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　　在科技迅猛发展的今天，中国人工智能（AI）公司深度求索（DeepSeek）近期发布的开源大模型DeepSeek-R1，在全球范围内引发了热议。许多人开始思考：全民AI时代是否已经到来？

　　过去两年，以OpenAI为首的美国人工智能企业，借助强大的芯片和计算力，开启了前所未有的大模型投资热潮。他们的主流理念是越大越好，试图通过更强的算力和更多的数据来训练出更大的模型，以追求更高的性能。然而，这种模式所付出的代价也极其高昂：大模型带来了巨大的能源消耗，其训练成本之高让不少企业望而却步，于是商业推广成为了一个难题，倾向于小模型的企业也无从下手。

　　然而，DeepSeek成功地改变了这一格局。他们在模型架构与训练法则上进行了深度优化，不仅显著降低了计算资源的消耗，同时也让DeepSeek-R1跻身世界顶级AI大模型之列，创造出“低成本”与“高性能”的完美结合。深度求索与OpenAI的闭源策略形成鲜明对比，DeepSeek强调免费开源，让所有技术路线透明化，进一步推动了大模型技术从“奢侈品”向“日用品”的转变。

　　从技术的角度来看，DeepSeek的低成本开源大模型无疑开启了竞争的新赛道，也让AI的未来更加值得期待。在历史的某个阶段，汽车、个人电脑与手机的普及无不暗示着技术普及的本质要求：只有经济一点，才能实现真正的使用普及。DeepSeek正是这一思路的佼佼者，展示了“此路可通”。不过，现阶段大模型的价格还远未降底，DeepSeek的问世算是开启了降低大模型成本的新起点。

　　随着1月20日DeepSeek-R1的正式推出，各国AI技术人员掀起了“DeepSeek复现热潮”，美国的一些科研团队甚至以几十美金的云计算资源租用成本，成功复现了这一模型。此外，DeepSeek团队使用的专家混合架构（MoE）有效提升了成本效益。与此同时，2月12日字节跳动的豆包大模型团队也推出了全新的稀疏模型架构UltraMem，宣称优化了推理性能，推理速度较MoE架构提升了2倍至6倍，推理成本最高可降低83%。

　　在商业应用的层面，DeepSeek正在重塑AI生态链。大型企业一方面夸大开源AI的安全风险，试图通过加大监管来抑制开源AI的发展，而同时又通过巨额投资设置更高的准入门槛，形成了“金字塔”式生态布局。这样的背景之下，中小企业对API的依赖逐渐加深，而开源模型对于全球AI供应链的重要性愈加凸显，特别是在广大发展中国家，开源AI技术显得尤为迫切与重要。

　　总的来说，当越来越多的开发者借助开源框架进行应用开发时，各种文本创作、智能客服、医学影像诊断等创新应用蓬勃发展，一个崭新的生态系统已经悄然诞生。不过，开启全民AI时代的道路并非一帆风顺，还有许多挑战亟待克服。开源模式虽然能够激励社区贡献，但同样要建立合理的激励机制，以避免技术碎片化的现象发生。同时，必须在开源与商业化之间取得平衡，为生态系统的可持续发展提供保障。

　　为了让AI技术真正适应智能眼镜、手机等边缘计算设备，必须研发出更高效的模型压缩技术。同时，通用模型在不同的垂直行业应用中不可避免地会出现水土不服的现象，必须结合行业特定的知识库进行定制化开发。此外，还须尽快制定行业数据共享与安全标准，预防算法歧视与就业冲击，加强人工智能的伦理教育，构建“技术—法律—社会”协同治理框架。

　　人工智能无疑是引领未来产业发展的重要科技。我们不仅要成为技术的突破者，更应致力于规则的重构者，让人工智能大模型从“精英游戏”转变成真正的全民红利。返回搜狐，查看更多