I2025年4月 1(一)深度求索公司情況 1(二)模型迭代歷程 2(三)研發(fā)團(tuán)隊情況 31.北京大學(xué)羅福莉 42.北京大學(xué)高華佐 43.北京郵電大學(xué)曾旺丁 54.北京大學(xué)朱琪豪 55.北京大學(xué)代達(dá)勱 66.北京大學(xué)王炳宣 6 87.浙江大學(xué)梁文鋒 8(一)國內(nèi)情況 8EQ\*jc3\*hps31\o\al(\s\up7(二),ep) EQ\*jc3\*hps31\o\al(\s\up7(1),1)(一)技術(shù)創(chuàng)新 1.壓縮：從結(jié)構(gòu)到量化 (1)多層注意力MLA (2)FP8混合精度訓(xùn)練框架 2.并行：對硬件的極限使用 (2)無輔助損失的負(fù)載均衡策略 (3)底層通信優(yōu)化 20(二)訓(xùn)練成本 5.燧原科技實現(xiàn)全國各地智算中心DeepSeek的全量推理服務(wù)部署 6.多家券商也積極“擁抱”DeepSeek (二)生態(tài) 1.Deepseek應(yīng)用27日登頂蘋果中國地區(qū)和美國地區(qū)應(yīng)用商店免費APP下載排行榜 2.DeepSeek在開源社區(qū)GitHub上的Star數(shù)首 3.國家超算互聯(lián)網(wǎng)正式上線DeepSeek 4.傳DeepSeek正準(zhǔn)備適配中國國產(chǎn)GPU.295.DeepSeek的風(fēng)，火速吹遍了終端企業(yè) 2.編程 (四)基礎(chǔ)設(shè)施 35 (一)對人工智能技術(shù)的影響 35大算力并不是AI進(jìn)步的唯一途徑 2.蒸餾技術(shù)將成為行業(yè)突破口 (二)對產(chǎn)業(yè)生態(tài)的影響 2.DeepSeek是否真的繞開了CUDA? 393.DeepSeek會導(dǎo)致對智算中心的需求大幅減 (三)對國際競爭的影響 核心玩家 2.AI低成本化，最大輸家可能不是Nvidia,而是依賴大模型收費的AI公司 3.AI進(jìn)入創(chuàng)業(yè)黃金時代 4.DeepSeek的崛起引發(fā)了全球資本市場的劇烈震蕩 六、國內(nèi)相關(guān)表態(tài) (一)國家層面 1.中國常駐聯(lián)合國代表傅聰回答記者提問 482.外交部發(fā)言人郭嘉昆主持例行記者會 (二)地方層面 1.廣東 3.北京經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū) 501.龍頭企業(yè)單位 (1)英偉達(dá) (3)谷歌 (4)苯果 (5)微軟 2.美國聯(lián)邦政府 (1)美議員推動立法促中美AI全面脫鉤 (2)美國海軍禁止官兵使用DeepSeek大模型 533.美國地方政府 (1)得克薩斯州宣布禁止政府設(shè)備使用 54(二)英國及歐洲 1.龍頭企業(yè)單位 I (2)德國墨卡托中國研究中心 (3)英國利茲大學(xué) (4)荷蘭阿斯麥 2.政府及公共機(jī)構(gòu) 55(1)意大利 (2)愛爾蘭 (3)法國 1.龍頭企業(yè)單 (3)三星 2.政府及公共機(jī) (1)韓國代理總統(tǒng)崔相穆將DeepSeek稱 (2)韓國祥明大學(xué) (四)其他國家 1.政府及公共機(jī)構(gòu) (1)澳大利亞 (一)技術(shù) 1.中科院為何難現(xiàn)DeepSeek式突破 (1)制度基因的先天性分野 (2)創(chuàng)新效率的量子級差距 (3)體制突圍的艱難探索 (5)超越二元對立的創(chuàng)新哲學(xué) 2.王凡、劉少山：中國如何引領(lǐng)全球具身智能?DeepSeek的戰(zhàn)略后示|AI觀察 I(1)DeepSeek的突破對具身智能的啟示 (2)DeepSeek:推動中國AGI領(lǐng)域自主創(chuàng)新 66(3)具身智能：人工智能從虛擬世界走向 (5)具身智能的應(yīng)用前景與行業(yè)變革.70(6)政策建議：開源發(fā)展、標(biāo)準(zhǔn)化和產(chǎn)業(yè) (7)結(jié)論：把握技術(shù)機(jī)遇，領(lǐng)導(dǎo)未來的全 (8)本文作者 3.專家觀點|魯傳穎：人工智能重塑國家安全的范式和邏輯 (1)人工智能賦能國家安全 (2)人工智能技術(shù)安全對國家安全的深層次影響 (3)人工智能時代的國家安全治理體系 4.巴黎AI峰會，李飛飛教授開幕演講：當(dāng)前才是“首個真正的AI時代” 86(1)人工智能的歷史與起源 87(2)現(xiàn)代AI三大關(guān)鍵要素 (3)2012年之后的AI突破 (4)大模型與近期AI進(jìn)展 (5)空間與具身智能的興起 (6)以人為本的AI與三大核心價值…94(7)AI治理：理性、務(wù)實與多方協(xié)作965.人工智能驅(qū)動信息技術(shù)體系重構(gòu)與再造-判與近15年發(fā)展的比較 (2)未來10年信息技術(shù)體系重構(gòu)與再造的創(chuàng)新機(jī)遇與挑戰(zhàn) (3)發(fā)展對策 (二)企業(yè) (1)小天才們的勝利 (2)華為式的軍團(tuán)平推 (3)原創(chuàng)(哲學(xué)性)思想 (4)DeepSeek跨越第三重門了嗎?.1302.DeepSeek顛覆了什么?一大模型“國產(chǎn)之光”破局的啟示 (1)擊穿三大定式 (2)實現(xiàn)三大躍升 (3)超越技術(shù)的后示 (三)地方 1(一)深度求索公司情況DeepSeek,全稱“杭州深度求索人工智能基礎(chǔ)技術(shù)研究有限公司”,簡稱“深度求索”,于2023年7月17日由幻方2024年1月5日，該公司發(fā)布第一個大模型DeepSeekLLM。之后，相繼發(fā)布DeepSeek-Coder、DeepSeek-VL、本引發(fā)行業(yè)關(guān)注，被稱為“AI界的拼多多”。2025年1月20僅為OpenAIol的幾十分之一。1月27日，DeepSeek應(yīng)用顯示，DeepSeek成為中國區(qū)第一。1月28日，DeepSeek發(fā)布開源多模態(tài)模型Janus-Pro,其中70億參數(shù)版本的Janus-Pro-7B模型在使用文本提示的圖像生成排行榜中優(yōu)于22025年2月8日，QuestMobile數(shù)據(jù)顯示，DeepSeek在1月28日的日活躍用戶數(shù)首次超越豆包，隨后在2月1日突破3000萬大關(guān)，成為截至2025年2月史上最快達(dá)成這一里(二)模型迭代歷程中國初創(chuàng)企業(yè)深度求索(DeepSeek)研發(fā)大語言模型時據(jù)報繞過了美國人工智能巨頭英偉達(dá)的CUDA框架，為DeepSeek在未來適配中國國產(chǎn)晶片做好準(zhǔn)備。打破了算力至上的傳統(tǒng)認(rèn)知。DeepSeek-R1的驚艷之處是通過重新設(shè)計訓(xùn)練流程、以少量SFT數(shù)據(jù)+多輪強(qiáng)化學(xué)習(xí)的辦法，在提高了模型準(zhǔn)確性的同時，也顯著降低了內(nèi)存占用和計算開銷。DeepSeek-R1的效果示意：更少的GPU(或其他AI芯片)帶來同樣的效果高DeepSeek-R1提供了一種低成本訓(xùn)練的方法，而不是說只能通過低成本來進(jìn)行訓(xùn)練。DeepSeek-R1反而通過優(yōu)化，DeepSeek-R1可能實現(xiàn)了算力與性能的近似線性關(guān)系。