專題：DeepSeek為何能震動(dòng)全球AI圈

　　21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者孔海麗、趙云帆 北京、上海報(bào)道

　　DeepSeek火成了現(xiàn)象級(jí)，中國公司在全球AI競(jìng)技場(chǎng)投下一枚“算法裂變彈”。

　　當(dāng)硅谷巨頭們?nèi)栽谒懔妭涓?jìng)賽中重兵鏖戰(zhàn)，中國工程師用“更聰明、更便宜、更開放”的三重創(chuàng)新公式，在算法效率、開源生態(tài)與能耗成本三個(gè)維度同步撕開突破口。

　　一定程度上，中國公司開始在全球AI敘事中拿到話語權(quán)。但這場(chǎng)“智能奇點(diǎn)”的狂歡背后，關(guān)于技術(shù)倫理的隱憂、算力依賴的困局以及開源商業(yè)模式的可持續(xù)性爭(zhēng)議，猶如達(dá)摩克利斯之劍高懸。

　　DeepSeek現(xiàn)象既是折射中國AI突圍路徑的多棱鏡，也是觀察全球智能產(chǎn)業(yè)格局劇變的切片。

　　它究竟改變了什么？哪些底層邏輯正在重構(gòu)？還有什么是外界尚未看到，但終將發(fā)生的？

　　21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道團(tuán)隊(duì)針對(duì)DeepSeek現(xiàn)象，梳理出了AI產(chǎn)業(yè)變遷與趨勢(shì)的十大走向趨勢(shì)。

　　1．“AI產(chǎn)業(yè)蛋糕”將重新切分

　　DeepSeek出現(xiàn)的最大意義是什么？

　　圖靈獎(jiǎng)得主，Meta AI 首席科學(xué)家 Yann LeCun 說，DeepSeek 的出現(xiàn)并非是“中國戰(zhàn)勝了美國，而是開源戰(zhàn)勝了閉源?！?/p>

　　從技術(shù)發(fā)展的視角，過去閉源筑起深院高墻，通過人為限制技術(shù)交流密度，固化了對(duì)算力資本投入的路徑依賴，令整個(gè)AI產(chǎn)業(yè)在2024年都循著算力“賣水人”的邏輯演繹。

　　但，DeepSeek極大降低了AI大模型部署的技術(shù)門檻與成本，將加速AI的商業(yè)化進(jìn)程，應(yīng)用場(chǎng)景的大規(guī)模崛起成為可能，或者說大范圍鋪開的節(jié)奏大大提升。AI產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，從“賣水人”走向應(yīng)用端。

　　正如 DeepSeek 創(chuàng)始人梁文鋒預(yù)言：在顛覆性的技術(shù)面前，閉源形成的護(hù)城河是短暫的。DeepSeek的出現(xiàn)打破了枷鎖和成見，讓AI發(fā)展重新切回快速道，AI普惠化成為新趨勢(shì)。隨之而來的是，AI賦能千行百業(yè)的未來提前到來，產(chǎn)業(yè)鏈的價(jià)值中樞也將從前端能力，向中端整合服務(wù)，以及終端創(chuàng)意和場(chǎng)景平移。

　　2、算力需求不跌反漲

　　雖然DeepSeek以獨(dú)特的技術(shù)路徑有效提升了算法效率，實(shí)現(xiàn)了訓(xùn)練效率3倍躍升與訓(xùn)練成本60%下降，但因此斷言“DeepSeek擺脫了硬件依賴”尚不現(xiàn)實(shí)，算法對(duì)算力的重構(gòu)也遠(yuǎn)沒有想象中那么徹底。

　　更確切地講，一方面，DeepSeek的低成本是“站在巨人的肩膀上”，AI探索者的前期成就降低了DeepSeek所需的算力，但它本身的成果仍然依賴于算力。

　　另一方面，DeepSeek實(shí)現(xiàn)了更低開發(fā)和消費(fèi)成本，可能帶來AI應(yīng)用的大范圍爆發(fā)，未來所需的算力反而是呈指數(shù)級(jí)增長的。就在2月6日下午，大規(guī)模涌進(jìn)來的需求，讓DeepSeek難以招架，不得不宣告“因服務(wù)器資源緊張，已暫停API服務(wù)充值”

　　再者，當(dāng)訓(xùn)練成本下降刺激更多公司入場(chǎng)，消費(fèi)者應(yīng)用呈指數(shù)級(jí)增加，催生AI生態(tài)鏈全面繁榮，芯片需求將迎來超乎預(yù)期的增長。

