近段時間,DeepSeek大模型產品迅速出圈、火爆全球,有效降低了大模型應用門檻,引發業界關注。專家表示,DeepSeek的成功表明,立足全產業體系布局、系統協同優化、場景應用豐富等優勢,我國人工智能產業創新步伐不斷加速。
走低成本高性能之路
2024年12月以來,DeepSeek先后發布開源大語言模型DeepSeek-V3、推理模型DeepSeek-R1,因為低成本、高性能、開源開放等特性迅速登頂蘋果中美地區應用商店免費APP下載排行榜,國內外多家科技巨頭以及政務、教育、醫療等領域紛紛接入DeepSeek模型。
據分析,DeepSeek-V3模型訓練成本不到OpenAI同性能模型GPT-4的十分之一,DeepSeek-R1模型訓練成本僅為OpenAIo1模型的3%至5%。在推理方面,DeepSeek-R1模型的使用成本是OpenAIo1模型的三十分之一。此外,DeepSeek通過算法優化、效率提升等工程技術創新,以較低成本有效提升了性能,打破了“堆算力、拼數據”的傳統路徑。
賽迪智庫信息化與軟件產業研究所所長韓健認為,DeepSeek的成功,標志著我國在大模型領域走出了一條“低成本、高性能”創新之路,為全球人工智能發展提供了新的發展范式。
“以DeepSeek為代表的我國人工智能技術創新再次取得突破性進展,不僅在全球大模型性能競賽中表現卓越,還為全球大模型開源貢獻了中國力量。同時,大幅降低了大模型應用成本,推動我國人工智能大模型技術進入規?;瘧玫男掳l展階段?!辟愔钱a業研究院院長趙剛說。
韓健認為,DeepSeek在推動大模型降低成本方面的貢獻,將有力促進以大模型為代表的人工智能技術賦能千行百業,“人工智能+”行動將加速走深向實。此外,DeepSeek開源開放的發展路徑,吸引產業鏈上下游企業快速跟進,有望促進形成芯片、云計算、模型等協同突破的鏈式創新態勢,加速構建良好產業生態。
聯想集團董事長兼首席執行官楊元慶表示,具有更高效率和更低成本的人工智能技術加速了個人智能,尤其是端側智能、邊緣側智能的成熟進程,也促進并加速了人工智能在企業的部署應用。目前,聯想人工智能電腦、人工智能手機和人工智能平板已全面接入云端DeepSeek-R1聯網滿血版大模型,并將率先在端側本地部署DeepSeek大模型。
提升全產業鏈能力
全產業鏈能力是產業競爭的關鍵。趙剛表示,我國人工智能產業整體上處于全球第一梯隊,發展水平僅次于美國,產業鏈完整、創新能力強、應用場景豐富。我國人工智能產業覆蓋了人工智能芯片、大模型算法、高質量數據集、大模型應用、具身智能體等全產業鏈,形成了京津冀、長三角、粵港澳大灣區等人工智能產業集群。
韓健介紹,在技術創新方面,我國已成為全球擁有人工智能專利最多的國家,占比高達61%;我國通過生成式人工智能備案的大模型達302款,涌現出DeepSeek等一批優秀大模型產品。要素集聚方面,智能算力基礎設施加快建設,數據要素市場穩步推進。
國際數據公司與浪潮信息日前聯合發布的《中國人工智能計算力發展評估報告》顯示,2024年,中國智能算力規模達725.3百億億次/秒,同比增長74.1%,增幅是同期通用算力增幅的3倍以上;市場規模為190億美元,同比增長86.9%。
人工智能賦能新型工業化深入推進。比如,浪潮云洲依托知業大模型的行業知識增強、多模態理解能力,結合檢索增強生成、自主決策智能體等技術,為山東電工電氣集團打造安全監測預警和智能客服應用。通過大模型驅動的智能分析決策體系,縮短了企業應對危險的反應時間,為安全生產和客戶服務提供了有力支持。
中國鋼鐵工業協會數據顯示,截至今年1月,80%的企業已建設智能集控中心,81%的企業探索開展大數據模型應用。
“人工智能與新興領域加速融合,持續打造新質生產力新引擎。以智能駕駛為例,比亞迪全面接入DeepSeek-R1大模型,推動全系車型搭載高階智駕技術,吉利、東風、上汽等國內主流車企也紛紛接入DeepSeek大模型?!表n健說。
場景應用是產業發展的主要驅動力。一方面,大模型開發門檻、應用成本不斷降低,驅動產品創新、場景探索、行業賦能,DeepSeek的開源策略正加速人工智能應用多元化;另一方面,我國具有工業門類全、人口基數大、市場需求多等優勢,為人工智能應用提供了豐富場景,不斷催生新應用。
“DeepSeek使我國與美國的人工智能差距有所縮小,尤其是在推理模型方面不相上下。但整體上我們仍處于追趕階段,在人工智能芯片、新一代模型核心架構、大模型科學應用等方面差距仍很明顯?!壁w剛說。
夯實底座賦能產業
《2025年中國人工智能計算力發展評估報告》認為,DeepSeek帶來的算法效率提升并未抑制算力需求,反而因更多用戶和場景加入,推動大模型普及與應用落地,帶動數據中心、邊緣及端側算力建設,驅動算力需求增長。DeepSeek基于算法層面的極大創新,為中國乃至全球的人工智能產業帶來深刻變革。算法成為驅動人工智能發展的核心引擎,正牽引算力發展,也驅動計算架構和數據中心變革。
據了解,工業和信息化部將組織開展“揭榜掛帥”,支持企業、科研機構等加快算力、算法、數據研究攻關,加強通用大模型和行業大模型研發布局,推動智能產品裝備迭代升級,加快建設高質量數據集。
韓健認為,要加大對芯片、模型、架構、工具鏈等領域的創新支持力度,構建愿創新、敢創新、能創新的人工智能創新生態;持續強化智算中心、數據要素市場等人工智能產業發展要素體系建設,夯實人工智能產業發展根基;深入推動“人工智能+”行動,引導大模型企業與行業用戶加強合作,打造行業應用優秀產品和典型標桿。
“要支持企業通過模型開源、模型蒸餾、模型工程優化等方式,不斷完善大模型推理能力,提升模型效能,降低模型成本。支持各行業高質量數據集建設,充分利用行業專家數據和合成數據,提升模型智能水平。在科學研究、生物醫藥、智能制造等領域,深入推廣行業大模型和具身智能體應用。”趙剛說。
據了解,工信部已支持企業打造鋼鐵、有色、電力、通信、化工等行業大模型,推動人工智能和重點行業深度融合,加速智能化轉型升級。圍繞消費品、原材料、電子信息等領域,組織開展人工智能賦能新型工業化“深度行”,推動千余家企業精準對接,加強產業鏈上下游供需匹配。
在生態培育方面,工信部支持上海、深圳、北京等地建設國家人工智能創新應用先導區,推動國家高新區成立人工智能產業協同創新網絡,指導成立中國人工智能產業發展聯盟,匯集千余家企業協同發展。目前,我國累計培育416家人工智能領域國家級專精特新“小巨人”企業。
“下一步,一方面,推動智能產業化,夯實人工智能產業底座,強化智能裝備產品供給水平,高質量發展人工智能產業;另一方面,推動產業智能化,加快人工智能賦能應用,發揮我國工業體系‘大全多’優勢,推動人工智能和制造業深度融合,高水平賦能新型工業化?!惫ば挪肯嚓P負責人說。