每增加一張GPU,模型推理能力可穩(wěn)定提升，無需依賴復(fù)雜的外部監(jiān)督機(jī)制。這一特性直接驗證了“算力即性DS不僅在推理模型上實現(xiàn)了突破，在多模態(tài)方面也保3算法工程方面的優(yōu)化，DS能夠?qū)崿F(xiàn)性價比更高的模型推理能力(價格低、效率高、性能強(qiáng)、可部署在端側(cè)平臺),并有(三)研發(fā)團(tuán)隊情況新技術(shù)和新方法有著敏銳的洞察力和強(qiáng)烈的探索欲望，為DeepSeek的發(fā)展注入了源源不斷的動力和創(chuàng)新活力。在的技術(shù)創(chuàng)新和項目成果，都離不開這些清北應(yīng)屆生的貢獻(xiàn)。動DeepSeek在AI領(lǐng)域的持續(xù)進(jìn)步。有些團(tuán)隊成員從DeepSeekLLMv1開始就加入了公司，并一直參與到了DeepSeek-v3的開發(fā)和研究中。他們見證了4羅福莉，女，95后，出生于四川，本科就讀于北京師范算語言學(xué)專業(yè)。羅福莉2019年曾在國際頂級會議ACL上發(fā)表8篇論文，其中2篇為第一作者。羅福莉的職業(yè)生涯始于阿里巴巴達(dá)摩院，羅福莉主導(dǎo)開發(fā)了多語言預(yù)訓(xùn)練模型VECO,并推動了AliceMind的開源工作。2022年，羅福莉轉(zhuǎn)戰(zhàn)DeepSeek,參與了MoE大模型DeepSeek-V2的研發(fā)。2024年12月，網(wǎng)傳羅福莉被小米創(chuàng)始人雷軍以千萬年薪招募，擔(dān)任小米AI實驗室的大模型團(tuán)隊負(fù)責(zé)人。12月31日，5佐的名字，雖然暫不確定是否是同一人，但這也從一個側(cè)面反映出他在AI領(lǐng)域的影響力和活躍度。3.北京郵電大學(xué)曾旺丁曾旺丁來自北郵，研究生導(dǎo)師是北郵人工智能與網(wǎng)絡(luò)搜GRPO算法的研究和開發(fā)工作。他深入分析了強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的關(guān)鍵問題和難點，提出了GRPO這一創(chuàng)新的算法，為DeepSeek-Math項目和整個強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的發(fā)展做出了突出貢獻(xiàn)。曾旺丁的研究成果不僅在學(xué)術(shù)界得到了認(rèn)可，也在實際應(yīng)用中展現(xiàn)出了強(qiáng)大的潛力和價值。4.清華大學(xué)邵智宏邵智宏是清華交互式人工智能(CoAI)課題組的博士生，師從黃民烈教授。他的研究領(lǐng)域包括自然語言處理、深度學(xué)習(xí)等，特別對如何構(gòu)建一個穩(wěn)健且可擴(kuò)展的AI系統(tǒng)感興趣。DeepSeek-Prover、DeepSeek-Coder-v2、DeepSeek-R1等多個項目，為公司在自然語言處理和AI系統(tǒng)構(gòu)建方面的發(fā)展做出了重要貢獻(xiàn)。他之前還曾在微軟研究院工作過，積累了豐富的研究和實踐經(jīng)驗。4.北京大學(xué)朱琪豪在北京大學(xué)攻讀博士期間，朱琪豪校友師從熊英飛副教授和張路教授，研究方向為深度代碼學(xué)習(xí)技術(shù)，致力于探索6程序語言定義與深度學(xué)習(xí)技術(shù)的深度融合。他的科研成果在ICSE、JCAI、AAAI、ESEC/FSE、ASE等國際頂級會議上頻頻亮相，共發(fā)表CCF-A類論文16篇。憑借基于語法制導(dǎo)的程序修復(fù)技術(shù)，他榮獲ESEC/FSE2021杰出論文提名獎，并多次僅在學(xué)術(shù)上收獲頗豐，還將研究成果成功應(yīng)用于產(chǎn)業(yè)。他主導(dǎo)開發(fā)了國產(chǎn)開源代碼大模型DeepSeek-Coder-V1,達(dá)到國際領(lǐng)先水平，相關(guān)技術(shù)廣泛應(yīng)用于反編譯、代碼分析、代碼修復(fù)等領(lǐng)域，受到全球?qū)W者和企業(yè)的高度關(guān)注。由此開發(fā)的修復(fù)工具Recoder在深度學(xué)習(xí)修復(fù)研究中首次超越傳統(tǒng)方法，推動整個行業(yè)邁向深度學(xué)習(xí)的新時代。朱琪豪校友以其卓越表現(xiàn)，連續(xù)獲得字節(jié)跳動獎學(xué)金、北京大學(xué)校長獎學(xué)金、國家獎學(xué)金及北京大學(xué)三好學(xué)生標(biāo)兵等重量級榮譽(yù)。他的博士論文《語言定義感知的深度代碼學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用》更是入選2024年CCF軟件工程專業(yè)委員會博士學(xué)位論文激勵計劃，成為該領(lǐng)域具有里程5.北京大學(xué)代達(dá)勱除了DeepSeek-V2MLA和DeepSeekMathGRPO這兩項一直到v3。代表人物之一是代達(dá)勱，2024年博士畢業(yè)于北京大學(xué)計算機(jī)學(xué)院計算語言所，導(dǎo)師是穗志方教授。6.北京大學(xué)王炳宣7北大元培學(xué)院的王炳宣，來自山東煙臺，2017年進(jìn)入北大。碩士畢業(yè)后加入DeepSeek,參與了從DeepSeekLLMv1開始的一系列重要工作。7.浙江大學(xué)梁文鋒梁文鋒，1985年出生于廣東湛江吳川，父母都是小學(xué)語段成長往事：梁文鋒性格很文靜，但不是書呆子，在學(xué)習(xí)上很有自己的“一套方法”,初中時就學(xué)完了高中數(shù)學(xué)，甚至開2002年，梁文鋒以吳川一中“高考狀元”的成績考上浙江大學(xué)，本科就讀電子信息工程專業(yè)，之后又繼續(xù)攻讀浙江大學(xué)信息與通信工程專業(yè)研究生。大學(xué)期間，梁文鋒就與同學(xué)一起開始積累市場行情數(shù)據(jù)和探索全自動量化交易。2015年，梁文鋒碩士畢業(yè)后和幾位浙大同學(xué)共同創(chuàng)立了量化對沖基金公司幻方量化，并于當(dāng)年拿到第一張私募牌照，幾年時間管理規(guī)模迅速超百億。有意思的是，2016年幻方量化便首次上線AI策略，并在之后實現(xiàn)投資策略全面AI化，同時也是國內(nèi)唯一公開宣稱擁有萬張英偉達(dá)A100顯卡的企業(yè)。大學(xué)時期梁文鋒便堅信“AI一定會改變世界”,這些都為后來投身AI埋下伏筆。轉(zhuǎn)折點是2023年，全球AI大模型風(fēng)起8以來的技術(shù)理想，超越投資去直面更大的課題”。很快，DeepSeek在杭州應(yīng)運而生同年11月，DeepSeek發(fā)布了開源(一)國內(nèi)情況隨著DeepSeek的爆火，國產(chǎn)大模型云服務(wù)平臺SiliconCloud(硅基流動)開始被大家關(guān)注。2月1日，硅基流動和華為云宣布聯(lián)合首發(fā)并上線基于華為云昇騰云服務(wù)的DeepSeekR1/V3推理服務(wù)。基于自研推理加速引擎加持，硅基流動和華為云昇騰云服務(wù)支持部署的DeepSeek模型可獲得持平全球高端GPU部署模型的效果。心態(tài)上還是方法上，都要毫不動搖地堅持開放，繼續(xù)開放。奧特曼也出來說話，承認(rèn)閉源是一種戰(zhàn)略錯誤。