　　推理路線并未超脫Scaling Law，反而是另一種形式的Scaling Law，強(qiáng)化學(xué)習(xí)之路既然可行，算力需求就不會(huì)衰減。

　　3、AI巨頭投資邏輯生變

　　DeepSeek掀起的“省錢革命”，本質(zhì)上是將AI發(fā)展從“資源密集型”階段推向“智力密集型”階段。

　　過去十年，AI巨頭的資本分配遵循“數(shù)據(jù)-算力-算法”的線性增長模型：數(shù)據(jù)規(guī)模擴(kuò)大倒逼算力需求激增，進(jìn)而驅(qū)動(dòng)算法迭代。

　　然而，DeepSeek的“省錢經(jīng)濟(jì)學(xué)”揭示了一個(gè)反常識(shí)事實(shí)——算法創(chuàng)新對(duì)算力的替代彈性遠(yuǎn)超預(yù)期。其“純強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架”將訓(xùn)練效率提升三倍，意味著同等算力投入可產(chǎn)生三倍模型迭代速度，這直接挑戰(zhàn)了“算力即護(hù)城河”的底層假設(shè)。

　　高盛分析師測(cè)算，若DeepSeek模式普及，全球AI基礎(chǔ)設(shè)施投資需求可能縮減40%-60%，星際之門這類超級(jí)項(xiàng)目的經(jīng)濟(jì)合理性將遭遇根本性質(zhì)疑。

　　同樣，資本市場(chǎng)對(duì)AI公司的估值模型長期包含兩個(gè)核心：算力儲(chǔ)備規(guī)模（硬件資產(chǎn)）與數(shù)據(jù)壟斷優(yōu)勢(shì)（軟件資產(chǎn)）。但DeepSeek的技術(shù)路徑正在催生第三個(gè)關(guān)鍵變量——算法效率系數(shù)。未來AI公司的估值溢價(jià)將更多取決于“每單位算力產(chǎn)生的智能增量”，而非單純的算力卡數(shù)量。

　　當(dāng)資本開始用“每美元?jiǎng)?chuàng)造的智能效率”而非“每季度采購的GPU數(shù)量”衡量AI公司價(jià)值時(shí)，一個(gè)更注重技術(shù)創(chuàng)新純度、更警惕算力泡沫的新投資時(shí)代正在降臨。

　　4，云計(jì)算，第一風(fēng)口

　　我們認(rèn)為，DeepSeek 的出現(xiàn)將令A(yù)I產(chǎn)業(yè)鏈價(jià)值重心從算力前端向中間端和終端平移。目前最明確的方向，無疑是云計(jì)算。

　　2023年以來，生成式AI應(yīng)用場(chǎng)景不斷在B端、C端落地，大型企業(yè)數(shù)據(jù)“上云”熱情大增。海外云計(jì)算巨頭亞馬遜率先看到了這一趨勢(shì)，并針對(duì)生成式AI提供了“業(yè)務(wù)云”服務(wù)，成功將該公司云計(jì)算收入提升至千億美元級(jí)別。

　　DeepSeek的出現(xiàn)讓“模型平權(quán)”進(jìn)一步照進(jìn)現(xiàn)實(shí)。但部署模型所需要的算力和技術(shù)支持受客觀原因限制，仍然不是所有企業(yè)都可以參與或敢于大額投入的領(lǐng)域。

　　DeepSeek大火之后不斷出現(xiàn)的官方系統(tǒng)卡頓和服務(wù)器過載，也說明初創(chuàng)企業(yè)的資源投入無法幫助其應(yīng)對(duì)海量的使用需求。

　　從這一角度來說，云計(jì)算雖然也是“AI賣水人”，但卻能在模型平權(quán)的帶動(dòng)下幫助所有企業(yè)和個(gè)人使用足夠優(yōu)質(zhì)的AI資源。近日，包括國內(nèi)的騰訊云、阿里云、華為云、百度云、天翼云、聯(lián)通云等，海外的亞馬遜、微軟等知名云計(jì)算平臺(tái)紛紛上線DeepSeek也足夠說明這一點(diǎn)。

