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評論丨中國AI的破局者:深度求索引發的全球共振
來源:21世紀經濟報道作者:周城雄2025-02-06 09:50

周城雄(中國科學院科技戰略咨詢研究院)

2025年春節期間,深度求索(DeepSeek)公司的通用大模型DeepSeek-R1引發全球科技界震動。這款模型以1.8萬億參數規模實現接近人類水平的數學推理能力,在權威測試集GSM8K上取得98.7%的準確率,超越GPT-4等國際主流模型。其訓練效率較傳統方法提升3倍,能耗成本降低40%,被外媒稱為“中國AI的里程碑時刻”。

近年來,全球的人工智能已從“點狀應用”進入“系統性成熟”階段,其經濟邏輯與技術邏輯的耦合開始推動產業變革。DeepSeek-R1的誕生加速了這一進程,隨著算力成本下降和算法效率提升,綜合性大模型具備了商業可行性,動搖了硅谷依賴算力堆砌的技術優越性敘事。紐約大學教授Gary Marcus指出,其開源策略可能重構OpenAI的商業模式,吸引更多開發者生態資源。

構建技術護城河。DeepSeek-R1在純強化學習訓練、算法—系統協同優化及開源生態構建三方面實現顯著突破,可以用“更聰明、更便宜、更開放”來概括。其性能對標國際頂尖模型,同時以低成本推動技術普惠。盡管面臨算力依賴(如仍需英偉達H800集群)和泛化能力挑戰,但其創新模式已為全球AI發展提供新范式——證明“算法創新可突破算力瓶頸”,并為中國在基礎模型領域提升了話語權。

一是自主學習,減少依賴。傳統大模型需要海量人工標注的數據來訓練,成本極高。而DeepSeek-R1采用了“純強化學習”技術,讓AI像人類一樣通過試錯和獎勵機制自主優化。例如,在數學題訓練中,系統不需要標準答案,只需告訴它“解題步驟合理且結果正確”,AI就能自己摸索出解題方法。這種方法不僅省去了數據標注的麻煩,還讓模型在數學推理等復雜任務中達到了接近人類頂尖選手的水平。

二是分階段訓練,精打細算。研發團隊設計了四步訓練法:先用少量高質量數據打好基礎(冷啟動),再針對推理任務專項優化,接著篩選優質答案提升質量,最后融合人類偏好確保安全性。這種“先學走再學跑”的策略,配合智能分配計算資源的技術,讓訓練成本大幅降低。

三是開源共享,推動普惠。DeepSeek-R1選擇全面開源,允許任何人免費使用和改進技術。這種開放策略吸引了全球2000多個開發者參與,香港大學團隊僅用30美元就復現了基礎功能。開源不僅加速了技術普及,還讓中小企業和研究者能用上高性能AI,打破了巨頭壟斷的局面。

四是性能對標國際頂尖水平。在數學解題(97.3%正確率)、代碼生成(超過96%程序員水平)、多語言處理等任務上,DeepSeek-R1已與OpenAI等頂尖模型持平甚至超越。更驚人的是,其API調用成本僅為GPT-4的三十分之一,用“小成本辦大事”的模式顛覆了行業認知。

DeepSeek引發硅谷震動的深層邏輯,首先是技術路徑的范式沖擊。DeepSeek“有限算力+算法創新”的模式,打破“大模型需天量投入”的行業假設,在AGI關鍵指標上的突破動搖了硅谷的技術優越性敘事。

其次是訓練成本與效率優勢。DeepSeek-V3的訓練成本僅為558萬美元,是Meta Llama 3.1的1/14,且性能相當。其采用FP8混合精度訓練和DualPipe流水線并行技術,將顯存占用降低50%,同時通過動態量化實現模型壓縮,使本地部署成為可能。這種“小算力驅動大模型”的策略,直接沖擊了依賴大規模算力堆砌的硅谷模式。

第三是人才與生態重構。DeepSeek的開放式創新模式首次在AI基礎層構建全球人才網絡。DeepSeek的跨國協作模式與敏捷商業化能力,展現出迥異于傳統實驗室的創新效率。這種“技術主導型國際化”路徑,正在改變全球創新要素向硅谷單向流動的態勢。DeepSeek從論文發表到API開放僅用45天,其快速構建的“模型即服務”生態,形成技術與市場的正向循環。

DeepSeek的成功給我國AI發展帶來諸多啟示:

硬核創新的成功范式。DeepSeek的突破源于對“第一性原理”的堅持:五年深耕數學基礎理論、開發自主芯片架構、構建產學研協同體系。其MoE架構通過細粒度專家拆分(256個路由專家)和共享通才機制,實現資源最優分配。這種模式為行業樹立了“硬核創新與長期投入”的標桿。

系統性差距仍需正視。盡管DeepSeek取得突破,但是我國AI發展仍面臨三方面的短板:一是AI芯片整體算力僅為美國的38%,大模型訓練仍需進口GPU集群;二是數據質量差距大,高質量多模態數據集數量不足硅谷1/5,標注成本高30%;三是人才差距較大,頂尖AI理論研究者數量僅為美國1/3,原創性算法仍待突破。這些差距警示我們,僅僅依靠DeepSeek的單點突破,仍不足以扭轉劣勢。為應對DeepSeek的挑戰,OpenAI就快速發布了一款名為“深層研究”(deep research),并且美國國會中與中國進行AI人才爭奪的聲音日益增強,這表明我國發展AI的道路不會一帆風順。

AI革命的核心在于“創造力解放”,而DeepSeek的進展揭示了雙重可能性:既可通過技術迭代縮短差距,也可能因范式革新實現“換道超車”。因此,我國應當持續在以下三個方面發力——擴大智慧城市場景、推動數據制度變革、構建算力體系,讓以DeepSeek為代表的AI產業形成“技術突破—場景落地—生態構建”的閉環,持續加強我國AI技術發展的內生動力。

責任編輯: 陳勇洲
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