開源不僅可以用我們舉國的力量，還可以用全世界的力量。世界的科學(xué)共同體要聯(lián)合起來，遏制資本、遏制某些政客的力量，促進(jìn)人類的技術(shù)進(jìn)步。中國過去很多技術(shù)成果和產(chǎn)業(yè)成功都是在開放條件下取得的，今后也必須如此。長三角、珠三角還有很多有潛力成為獨角獸的企業(yè)，很多人沒有資源，但是有技術(shù)，需要來自國家的資源。所以，科技要取9得長足進(jìn)步，金融改革也要跟上。我們不要虛擬金融、泡沫金融，要遏制投機(jī)性的，但對新技術(shù)的投資，對真正創(chuàng)新的風(fēng)投，我們一定要做好。晰地看到了幾個一直存在的重要趨勢：美國在GenAI領(lǐng)域的領(lǐng)先地位正在被中國迎頭趕上，AI供應(yīng)鏈格局將被重塑；開放權(quán)重模型正在推動基礎(chǔ)模型層商品化，為應(yīng)用開發(fā)者帶來新機(jī)遇；擴(kuò)大規(guī)模并非通往AI進(jìn)步的唯一途徑。盡管算力備受追捧，但算法創(chuàng)新正在快速降低訓(xùn)練成本。成立至今，DeepSeek并未開放過外部融資，因此也并未引起創(chuàng)投圈的過多關(guān)注。直至2024年5月，DeepSeek發(fā)布起一場大模型“價格戰(zhàn)”,開始出圈。隱秘低調(diào)，卻聚集了一群AI天才。據(jù)悉，DeepSeek包括創(chuàng)始人梁文鋒在內(nèi)，僅有130多名工程師和研究人員。不同于其他明星創(chuàng)業(yè)公司，DeepSeek鮮有海歸，團(tuán)隊成員幾乎都來自清華大學(xué)、北京大學(xué)、中山大學(xué)、北京郵電大學(xué)等國內(nèi)頂尖高校，不少還是在福莉。這一次，DeepSeek正式浮出水面。上個月，梁文鋒和團(tuán)隊開發(fā)的大模型DeepSeek-V3正式發(fā)布。起初在AI發(fā)燒友圈內(nèi)流傳，由于表現(xiàn)出色，一時轟動硅谷。2025年1月20(二)全球情況到今年1月27日，其最新發(fā)布的R1模型就已登頂蘋果英偉達(dá)股價一度重挫17%。榜第二天，就遭遇了來自美國IP地址的持續(xù)網(wǎng)絡(luò)攻擊，并DeepSeek以更低的算力要求和更低的成本，達(dá)到了與美它的出現(xiàn)，不僅打破了原有的市場格局，更是被認(rèn)為對美國在AI領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)地位構(gòu)成了實實在在的威脅。“DeepSeek可能會開辟一個全新的由中國引領(lǐng)的技術(shù)主導(dǎo)地位。”(一)技術(shù)創(chuàng)新大模型訓(xùn)練降低成本主要靠兩招：壓縮、并行和提升硬件使用效率。DeepSeek-V3這次所用的方法基本上就是猛揮1.壓縮：從結(jié)構(gòu)到量化壓縮很容易理解，就是把大的東西壓縮成小的。對于模型訓(xùn)練來講，壓縮之后，運算單元(GPU和CPU)需要進(jìn)行的運算數(shù)據(jù)量就會減少，運算速率必然會提升。另一個重要影響是，內(nèi)存占用和緩存會減少，這樣訓(xùn)練同樣大小的模型所需要的硬件規(guī)模也可以大幅減少。而在訓(xùn)練模型的過程中，內(nèi)存占比最高的就是向量數(shù)據(jù)。DeepSeek-V3這次一次用了兩種方法去壓縮向量數(shù)據(jù)，一是MLA多層注意力架構(gòu)，另一個就是FP8混合精度訓(xùn)練。心在于在Transformer架構(gòu)中引入動態(tài)層聚合機(jī)制。傳統(tǒng)并相鄰層的特征來減少計算量。EQ\*jc3\*hps21\o\al(\s\up3(回),ly)3421Figure2|IllustrationofthebasicarchitectureofDeepSeek-V3.FollowingDeepSeek-V2,we和內(nèi)容摘要(Value),而DeepSeek的方法則像是建立了一個智能的分類系統(tǒng)，不記具體信息，而是記一個簡單的"標(biāo)簽在這個過程中，DeepSeek使用了低秩壓縮技術(shù)(可以理解為將高維矩陣壓縮為若干個低維矩陣的乘積),將KV壓縮到512維度，遠(yuǎn)小于原始維度。通過Key/Value的低秩壓縮使得的訓(xùn)練內(nèi)存占用減少了20-30%。在Query端的優(yōu)化對訓(xùn)練效率也非常有意義。Query可以理解為用戶的檢索請求，傳統(tǒng)方法會為每個請求都分配大量計算資源。DeepSeek通過對Query的低秩壓縮，減少了計算過程中的激活內(nèi)存占用。雖然這種優(yōu)化對推理階段的影響相對較小，但在訓(xùn)練過程中發(fā)揮了重要作用，顯著提升了訓(xùn)練效率。這就像是優(yōu)化了圖書檢索系統(tǒng)的查詢處理機(jī)制，使得系統(tǒng)能夠更快速地處理大量讓這些壓縮技術(shù)幾乎沒有影響模型的性能。MLA方法是從DeepSeekV2開始就采用的方法，本次只是進(jìn)行了優(yōu)化調(diào)整。而在DeepSeek-V3里引入了一種FP8混合精度訓(xùn)練框架，并首次在超大規(guī)模模型上驗證了其有效性。FP8就是用8個二進(jìn)制位來表示數(shù)字的格式，相比傳統(tǒng)的32空間小，計算快。就像用"約350人"代替"準(zhǔn)確的358人",犧牲一些精度來換取效率。雖然不夠精確，但在很多場景下已經(jīng)夠用了，而且能大大提升運算速度和節(jié)省內(nèi)存。DeepSeek在采用FP8格式時，采用了"混合精度"的方案。在訓(xùn)練時，它的大部分核心計算內(nèi)核均采用FP8精度實現(xiàn)。包括前向傳播、激活反向傳播和權(quán)重反向傳播都用了FP8作為計算速度相較于原始的BF16方法提升了一倍。此外，DeepSeek中的向量激活值以FP8格式存儲，供用，從而顯著降低了內(nèi)存消耗。②Figure6|TheoverallmixedprecisionframeworkwithFP8dataformat.For針對某些對低精度計算敏感算子和一些低成本算子，比如嵌入模塊、輸出頭、MoE門控模塊、歸一化算子以及注意確性。同時為了保證數(shù)值穩(wěn)定性，DeepSeek還將主權(quán)重、權(quán)重梯度和優(yōu)化器狀態(tài)以更高精度存儲。就像一個精打細(xì)算的主廚：日常備菜用普通的廚具就夠了，但到了關(guān)鍵的烹飪步驟，就會換上最好的刀具。在模型訓(xùn)練中，大部分的前向運算都使用FP8來處理，這樣可以大大節(jié)省顯存和計算資源，讓整個訓(xùn)練過程跑得更快。但他們也很清楚哪些地方不能省：比如最后的調(diào)味、擺盤 FP32精度)。過去使用FP8模式的時候，最大的困難出現(xiàn)誤差點后兩位，而科學(xué)計算器(CUDA核心的FP3數(shù)點后六位。當(dāng)你需要加很多個小數(shù)時，用普通計算器會逐漸Nc1口NeNcNcr(a)Fine-grainedquantizationFigure7|(a)Weproposeafine-grainedquantizationmethocausedbyfeatureoutliers;forwithourquantizationstrategy,weimprovetheFPCoresatanintervalofNc=128elementsMMAforthehigh-precisiona總和，而是每加128個數(shù)就把當(dāng)前結(jié)果轉(zhuǎn)移到科學(xué)計算器上的時候，另一個可以繼續(xù)掃描新商品。