大模型加速賦能千行百業(yè)

近段時間，深度求索公司（DeepSeek）在國內(nèi)外引發(fā)強烈關注。在1月20日發(fā)布DeepSeek—R1模型后，公司1月份用戶增長達1.25億，其中80%以上來自1月份最后一周，創(chuàng)造了7天完成1億用戶增長的紀錄。

開辟競爭新賽道

全球AI大模型熱潮已持續(xù)了兩年多。美國人工智能公司OpenAI于2022年11月份發(fā)布GPT—3.0模型后，各國科技廠商紛紛入局“煉”大模型。OpenAI以規(guī)模作為大模型的制勝法寶，為追求更高的性能，模型體積不斷膨脹，參數(shù)數(shù)量呈現(xiàn)指數(shù)級增長。這種開發(fā)模式能源消耗和訓練成本較高。2024年，OpenAI預計虧損額達到50億美元。

與之形成鮮明對比的是，DeepSeek采取了不同的策略。其發(fā)布的大模型R1在多個基準測試中與OpenAI公司2024年12月份發(fā)布的o1模型持平，但成本僅為o1的三十分之一。

哈爾濱工業(yè)大學商學院院長馬濤指出，這是對全球AI行業(yè)高資本投入型主流創(chuàng)新模式的低成本破冰。作為由對沖基金孵化的非傳統(tǒng)AI企業(yè)，DeepSeek的跨界突破證明了新興力量通過差異化技術路線顛覆行業(yè)的可能性。

“DeepSeek—R1主要在模型架構和訓練過程中進行了深度優(yōu)化，大幅降低了計算資源的消耗和訓練成本，并且開源了模型的權重、訓練代碼和相關工具鏈。”北京航空航天大學人工智能學院副研究員胡堃認為，這將推動大模型競爭朝著更加高效、低成本和開放共享的方向發(fā)展，進而推動AI大模型在更多行業(yè)場景的深入應用。

中國社會科學院財經(jīng)戰(zhàn)略研究院研究員劉誠說，以往，大模型競爭建立在算力的累加上，一些公司甚至不計代價地投入算力來訓練大模型。現(xiàn)在，DeepSeek使人們充分意識到，算力也是可以節(jié)省的。長期來看，這將極大降低AI的成本和能耗，加快AI在全社會的普及。

構建科創(chuàng)新格局

目前，中國移動、中國電信、中國聯(lián)通3家基礎電信企業(yè)，華為云、阿里云、騰訊云、百度智能云等多個云平臺，均已上線DeepSeek。華為昇騰、沐曦、龍芯中科等多家國產(chǎn)芯片企業(yè)都宣布完成了對DeepSeek模型的適配或上架服務。微軟、英偉達、亞馬遜等海外AI巨頭也宣布接入DeepSeek，標志著中國AI大模型首次大規(guī)模反向輸出。

當前，我國每年理工科畢業(yè)生超過發(fā)達國家理工科畢業(yè)生總和。這種人才儲備系統(tǒng)性構建了“基礎研究—應用轉(zhuǎn)化—產(chǎn)業(yè)升級”的全鏈條創(chuàng)新梯隊。DeepSeek正是高密度技術人才協(xié)同攻關的產(chǎn)物。當美國頂尖人才流向金融業(yè)時，中國通過政策引導讓量化投資領域的技術精英反哺AI研發(fā)，形成獨特的人才再分配機制。

開源策略引發(fā)的連鎖反應遠超技術范疇。國際平臺主動適配中國模型，標志著全球AI生態(tài)從“單向輸出”轉(zhuǎn)向“雙向融合”。中國創(chuàng)新者抓住了兩個關鍵轉(zhuǎn)折點：一方面，通過混合專家系統(tǒng)實現(xiàn)“算法代償硬件”；另一方面，以場景復雜度倒逼工程創(chuàng)新，使模型能效比提升的同時，訓練成本大幅降低。

“DeepSeek與各大云平臺的結(jié)合，將為DeepSeek模型訓練和推理提供更豐富且彈性的計算資源。”胡堃表示，未來可通過一站式AI開發(fā)和部署簡化技術流程，吸引更多開發(fā)者、企業(yè)和研究機構參與模型的生態(tài)建設，由此向更多的垂直細分領域提供更精準、輕量化和按需付費的AI技術解決方案?？傊?，這波創(chuàng)新浪潮有望使AI技術更加普及和實用化。

催生產(chǎn)業(yè)新機遇

業(yè)內(nèi)專家普遍認為，這波創(chuàng)新浪潮將促進各企業(yè)探索具有成本效益的AI開發(fā)和部署方法，加速賦能千行百業(yè)。

低成本高性能大模型將有效推動AI云計算和邊緣計算的融合發(fā)展。胡堃表示，一方面，大模型可部署在低資源的邊緣設備上，實現(xiàn)復雜的AI推理任務，可拓展大規(guī)模的端側(cè)應用，并面向?qū)崟r性的復雜任務，實現(xiàn)多模態(tài)的具身智能，拓展智能機器人在各行業(yè)領域的應用；另一方面，大模型可低成本地私有化訓練和部署，深度賦能中小企業(yè)和個人應用。

各行業(yè)領軍企業(yè)都在加快AI布局。劉誠認為，從未來趨勢看，自動駕駛、無人機、人形機器人3個領域可能在AI布局方面發(fā)展更快。原因有二：一是這些領域已具有先發(fā)優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)，在企業(yè)數(shù)據(jù)積累、地區(qū)試點和示范、國家政策等方面具有較好基礎，有了低成本大模型將如虎添翼。二是通用大模型技術在走向?qū)Ｓ妙I域過程中，需要經(jīng)歷大量二次訓練，要在垂直細分市場中縱深推進，而自動駕駛、無人機、人形機器人等各自領域的專業(yè)技術創(chuàng)新將為之提供支撐。

劉誠建議，未來需要保持寬松的、包容的監(jiān)管環(huán)境，讓企業(yè)自主探索；強化對企業(yè)知識產(chǎn)權的保護，引導耐心資本大膽投資；對人工智能可能引發(fā)的科技倫理、機器替代勞動、數(shù)據(jù)保護、數(shù)字版權等問題加強學術研究，前瞻性預判可能出現(xiàn)的經(jīng)濟社會問題，探索建立基礎制度規(guī)則。

馬濤建議，未來，從戰(zhàn)略層面出發(fā)，中國應致力于將“場景主權”轉(zhuǎn)化為“技術定價權”，構建起AI創(chuàng)新的動態(tài)護城河體系。一方面，國家應積極推動建立跨行業(yè)的場景創(chuàng)新協(xié)作機制，借助實際場景中復雜多變的需求，不斷推動AI技術的更新迭代；另一方面，引導產(chǎn)業(yè)向自主技術架構遷移。通過政策傾斜，如稅收優(yōu)惠、專項補貼等，鼓勵企業(yè)在AI開發(fā)和部署中優(yōu)先使用國產(chǎn)技術組件，全面提升我國AI產(chǎn)業(yè)的自主性和安全性。

轉(zhuǎn)自中國經(jīng)濟網(wǎng)