ju)积累、地区试(shi)点和示范、国(guo)家政策等方(fang)面具有较好(hao)基础，有了低成本大模型将如虎添(tian)翼。二是通用大模型技术在走向专(zhuan)用领域过程中，需(xu)要经历大量二次(ci)训练，要在垂直细分市场(chang)中纵深推进，而自动驾驶、无人机、人形机器人等各自领域的专(zhuan)业技术创新将为之提供支撑。
刘诚建议，未来需(xu)要保持宽松的、包容(rong)的监管环境，让企业自主探索；强化对企业知(zhi)识(shi)产权的保护，引(yin)导耐心资本大胆投资；对人工智(zhi)能可能引(yin)发的科技伦理、机器替(ti)代劳动、数据(ju)保护、数字(zi)版权等问题加强学术研究，前瞻性预(yu)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，未来，从(cong)战略层面出发，中国(guo)应致力(li)于将“场(chang)景(jing)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(fang)面，国(guo)家应积极推动建立跨行业的场(chang)景(jing)创新协作机制，借助实际场(chang)景(jing)中复(fu)杂多变的需(xu)求，不断推动AI技术的更新迭代；另一方(fang)面，引(yin)导产业向自主技术架构迁移。通过政策倾(qing)斜，如税收优惠、专(zhuan)项补贴等，鼓(gu)励企业在AI开发和部(bu)署中优先使用国(guo)产技术组件，全面提升我国(guo)AI产业的自主性和安全性。（经济日报(bao)记者 佘(she)惠敏）