這樣在提高精度的同時，基本不影響處理速度。這一策略使得模型訓(xùn)練速度大幅提升，畢竟核心計算能提升100%的速度，而顯存使用減少也非常明顯。并且模型最終的效果精度損失能做到小于0.25%,2.并行：對硬件的極限使用要實現(xiàn)更快的訓(xùn)練速度，最有效的方法就是增加并行計算的規(guī)模，讓更多的計算單元同時處理不同的數(shù)據(jù)或任務(wù)。而在并行中，需要解決的問題就是盡可能的有效利用計算資源，讓它們都高負(fù)載的工作。通過將不同的專家模塊分配到不同的計算設(shè)備上同時進(jìn)行訓(xùn)練，提升了訓(xùn)練過程中的計算效率。但這種簡單的并行還遠(yuǎn)不夠。DeepSeek這次對算力做的是極限壓榨：如果把訓(xùn)練過程當(dāng)成一個工廠的話，他們主要讓工件(數(shù)據(jù))進(jìn)入流水線時直接就可以被操作(計算)。優(yōu)化流水線流程的主要模式是DeepSeek創(chuàng)新的DualPipe方法。在計算和通信重疊方面，就像現(xiàn)代計算機(jī)能夠在下載文件的同時處理文檔一樣，DualPipe讓模型在進(jìn)行計算的同時，后臺已經(jīng)開始準(zhǔn)備下一步需要的數(shù)據(jù)傳輸。這種設(shè)計確保了通信開銷被很大程度地隱藏在計算過程中，極大提升了整體效率。傳統(tǒng)的訓(xùn)練信息流水線并行就像一條產(chǎn)品裝配線，每個工位按順序處理任務(wù)。當(dāng)數(shù)據(jù)包從一個階段傳遞到下一個階段時，往往會產(chǎn)生等待時間，這就是所謂的"流水線氣泡"。這些氣泡會導(dǎo)致計算資源的浪費，就像流水線上的工人不得不等待上游工序完成才能開始工作。此外，不同節(jié)點之間的數(shù)據(jù)傳輸時間也會成為性能瓶頸，就像工位之間傳遞零件的時間過長會影響整體生產(chǎn)效率。而DualPipe引入了雙重流水線的概念，就像在同一條生產(chǎn)線上同時處理兩批產(chǎn)品。當(dāng)一個計算階段在等待數(shù)據(jù)傳輸時，可以立即切換到處理另一批數(shù)據(jù)，這樣就能充分利用原Figure5|ExampleDualPipeschedulingfor8PPranksand20mThemicro-batchesinthereversedirectionaresymmetricweomittheirbatchIDforillustrationsimplicity.Twocelhavemutuallyoverlappedco得通信和計算的過程可以重疊。當(dāng)一個節(jié)點在進(jìn)行當(dāng)數(shù)據(jù)的計算時，系統(tǒng)已經(jīng)開始準(zhǔn)備下一批次需要的專家參數(shù)傳輸。當(dāng)前向計算完成時，下一步需要的數(shù)據(jù)已經(jīng)就位，幾乎不會產(chǎn)生等待時間。大部分?jǐn)?shù)據(jù)傳輸時間被"隱藏"在了計算過程中，就像在無縫銜接的裝配線上，零件的運送時間對整體生產(chǎn)效率幾乎沒有影響。DualPipe正是通過精確控制這種重疊過程，實現(xiàn)了在大規(guī)模分布式訓(xùn)練中接近零通信開銷的理想狀態(tài)。根據(jù)DeepSeek的技術(shù)報告，DualPipe算法減少了50%的計算氣泡，有效隱藏了通信開銷。跨節(jié)點通信優(yōu)化則提升了帶寬利用率，減少了20%的通信開銷。這就基本相對傳統(tǒng)方式提高了一倍的算力使用效能。(嬰-1)(F&B+B-3W)Table2|Comparisonofpipelinebubblesandmemoryusageacrossdmethods.Fdenotestheexecutiontimfullbackwardchunk,Wdenotestheedenotestheexecutiontimeoftwom(2)無輔助損失的負(fù)載均衡策略無輔助損失的負(fù)載均衡策略是DeepSeek-V3一個讓訓(xùn)練過程中工人各展所能的調(diào)整。負(fù)載均衡策略在V2時代已經(jīng)被引入，但在這一代更進(jìn)一步。傳統(tǒng)方法通常需要引入額外的輔助損失項來平衡專家的使用，就像在工廠中人為設(shè)置配額來確保各條生產(chǎn)線的負(fù)載均衡。這種方法不僅增加了訓(xùn)練的復(fù)雜性，還可能影響模型的本地優(yōu)化目標(biāo)。DeepSeek的創(chuàng)新在于實現(xiàn)了無輔助損失的自然均衡。系統(tǒng)會根據(jù)專家的歷史利用率動態(tài)調(diào)整其"接收容量"。當(dāng)某個專家持續(xù)過載時，系統(tǒng)會自動降低其接收新任務(wù)的概率；反之，對于利用率低的專家，系統(tǒng)會提高其接收任務(wù)的機(jī)會。既考慮專業(yè)匹配度，也考慮當(dāng)前的工作負(fù)荷。這種自適應(yīng)機(jī)制確保了長期來看的負(fù)載平衡。這更像是市場經(jīng)濟(jì)，而非計劃經(jīng)濟(jì)。這個改進(jìn)讓訓(xùn)練過程更穩(wěn)定，大家都有機(jī)會訓(xùn)練，也提高了訓(xùn)練效率。Figure9|Expertloadofauxiliary-loss-freetheauxiliary-loss-baloadandthetheoreticallybalancedexresultsoftwolayersasanexample,withtheres(3)底層通信優(yōu)化對于模型訓(xùn)練來講，底層通訊也是個大問題，很多時候硬件間通訊不暢就會使得訓(xùn)練產(chǎn)線出現(xiàn)局部停工，無活兒可DeepSeek在這方面也做了相當(dāng)?shù)膬?yōu)化，專門開發(fā)了高效的跨節(jié)點全對全通信內(nèi)核。這就像是在高速公路系統(tǒng)中建立了更智能的紅綠燈調(diào)度系統(tǒng)，能夠充分利用InfiniBand和NVLink這些高速通道的帶寬。這些優(yōu)化確保了數(shù)據(jù)在不同計算節(jié)點之間的傳輸始終保持在最高效率。以上這些還不是DeepSeek在訓(xùn)練上采用的所有提效手段，只是相對大膽創(chuàng)新的部分。目前其他訓(xùn)練在架構(gòu)中常用采用RoPE相對位置編碼等方式，DeepSeek-V3也都有所采用。而在訓(xùn)練策略上，DeepSeek還采用了ALiBi位置編碼預(yù)DeepSeek-V3這回真的可以說是在訓(xùn)練工程上無所不用其極。總結(jié)下來，最重要的包括以下這么幾個方面。減少訓(xùn)練內(nèi)存和計算開銷降低KV緩存占用降低部署內(nèi)縮降低激活內(nèi)存占用提升訓(xùn)練穩(wěn)定性；避免序列內(nèi)平衡開銷-簡化部署流程多token預(yù)測能力-FP8混合精度訓(xùn)簡化訓(xùn)練流程；提升訓(xùn)練-----吐量(二)訓(xùn)練成本有GPUPoor,只有卷得不夠多。當(dāng)o1、Claude、Gemini和Llama3等模型還在為數(shù)億美元的訓(xùn)練成本苦惱時，DeepSeek-V3用557.6萬美元的預(yù)算，在2048個H800GPU集群上僅花費3.7天/萬億tokens的訓(xùn)練時間，就達(dá)到了足以與它們比肩的性能。