　　5、開源與閉源長期共存

　　閉源路線似乎一時(shí)之間落了下風(fēng)，但DeepSeek的成功并不必然意味著AI大模型閉源路線“不再主流”，生存法則反而變成了長期共存。

　　DeepSeek的開源策略之所以成功，在于開源版本降低了AI技術(shù)門檻，使中小企業(yè)和開發(fā)者能夠以極低成本接入頂級(jí)模型能力，這加速了AI技術(shù)的商業(yè)化落地。而且，DeepSeek在短時(shí)間內(nèi)構(gòu)建了一個(gè)龐大的技術(shù)生態(tài)，形成了“開發(fā)者越多-模型越好-吸引力越強(qiáng)”的正向循環(huán)。另外，開源策略為DeepSeek贏得了“技術(shù)民主化先鋒”的美譽(yù)，這種品牌勢(shì)能為其商業(yè)化產(chǎn)品帶來了溢價(jià)空間。

　　盡管開源模式風(fēng)頭正勁，但閉源路線仍具備不可替代的優(yōu)勢(shì)，垂直領(lǐng)域的深度布局，端到端控制，仍然是閉源的長處。

　　閉源模型可通過專有數(shù)據(jù)與定制化訓(xùn)練，在特定領(lǐng)域如醫(yī)療、金融等，建立遠(yuǎn)超開源模型的能力壁壘。閉源模式允許企業(yè)對(duì)模型開發(fā)、部署與迭代的全流程進(jìn)行嚴(yán)格控制，這在高度敏感的場(chǎng)景具有獨(dú)特價(jià)值。

　　未來，開源與閉源路線會(huì)形成融合，開源模型將主導(dǎo)通用能力與長尾市場(chǎng)，而閉源模型將聚焦高價(jià)值垂直領(lǐng)域與超級(jí)應(yīng)用，并且，企業(yè)可能根據(jù)發(fā)展階段與市場(chǎng)策略靈活選擇開源或閉源策略。

　　6、通用大模型創(chuàng)企的寒冬

　　DeepSeek的國民度迅速上升，大有超越文心一言、豆包之勢(shì)，將通用大模型的門檻推高到一個(gè)令人窒息的高度。

　　對(duì)于國內(nèi)AI創(chuàng)業(yè)企業(yè)而言，這場(chǎng)技術(shù)躍遷既是機(jī)遇，更是生死考驗(yàn)——在DeepSeek的陰影下，通用大模型創(chuàng)業(yè)的窗口已經(jīng)關(guān)閉，而垂直化、場(chǎng)景化的轉(zhuǎn)型之路同樣布滿荊棘。

　　技術(shù)跟不上，成本下不來。DeepSeek的算法創(chuàng)新與系統(tǒng)優(yōu)化能力，已與國內(nèi)大多數(shù)創(chuàng)業(yè)企業(yè)拉開代際差距。其純強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架、算法-系統(tǒng)協(xié)同優(yōu)化等技術(shù)壁壘，需要長期積累與巨額投入，成本方面，也很難打過DeepSeek的性價(jià)比。

　　隨著DeepSeek確立技術(shù)優(yōu)勢(shì)，資本對(duì)通用大模型創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目的投資熱情還會(huì)進(jìn)一步降溫。去年傳出“AI六小虎中已有三家放棄通用大模型預(yù)訓(xùn)練”，如今看來，更應(yīng)該慶幸而非惋惜。

　　未來，國內(nèi)AI創(chuàng)業(yè)生態(tài)或?qū)⒊尸F(xiàn)“巨頭通吃通用市場(chǎng)，創(chuàng)業(yè)企業(yè)深耕垂直領(lǐng)域”的二元格局，但在馬太效應(yīng)的定律下，垂域部署的空間也并不充沛。

　　7、AI平權(quán)，越來越多的國家參與AI經(jīng)濟(jì)

　　DeepSeek通過創(chuàng)新性算法，實(shí)現(xiàn)了算力成本的 “斷崖式下降”，最起碼目前，硅谷已無法一家獨(dú)攬AI技術(shù)優(yōu)勢(shì)，硬件堆砌的話語權(quán)也被部分削弱。

　　DeepSeek的技術(shù)路線，為更多國家與經(jīng)濟(jì)體示范了可能性。

　　2月6日，韓國政府稱將成立“國家AI委員會(huì)”，DeepSeek的最新人工智能模型有可能重塑產(chǎn)業(yè)格局，并評(píng)價(jià)說，“全球人工智能競(jìng)爭(zhēng)可能會(huì)從簡(jiǎn)單的基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模擴(kuò)大競(jìng)爭(zhēng)，擴(kuò)展到增加軟件競(jìng)爭(zhēng)力的復(fù)雜競(jìng)爭(zhēng)。”韓國政府將盡快成立一個(gè)“國家人工智能委員會(huì)”，以使韓國成為全球三大人工智能領(lǐng)先國家之一。

