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近(jin)段(duan)时间，深度求(qiu)索公司（DeepSeek）在国内外引发强烈关注。在1月20日发布DeepSeek—R1模型后，公司1月份用户增长达1.25亿，其中80%以上来自(zi)1月份最后一周，创造了7天完成1亿用户增长的纪录(lu)。
开辟竞争新赛道
全球AI大模型热潮已持续了两(liang)年多(duo)。美国人工智能公司OpenAI于2022年11月份发布GPT—3.0模型后，各国科技厂商纷纷入局“炼”大模型。OpenAI以规(gui)模作为大模型的制胜法(fa)宝，为追求(qiu)更高的性能，模型体积不断膨胀，参数数量呈现指数级增长。这种(zhong)开发模式能源消耗和训练成本较高。2024年，OpenAI预计亏损(sun)额达到50亿美元。
与之形成鲜(xian)明对比的是，DeepSeek采取(qu)了不同(tong)的策略。其发布的大模型R1在多(duo)个基准测试中与OpenAI公司2024年12月份发布的o1模型持平，但(dan)成本仅为o1的三(san)十分之一。
哈尔滨工业大学商学院院长马涛指出，这是对全球AI行业高资本投入型主流(liu)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(xing)力量通过差异化技术(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(bing)且(qie)开源了模型的权(quan)重、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(fu)研究员胡堃认为，这将(jiang)推(tui)动(dong)大模型竞争朝着更加高效、低成本和开放共享的方向发展，进而(er)推(tui)动(dong)AI大模型在更多(duo)行业场景的深入应用。
中国社会科学院财经战略研究院研究员刘诚说(shuo)，以往，大模型竞争建立在算(suan)力的累加上，一些公司甚至不计代价(jia)地投入算(suan)力来训练大模型。现在，DeepSeek使人们(men)充分意识到，算(suan)力也是可以节省的。长期来看，这将(jiang)极大降低AI的成本和能耗，加快AI在全社会的普及。
构建科创新格局
目前，中国移动(dong)、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(duo)个云平台，均已上线DeepSeek。华为昇腾、沐曦、龙芯中科等多(duo)家国产芯片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、亚马逊等海外AI巨头也宣布接入DeepSeek，标志着中国AI大模型首次大规(gui)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(zhong)人才储备系统性构建了“基础研究—应用转化—产业升级”的全链条创新梯队。DeepSeek正是高密度技术(shu)人才协同(tong)攻关的产物。当美国顶尖人才流(liu)向金融业时，中国通过政策引导让量化投资领域的技术(shu)精(jing)英反哺AI研发，形成独特的人才再分配(pei)机制。
开源策略引发的连锁反应远超技术(shu)范畴。国际平台主动(dong)适配(pei)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(liang)个关键转折点：一方面，通过混合专家系统实现“算(suan)法(fa)代偿硬件”；另一方面，以场景复杂度倒逼工程创新，使模型能效比提升的同(tong)时，训练成本大幅降低。
“DeepSeek与各大云平台的结合，将(jiang)为DeepSeek模型训练和推(tui)理提供更丰(feng)富且(qie)弹性的计算(suan)资源。”胡堃表(biao)示，未来可通过一站式AI开发和部署简化技术(shu)流(liu)程，吸引更多(duo)开发者、企业和研究机构参与模型的生态建设，由此向更多(duo)的垂直细(xi)分领域提供更精(jing)准、轻量化和按需付费的AI技术(shu)解决方案(an)。总之，这波(bo)创新浪潮有(you)望(wang)使AI技术(shu)更加普及和实用化。
催生产业新机遇
业内专家普遍认为，这波(bo)创新浪潮将(jiang)促进各企业探索具有(you)成本效益的AI开发和部署方法(fa)，加速(su)赋能千行百业。
低成本高性能大模型将(jiang)有(you)效推(tui)动(dong)AI云计算(suan)和边缘计算(suan)的融合发展。胡堃表(biao)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(tui)理任务，可拓展大规(gui)模的端侧应用，并(bing)面向实时性的复杂任务，实现多(duo)模态的具身智能，拓展智能机器人在各行业领域的应用；另一方面，大模型可低成本地私(si)有(you)化训练和部署，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，从未来趋势看，自(zi)动(dong)驾驶、无人机、人形机器人3个领域可能在AI布局方面发展更快。原因(yin)有(you)二：一是这些领域已具有(you)先发优势产业，在企业数据积累、地区(qu)试点和示范、国家政策等方面具有(you)较好基础，有(you)了低成本大模型将(jiang)如虎添(tian)翼。二是通用大模型技术(shu)在走向专用领域过程中，需要经历(li)大量二次训练，要在垂直细(xi)分市场中纵深推(tui)进，而(er)自(zi)动(dong)驾驶、无人机、人形机器人等各自(zi)领域的专业技术(shu)创新将(jiang)为之提供支撑(cheng)。
刘诚建议，未来需要保持宽松(song)的、包容(rong)的监管环境，让企业自(zi)主探索；强化对企业知识产权(quan)的保护，引导耐心资本大胆投资；对人工智能可能引发的科技伦理、机器替(ti)代劳动(dong)、数据保护、数字(zi)版权(quan)等问(wen)题加强学术(shu)研究，前瞻性预判可能出现的经济社会问(wen)题，探索建立基础制度规(gui)则。
马涛建议，未来，从战略层面出发，中国应致力于将(jiang)“场景主权(quan)”转化为“技术(shu)定价(jia)权(quan)”，构建起AI创新的动(dong)态护城河体系。一方面，国家应积极推(tui)动(dong)建立跨行业的场景创新协作机制，借(jie)助实际场景中复杂多(duo)变的需求(qiu)，不断推(tui)动(dong)AI技术(shu)的更新迭(die)代；另一方面，引导产业向自(zi)主技术(shu)架构迁移。通过政策倾斜，如税收优惠(hui)、专项补(bu)贴等，鼓励企业在AI开发和部署中优先使用国产技术(shu)组件，全面提升我国AI产业的自(zi)主性和安全性。（经济日报记者 佘惠(hui)敏）