這意味著每萬億tokens僅需180K個H800GPU小時，總計278萬GPU小時的訓(xùn)練成本。而Llama3.1的訓(xùn)練使用了16,384塊NvidiaH100GPU,總計2100多萬GPU小時，翻了十倍。通過671B的總參數(shù)量，在每個token激活37B參數(shù)的精準(zhǔn)控制下，DeepSeek-V3用14.8萬億高質(zhì)量多樣化token,構(gòu)建出了一個能夠超越所有開源模(一)企業(yè)1.DeepSeek系列新模型正式上線昇騰社區(qū)，華為小藝V2、Janus-Pro正式上線昇騰社區(qū)，支持一鍵獲取DeepSeek系列模型，支持昇騰硬件平臺上開箱即用，推理快速部署，帶來更快、更高效、更便捷的AI開發(fā)和應(yīng)用體驗，歡迎廣大華為小藝已接入DeepSeek。2月5日，華為宣布，基于前，純血鴻蒙小藝智能體已經(jīng)支持DeepSeek-R1,已升級至原生鴻蒙的華為用戶可以通過“小藝助手App-發(fā)現(xiàn)一智能體廣場”與DeepSeek進(jìn)行對話，實現(xiàn)更加無縫的AI體驗。為了體驗這一全新功能，用戶需要將小藝助手升級到10版本及以上。升級完成后，用戶只需在底部導(dǎo)航欄中點擊“發(fā)現(xiàn)”選項，即可輕松進(jìn)入智能體廣場，探索DeepSeek-R1Beta版帶來的豐富功能與全新體驗。2.三大運營商全面接入DeepSe2月8日，工業(yè)和信息化部運行監(jiān)測協(xié)調(diào)局發(fā)布2025年春節(jié)通信業(yè)務(wù)相關(guān)情況。2025年春節(jié)期間，基礎(chǔ)電信企業(yè)積極利用AI開展創(chuàng)新服務(wù)。其中，中國移動、中國電信、中國聯(lián)通三家基礎(chǔ)電信企業(yè)均全面接入DeepSeek開源大模型，實現(xiàn)在多場景、多產(chǎn)品中應(yīng)用，針對熱門的DeepSeek-R1模型提供專屬算力方案和配套環(huán)境，助力國產(chǎn)大模型性能釋放。2月5日，京東云宣布正式上線DeepSeek-R1和DeepSeek-V3模型，支持公有云在線部署、專混私有化實例部署兩種模式。前段時間，阿里云、百度智能云、華為云、騰訊云、火微軟Azure等云巨頭同樣官宣支持。有IDC從業(yè)者認(rèn)為，大模型技術(shù)與產(chǎn)業(yè)場景的融合，推動AI技術(shù)普惠應(yīng)用。2月6日，吉利汽車宣布，其自研的星睿大模型與DeepSeek-餾訓(xùn)練。2月7日，極氪也官宣旗下自研KrAI大模型與已經(jīng)與DeepSeek完成深度融合，并計劃在2月14日開后2月8日，又有5家車企宣布接入DeepSeek。寶駿汽車風(fēng)納米等公司旗下自主品牌車型。零跑汽車宣布，部署零跑內(nèi)部IT團(tuán)隊運營部署，輔助工作提效。長城汽車CTO吳會肖2月8日在微博上發(fā)文宣布，DeepSeek的demo在長城汽車上已經(jīng)跑通，CoffeeAgent已完成融合適配。業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為，2025年將是高階智能駕駛技術(shù)全面AI駕將成為行業(yè)的發(fā)展方向。小鵬汽車董事長何小鵬日前在《行穩(wěn)致遠(yuǎn)，2025向藍(lán)海進(jìn)發(fā)》的開工信中表示，下一個十件與軟件產(chǎn)生巨變。他也提到了DeepSeek,稱DeepSeek大模型給全球科技圈帶來震撼—它既實現(xiàn)了媲美OpenAI的體驗，又將成本壓縮到極低。蔚來董事長李斌也在2月8日晚間的抖音直播間提到，1月體驗DeepSeek實在是太魔幻現(xiàn)實主義了。4.微軟、英偉達(dá)、亞馬遜全部接入Deep一開始便對DeepSeek贊賞有加的英偉達(dá)，剛剛宣布：NVIDIAHGXH200系統(tǒng)上，完整版DeepSeek-R1671B的處理速度可達(dá)3,872Token/秒。同在今天，亞馬遜也在AmazonBedrock和SageMakerAI中，上線了DeepSeek-R1模型。曾經(jīng)沖出來和OpenAI一起高調(diào)質(zhì)疑DeepSeek「偷竊」數(shù)據(jù)的僅實現(xiàn)了比GPU快57倍的推理速度，而且還報告稱，自己部署的70B模型在準(zhǔn)確率上要比GPT-4o和ol-mini更高。DeepSeek-R1-Distill-Qwe同時其穩(wěn)定性為模型的持續(xù)優(yōu)化和大規(guī)模部署提供了堅實的基礎(chǔ)。截至發(fā)稿，至少有16家券商宣布已完成DeepSeek-R1模多家券商稱，已將DeepSeek融入公司多個核心業(yè)務(wù)領(lǐng)域，將賦能信息檢索、文檔處理、行業(yè)研究、市場研判、輔助軟件研發(fā)、輔助制定營銷方案、合規(guī)問答、業(yè)務(wù)辦理指引例如，2月8日，中金財富宣布完成與DeepSeek-R1大模型深度融合。據(jù)介紹，此次技術(shù)應(yīng)用不僅實現(xiàn)智能投顧助手IC-Copilot的升級迭代，更開創(chuàng)性地構(gòu)建公司投顧服務(wù)領(lǐng)光大證券介紹，近日光大證券AI(人工智能)中臺新增DeepSeek大模型本地化部署和多場景應(yīng)用測試，并基于華為NPU算力平臺實現(xiàn)國產(chǎn)化適配。據(jù)悉，光大證券此次部署以自主研發(fā)知識庫構(gòu)建引擎和多模態(tài)數(shù)據(jù)處理框架，大幅降低華安證券也在近日完成DeepSeek的本地化部署及場景適配。華安證券認(rèn)為，DeepSeek-R1大模型“性能倍增、成本遞減”的雙重優(yōu)勢將加速人工智能在垂直領(lǐng)域的規(guī)模化應(yīng)用，目前公司已初步打造AI中臺，以大模型作為中樞，整為后續(xù)業(yè)務(wù)的智能化升級和創(chuàng)新發(fā)展提供有力支撐。(二)生態(tài)1.Deepseek應(yīng)用27日登頂萃果中國地區(qū)和美國地區(qū)應(yīng)用商店免費APP下載排行榜由國產(chǎn)大模型公司杭州深度求索開發(fā)的Deepseek應(yīng)用27日登頂蘋果中國地區(qū)和美國地區(qū)應(yīng)用商店免費APP下載排行榜，在美區(qū)下載榜上超越了ChatGPT,在中國、美國的科技圈受到廣泛關(guān)注。環(huán)球時報27日稱，Deepseek被認(rèn)為是大模型行業(yè)的最大“黑馬”,在外網(wǎng)被不少人稱為“神秘的1DeepSeek-AlAssist免費App付費免費App1DeepSeek-AI智能助手2.DeepSeek在開源社區(qū)GitHub上的Star數(shù)首次超越DeepSeek項目在GitHub平臺上的Star數(shù)，已經(jīng)超越了OpenAI。熱度最高的DeepSeek-V3,Star數(shù)如今已達(dá)7.7萬。A.46.6kfollowensPntps:/wwwRobustSpeechRecognitionvaLarge-ScaleWeakRobustSpeechRecognitionvaLarge-ScaleWeak N 高呼：永遠(yuǎn)不要低估開源社區(qū)的力量。3.國家超算互聯(lián)網(wǎng)正式上線DeepSeek國家超算互聯(lián)網(wǎng)平臺已正式上線DeepSeek-R1模型的1.5B、7B、8B、14B版本，并將于近期陸續(xù)更新32B、70B等版本。