　　此外，全球的AI經(jīng)濟(jì)格局也將發(fā)生變化。各國在AI領(lǐng)域加大投入，會(huì)形成一種多元化的競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)。這種多元化發(fā)展，不僅豐富了AI經(jīng)濟(jì)的內(nèi)涵，也意味著更多的創(chuàng)新和合作機(jī)會(huì)。

　　8.AGI將便宜到不可思議

　　過去六十年年以來，計(jì)算機(jī)能力的發(fā)展幾乎都在遵循著摩爾定律的預(yù)言。然而，自從OpenAI將AGI的概念帶火之后，并沒有任何行業(yè)大拿提出一個(gè)屬于AI的摩爾定律。AI模型企業(yè)的海量融資需求，算力企業(yè)的海量收入需求構(gòu)成了一個(gè)簡(jiǎn)單的AI經(jīng)濟(jì)閉環(huán)，整個(gè)食物鏈中，所有參與者對(duì)AI的摩爾定律都心照不宣。

　　DeepSeek的橫空出世則指出了“房間里的大象”，讓山姆·奧特曼終于首次說出了：“單位智能成本每年能下降約10倍”的說法。不妨想象一下，OpenAI的GPT-3訓(xùn)練成本高至10億美元，而十年后，同樣的訓(xùn)練只需要一枚硬幣。

　　很大膽的想法？其實(shí)有跡可循，不同于摩爾定律只線性聚焦晶體管密度，AI算力成本的下降除了依靠算法工程能力，亦可以依靠低廉的能源成本，全新的計(jì)算機(jī)科學(xué)，以及不斷累積的高效數(shù)據(jù)集等等。

　　做個(gè)不太恰當(dāng)?shù)谋扔?，如果AI是一個(gè)頂尖的科學(xué)家，那么他完成某個(gè)劃時(shí)代思考所需要的所有物質(zhì)和能量基礎(chǔ)，只不過是一顆1.5公斤的大腦，以及一顆500克的蘋果。

　　9．家庭版AI的到來

　　DeepSeek大火之后，一個(gè)新的行業(yè)應(yīng)運(yùn)而生——“一節(jié)課教會(huì)DeepSeek本地化部署”，“十節(jié)課AI從入門到精通”等網(wǎng)絡(luò)教程層出不窮。雖然借著DeepSeek的東風(fēng)“賣課”顯得有些荒誕，但這至少告訴我們，在開源模型將私有化架設(shè)成本打到極低的未來，在家運(yùn)行一個(gè)像《鋼鐵俠》系列電影中“賈維斯”一樣的人工智能，再讓它賦予“馬克系列”一般的人形機(jī)器人具身智能，真的不再遙不可及。

　　屆時(shí)，普通人也許并沒有AI的專業(yè)能力，但未來會(huì)有針對(duì)家庭的AI代理服務(wù)，就像修個(gè)電腦，空調(diào)一樣便利。AGI的普惠的，也將真正到來。

　　10．下一個(gè) “DeepSeek” 將出現(xiàn)在多模態(tài)

　　DeepSeek顛覆了我們對(duì)AI產(chǎn)業(yè)的眾多認(rèn)知——但若說DeepSeek沒有解決的問題，可能依然是多模態(tài)。

　　雖然此前 DeepSeek 發(fā)布了多模態(tài)模型Janus-Pro-7B，但因數(shù)據(jù)和算力的限制，仍然與其他多模態(tài)模型一樣。僅限于解決特定問題的范疇。即便是當(dāng)下，許多多模態(tài)模型仍然以閉源和基于定向開發(fā)為應(yīng)用場(chǎng)景服務(wù)的模式推進(jìn)其業(yè)務(wù)。

　　只有文字的交互無疑是單一的，未來的AGI人機(jī)交互也勢(shì)必向著多模態(tài)的方式去推動(dòng)。時(shí)至今天，我們?nèi)匀缓茈y想象一個(gè)披著人類皮囊的人工智能能夠在日常交互中通過圖靈測(cè)試。不過，DeepSeek至少證明了一點(diǎn)，AI的創(chuàng)新還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有到達(dá)讓規(guī)模化法則低效化的地步。僅僅依靠算法等工程能力的創(chuàng)新，可能就能涌現(xiàn)下一個(gè) DeepSeek。