DeepSeek-R1小版本模型提供一鍵推理服務(wù)，無需下載本地；還可根據(jù)私有化需求，引入專有數(shù)據(jù)，對模型進(jìn)V3、DeepSeek-v2.5系列、DeepSeek-coder系列、DeepSeek-math系列(7b)和DeepSeek-v2系列(Lite)等模型。然而，據(jù)美國科技網(wǎng)站Tom'sHardware報道，韓國未來資產(chǎn)證券在對DeepSeek技術(shù)論文進(jìn)行分析時發(fā)現(xiàn)，該模型的硬件效率之所以能比Meta等高出10倍，因為“他們從頭開始重建了一切”。分析指出，DeepSeek在使用英偉達(dá)的H800晶片進(jìn)行訓(xùn)練時，使用了英偉達(dá)的底層硬件指令PTX (ParallelThreadExecution)語言，而不是高級編程語言CUDA。由于CUDA是通用型編程框架，會導(dǎo)致訓(xùn)練模型時損失一些靈活性。中國網(wǎng)媒“快科技”分析，DeepSeek的做法相當(dāng)于繞過了硬件對訓(xùn)練速度的限制，意味著其他模型需要訓(xùn)練10天，而DeepSeek只需要五天。然而，這種編程非常復(fù)雜且難以維護(hù)，行業(yè)通用的做法是使用CUDA這類高級編程語言。快科技和騰訊網(wǎng)引述的消息人士指出，DeepSeek未來有意改適配中國國產(chǎn)的GPU,在硬體適配方面將會更得心應(yīng)手。5.DeepSeek的風(fēng)，火速吹遍了終端企業(yè)近期，消費電子類、顯示類終端企業(yè)“緊跟熱點”,紛紛高調(diào)宣布接入DeepSeek,DeepSeek的風(fēng)，終于吹到了終端領(lǐng)域(其他領(lǐng)域接入DeepSeek情況，請參考本報早前發(fā)表文章《關(guān)于DeepSeek,多家算力芯片公為何“多云”?》)。如此快速的“結(jié)盟”究竟是基于業(yè)務(wù)發(fā)展的技術(shù)升級，還是蹭流量的營銷動作?華為：2月5日，華為宣布，基于原生鴻蒙操作系統(tǒng)的體已經(jīng)支持DeepSeek-R1,已升級至原生鴻蒙的華為用戶可榮耀：2月8日，榮耀YOYO智能體商店上線DeepSeek-視源股份：2月8日，主營顯示、交互控制的解決方案提供商視源股份宣布，公司學(xué)習(xí)機(jī)全系列產(chǎn)品目前已接入魅族：2月8日，魅族FlymeAIOS團(tuán)隊宣布：確認(rèn)已完成DeepSeek-R1大模型接入，魅族21系列、Lucky08率先上洲明科技：2月10日，領(lǐng)先的LED應(yīng)用廠商洲明科技合DeepSeek在自然語言處理和多模態(tài)推理上的優(yōu)勢，優(yōu)化利亞德：2月10日，另一家LED應(yīng)用領(lǐng)頭羊企業(yè)利亞海信電視正在進(jìn)行用戶終端的升級發(fā)布，預(yù)計3-5天內(nèi)，所將上市的海信電視2025年新品也將全面支持DeepSeek服務(wù)(三)應(yīng)用根據(jù)揚子晚報消息，2月5日，接連兩家企業(yè)宣布接入進(jìn)行了較長時間的積累和研發(fā)，兩年前就曾推出過參考權(quán)威的AiderLLMLeaderboards榜單(部分結(jié)果):qwen-max-2025-01-2521.8%在這個專門針對編程場景設(shè)計的評測榜單中，DeepSeekR1取得了56.9%的成功率，格式正確率達(dá)到了96.9%,而完整測試集的費用僅為$5.42,遠(yuǎn)低于其他競爭對手，如DeepSeek在提供高質(zhì)量代碼生成的同時，也能保持極高的性價比。DeepSeekChatV3雖然在成功率上低于R1,僅為48.4%,但格式正確率仍達(dá)到了98.7%,并且其調(diào)用成本僅為了64.0%,這里是使用DeepSeekR1推理進(jìn)行高層次設(shè)計，成功率上明顯落后于DeepSeek,尤其是GPT-4o的成功率僅有23.1%,而QwenMax甚至只有21.8%,這說明DeepSeek的模型在代碼相關(guān)任務(wù)上的優(yōu)化更為到位。此外，DeepSeekChatV2.5的成功率僅為17.8%,表明在更新到V3版本后，DeepSeek取得了顯著的提升。總體來看，DeepSeekR1和V3在代碼生成領(lǐng)域的表現(xiàn)相當(dāng)優(yōu)秀，特別是在性價比和格式正確率方面占據(jù)明顯優(yōu)勢。這使得DeepSeek成為開發(fā)者在AI編程助手領(lǐng)域中的一個有力選擇，特別是在需要大規(guī)模調(diào)用API或者希望控制成本的場景下，其價值更加突出。除了正確率高、價格低廉之外，DeepSeek模型用于編程語言和開發(fā)場景中表現(xiàn)出色，支持C/C++、Java、Python、JavaScript/TypeScript、MATLAB、R等70余種語言，適用并提供精準(zhǔn)的代碼補(bǔ)全、優(yōu)化和重構(gòu)建議。夠用的長上下文。得益于其64Ktokens的長上下文窗口，DeepSeek能夠有效分析大規(guī)模代碼庫，支持跨文件代碼分析與優(yōu)化，使其在實際開發(fā)中的應(yīng)用更加廣泛。此外，DeepSeek在中文編程環(huán)境下表現(xiàn)尤為突出，能夠理解中文注釋和代碼需求，降低語言障礙，提高團(tuán)隊協(xié)作效率。支持項目級的編程輔助。從應(yīng)用趨勢來看，AI編程助手正在深度融入開發(fā)流程，開發(fā)(四)基礎(chǔ)設(shè)施DeepSeek代碼的分析顯示，該公司使用了中移動的基礎(chǔ)設(shè)服務(wù)商之一，DeepSeek使用中移動的基礎(chǔ)設(shè)施并不出人意AI助手是蘋果和Google應(yīng)用商店下載量最高的APP之(一)對人工智能技術(shù)的影響能通過(i)擴(kuò)大規(guī)模和(ii)預(yù)測性改進(jìn)來持續(xù)提升AI性上高效運行，從而在不計研發(fā)成本的情況下，僅用不到600好AI計算需求的持續(xù)增長。我在社交媒體上看到人們對緣政治上的影響尚有待厘清，同時它也為AI應(yīng)用開發(fā)者帶絕佳的AI創(chuàng)新時代!練策略和優(yōu)化方法，確保了模型的高效訓(xùn)練和性能提升。從大型復(fù)雜模型(教師模型)遷移到小型高效模型(學(xué)生模(二)對產(chǎn)業(yè)生態(tài)的影響實質(zhì)是在定義行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的話語權(quán)爭奪。DeepSeek通過開放模型權(quán)重和代碼，推動去中心化的技術(shù)創(chuàng)新，使開發(fā)者、研究機(jī)構(gòu)和企業(yè)能夠在共享框架上快速迭代，進(jìn)一步使企業(yè)從技術(shù)競賽的參與者轉(zhuǎn)變?yōu)橛螒蛞?guī)則的制定者。同時，DeepSeek的開源對閉源大模型形成強(qiáng)烈沖擊，打破了封閉式平臺的技術(shù)壁壘，使企業(yè)無需依賴昂貴的API付費模式即可獲取高質(zhì)量模型。相比閉源模式依賴的封閉商業(yè)生態(tài)，開源帶來的全球協(xié)作效應(yīng)使技術(shù)優(yōu)化更快，挑戰(zhàn)了閉源大模型企業(yè)在市場DeepSeek開源模式為企業(yè)帶來創(chuàng)新速度非線性躍升。傳統(tǒng)封閉式研發(fā)受限于企業(yè)內(nèi)部資源，而開源社區(qū)則形成了一相當(dāng)于原團(tuán)隊3年的技術(shù)積累。通過開源，企業(yè)不僅能加速技術(shù)演進(jìn)，還能在市場競爭中占據(jù)更主動的戰(zhàn)略位置。DeepSeek開源助力企業(yè)社會責(zé)任的結(jié)構(gòu)化轉(zhuǎn)型。通過開了倫理治理模式的創(chuàng)新—借助社區(qū)共治機(jī)制，降低算法偏見、通過技術(shù)民主化，讓社會各界共同參與治理，塑造更具包容性的人工智能倫理體系。例如，DeepSeek在開源后，允GPU編程語言(如CUDAC/C++或其他語言前端)和低級機(jī)器代碼(流處理匯編或SASS)之間。PTX是一種接近底層直接使用PTX的優(yōu)勢是可以對計算過程進(jìn)行更細(xì)粒度邏輯，通過直接編寫和優(yōu)化PTX代碼，可以減少不必要的制非常熟悉。從上述內(nèi)容可以看出，DeepSeek還是基于3.DeepSeek會導(dǎo)致對智算中心的需求大幅減少嗎?近日，關(guān)于DeepSeek技術(shù)是否會引發(fā)智算中心停建的話題在業(yè)界引起了廣泛關(guān)注。DeepSeek作為一種前沿的人工邀請多位業(yè)內(nèi)專家發(fā)表了自己的看法，從不同角度分析了DeepSeek技術(shù)對智算中心的影響，以期為我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供有益參考。據(jù)中心科技成果獎青年科技人才獎”獲得者。當(dāng)阿里去IOE代為PC服務(wù)云計算做數(shù)據(jù)架構(gòu)+算力+存儲的時代，阿里的基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模從一年幾個單體數(shù)據(jù)中心交付改為兩位數(shù)的交付，并且快速成為云計算服務(wù)行業(yè)和服務(wù)器規(guī)模體量國內(nèi)第一。杰文斯悖論(JevonsParadox)揭示了技術(shù)進(jìn)步反而最終造成能源消耗總量增加，因為技術(shù)進(jìn)步帶來的效率提升和成本降低可以讓公眾服務(wù)需求成為更快普及。DeepSeek的火爆是一種開源模式和閉源模式的競爭分水嶺，也是一種效率和成本解決某種方案更優(yōu)解，但是DeepSeek也是站在巨人肩上(比如使用了GPT的部分標(biāo)注數(shù)據(jù)和一些其他網(wǎng)上數(shù)據(jù)-應(yīng)該是非侵權(quán)的),這只是AI發(fā)展階段的一個階段里程碑，即從算力資源的占有和搶時間領(lǐng)先改變?yōu)樗懔π阅苄屎统杀緝?yōu)化整體架構(gòu)成本優(yōu)化競爭領(lǐng)先的階段，最終誰走到最后領(lǐng)先行業(yè)風(fēng)騷尚早，但是反而成算力的競爭門檻被大幅降低，智算中心的春天反而會快速擴(kuò)展，超大資源規(guī)模智算中心是否必須建設(shè)其實是業(yè)務(wù)發(fā)展的階段，即使10萬卡的數(shù)據(jù)中心也僅僅是100-200MW的中心會更多發(fā)展，更多智算企業(yè)可以入局；至于邊緣計算，從來不是智算中心的范圍，僅僅就是邊緣配套也就是運營商接入和布局的范疇，中大型的智算中心的春天開始并不遠(yuǎn)，相信AI的前景就相信中大型智算中心的明天。(2)唐虎，CDCC專家技術(shù)組委員、“2023數(shù)據(jù)中心科《DeepSeek讓多地智算中心停建》文章大方向沒問題，但多少有點兒“震驚體”的感覺。還是要回歸現(xiàn)實，智算的緩建是沒有看明白，之前的“瘋狂建”也是沒有看明白，是“一窩蜂”特質(zhì)多一些，看明白的都是按部就班的。DeepSeek的意義就猶如其創(chuàng)始人所講的“自信”。宏觀上，其復(fù)現(xiàn)了證明了OpenAI的工作。微觀上，它就是看清楚，按部就班提質(zhì)增效的典范。更重要的影響來自于，它的關(guān)于DeepSeek的成熟制程，本人也多次給國產(chǎn)GPU伙家?guī)砹俗孕牛⑶易屝枨蟾俞尫帕耍珹I才剛開始。對于數(shù)據(jù)中心行業(yè)，也要學(xué)習(xí)DeepSeek,按部就班的自信。在半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的后摩爾時代，數(shù)據(jù)中心向算力中心演進(jìn)的時代，需要數(shù)據(jù)中心、服務(wù)器及半導(dǎo)體的國人從業(yè)者，拿出自己的按部就班的自信的路徑。(3)宮偉達(dá)，CDCC專家技術(shù)組委員、世紀(jì)互聯(lián)DC運“冰水為之而寒于水”,在西方國家算力限制的情況DeepSeek通過“開源+算法優(yōu)化+端側(cè)革命”,對半導(dǎo)體、AI等行業(yè)影響深遠(yuǎn)。打破CUDA生態(tài)限制，為中國芯片設(shè)計帶來機(jī)遇；動搖“制程決定論”,推動算力需求結(jié)構(gòu)遷移；觸發(fā)端側(cè)硬件生態(tài)鏈?zhǔn)椒磻?yīng)，重塑全球半導(dǎo)體價值鏈，對于國內(nèi)數(shù)據(jù)中心建設(shè)將帶來巨大的變化：建設(shè)規(guī)劃方面，規(guī)模規(guī)劃調(diào)整：大規(guī)模智算中心建設(shè)需求需要觀望，需要重新思考和規(guī)劃建設(shè)規(guī)模與方式。布局傾向分布式：推理算力需求會快速井噴式上升，分布式機(jī)房內(nèi)部署1-10臺GPU服務(wù)器的小規(guī)模集群需求爆發(fā)，數(shù)據(jù)中心布局會更傾向于分布式，以滿足就近訪問需求。數(shù)據(jù)中心會加快硬件升級，采用更先進(jìn)的芯片、存儲和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，提高整體算力和性能。能耗就能實現(xiàn)較高性能，有助于降低數(shù)據(jù)中心過度供應(yīng)的風(fēng)險，減少數(shù)據(jù)中心的能源消耗，降低電力需求壓力，數(shù)據(jù)中心電力申請需求，將需要重新考量。散熱技術(shù)仍受挑戰(zhàn)：盡管整體能耗可能降低，但在滿足算力需求時，仍可能因高密度計算設(shè)備的使用，使得數(shù)據(jù)中心的散熱需求上升，需采用液冷等綠色化散熱技術(shù)。市場競爭方面，加劇芯片市場競爭：DeepSeek的低成本對AMD等芯片制造商的數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)產(chǎn)生影響，將推動數(shù)據(jù)中心硬件市場的競爭更加激烈，促使相關(guān)企業(yè)不斷創(chuàng)新和優(yōu)化產(chǎn)品，國產(chǎn)芯片(產(chǎn)能優(yōu)勢)即將登上世界歷史舞臺。供更高效、低成本算力服務(wù)的數(shù)據(jù)中心企業(yè)，將在市場競爭(4)車凱，聯(lián)通數(shù)字科技有限公司安全管理、高級工程師。“2021數(shù)據(jù)中心科技成果獎青年科技人才獎”獲得者。DeepSeek等大模型在資源占用和能效方面的優(yōu)化，確實可能對智算中心等建設(shè)產(chǎn)生一定影響，存在波動，但從整體和長期看，依然會推動基礎(chǔ)設(shè)施的持續(xù)發(fā)展。現(xiàn)在覺得DeepSeek效率已經(jīng)很高，但是離真正高質(zhì)量還相差甚遠(yuǎn)。是必然。資源節(jié)約型AI應(yīng)該是算力基礎(chǔ)設(shè)施可持續(xù)發(fā)條件，而非抑制其增長的因素。數(shù)據(jù)中心行業(yè)在關(guān)注(5)俞佳煬，華信咨詢設(shè)計研究院有限公司(中通服數(shù)字基建產(chǎn)業(yè)研究院)副主任工程師，中通服金牌內(nèi)訓(xùn)師，天翼云高級解決方案架構(gòu)師。DeepSeek-R1的出現(xiàn)，對于算法的優(yōu)化是否會產(chǎn)生算力過剩?個人認(rèn)為可能恰恰相反，DeepSeek-R1的突破降低了大模型的邊際成本，這促使過去因成本過高而被抑制的需求得以釋放，催生更多應(yīng)用場景，應(yīng)用的繁榮一定是牽引出更多算力需求，就如同內(nèi)燃機(jī)、發(fā)電機(jī)效率的優(yōu)化，不會導(dǎo)致原料降價，只會催生出更多需求。的路程還是很漫長，關(guān)于基礎(chǔ)大模型的角逐會因為鯰魚效應(yīng)繼續(xù)保持火熱。DeepSeek的開源做出了很大貢獻(xiàn)，其中之一是把大家注意力拉回到國產(chǎn)大模型+國產(chǎn)卡+算法優(yōu)化的正途上。這種先行者的成功是很振奮人心的，從數(shù)據(jù)看，截止2月6日，已經(jīng)有華為、沐曦、天數(shù)、摩爾、海光等10大國產(chǎn)芯片支持了DeepSeek,各大云商也紛紛跟進(jìn)，一定會掀起“模型/算法定義芯片”的熱潮，對于國產(chǎn)算力是利好。對于效率至上的云商和模型服務(wù)提供商而言，DeepSeek在MoE架構(gòu)、低精度訓(xùn)練、通信效率等方面做出了優(yōu)化，這些對于Infra的影響都決定著智算中心從芯片選取到整體架構(gòu)設(shè)計的各個環(huán)節(jié)，例如：如何平衡算力和顯存的取舍、低(三)對國際競爭的影響家Nvidia高端AI芯片的需求是否會放緩。美元押注OpenAI,但DeepSeek的低成本路線可能會影響式依賴于高昂的訓(xùn)練成本，只有少數(shù)公司能做，AI被作為稀缺資源高價出售。DeepSeekR1把AI價格ol的3%,這可能會徹底顛覆大模型API的商業(yè)模式。由于影響實在太大，我們已經(jīng)可以看到美國(及其他國家)的的模型意大利下架Deepseek(以數(shù)據(jù)隱私為由)。3.AI進(jìn)入創(chuàng)業(yè)黃金時代大模型創(chuàng)業(yè)已成為顯學(xué)，無論是SaaS、教育、醫(yī)療，還是內(nèi)容創(chuàng)作、游戲，都在快速AI化。過去AI創(chuàng)業(yè)受限于高下降95%,獨立開發(fā)者也能負(fù)擔(dān)得起AI訓(xùn)練。2025年：AI爆款應(yīng)用將提前1-2年到來AI完全自動化的內(nèi)容創(chuàng)作(文章、視頻、音樂、游戲)將進(jìn)入C端市場。AI智能助手將更貼近人類思維，從工具變成真正的“數(shù)字勞工”。AI將進(jìn)入工業(yè)、醫(yī)療、教育等核心行業(yè)，提高效率，重塑職業(yè)分工。如果說2023年是“大模型元年”,那么2024-2025年就是“AI4.DeepSeek的崛起引發(fā)了全球資本市場的劇烈震蕩1月27日，美國納斯達(dá)克綜合指數(shù)顯著下跌，市值排名前十的科技公司開盤總計蒸發(fā)近1萬億美元。其中，美國芯片巨頭英偉達(dá)股價單日最大跌幅達(dá)17%,超威半導(dǎo)體、微軟等巨頭股價同步下跌2%～6%。這場沖擊波迅速蔓延至全球資本市場，臺積電、三星電子等亞洲半導(dǎo)體企業(yè)股價同步走低，與美股科技股形成強(qiáng)烈共振。受DeepSeek影響，英偉達(dá)在1月24日至2月3日期間，股價累計跌幅超20%。對此，英偉達(dá)曾緊急對外發(fā)表聲明，試圖以“DeepSeek證明未來需要更多芯片”的論調(diào)穩(wěn)定投資者信心。但市場仍普遍擔(dān)憂，DeepSeek以更低的成本開發(fā)出與OpenAI等行業(yè)巨頭相媲美的產(chǎn)品，將顛覆傳統(tǒng)AI依賴大幅降低算力需求，動搖英偉達(dá)等硬件廠商的業(yè)績增長。與此同時，中國A股市場卻呈現(xiàn)出另一番景象：A股DeepSeek指數(shù)在春節(jié)后三個交易日累計漲幅達(dá)27.48%。2月5日，有11只DeepSeek相關(guān)概念股開盤即漲停。其中，并青云科技等“DeepSeek概念股”一度連續(xù)“20cm”漲停。在港股市場，“DeepSeek概念股”也表現(xiàn)活躍，部分股票漲幅六、國內(nèi)相關(guān)表態(tài)(一)國家層面1.中國常駐聯(lián)合國代表傅聰回答記者提問當(dāng)?shù)貢r間2月3日，在美國紐約聯(lián)合國總部，中國常駐聯(lián)合國代表傅聰舉行記者會。當(dāng)被問到中國人工智能企業(yè)深傅聰表示：“從華為到TikTok,再到Dee多少?"“永遠(yuǎn)不要低估中國科研人員的聰明才智。DeepSeek引發(fā)全球轟動和一些人的焦慮恐慌，說明技術(shù)遏制和技術(shù)限制無法奏效，這是全世界、特別是美國需要學(xué)習(xí)的一課。”在中國外交部2月6日舉行的記者會上，有記者提到，澳大利亞、印度、美國、日本等國也傳出禁止或限制使用(二)地方層面根據(jù)廣東省人民政府官網(wǎng)，2月5日，廣東省委書記黃坤明同志在廣東省高質(zhì)量發(fā)展大會上強(qiáng)調(diào)，“深度求索 產(chǎn)生連鎖效應(yīng)”。2.鄭州2025年2月5日，鄭州市委書記安偉在優(yōu)化營商環(huán)境大北京經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)表示：“支持區(qū)域科技企業(yè)與系化創(chuàng)新。”(一)美國(1)英偉達(dá)尤其受沖擊最大的英偉達(dá)股價下跌16.97%,上一個交易日下跌3.12%。據(jù)路透社報道，在中國人工智能(AI)初創(chuàng)公司27日股價暴跌約17%,隨后該公司發(fā)布聲明，稱DeepSeek17%,至118.58美元每股，原因是投資者擔(dān)心DeepSeek使超6%,至115.01美元每股。報道稱，英偉達(dá)在27日的聲明中表示，DeepSeek的表現(xiàn)說明了如何利用技術(shù)創(chuàng)建新模型，(也就是如何)利用廣泛可用的模型和完全符合出口管制的計算(創(chuàng)建新模型)。”報道稱，英偉達(dá)認(rèn)為，DeepSeek取得的進(jìn)步表明市場對其芯片仍有需求，“推理需要大量的英偉達(dá)GPU絡(luò)。”2月4日，據(jù)參考消息援引德國之聲電臺網(wǎng)站2月3日報道，美國開放人工智能研究中心(OpenAI)首席執(zhí)行官奧特曼2月3日表示，該公司沒有計劃起訴中國AI初創(chuàng)公司杭州深度求索人工智能基礎(chǔ)技術(shù)研究有限公司(DeepSeek),我認(rèn)為這樣會很好。”奧特曼稱："DeepSeek是一個令人印象深刻的模型，但我們相信我們會繼續(xù)開拓前沿并推出出色的產(chǎn)品，所以很高前，OpenAI在1月29日表示，有證據(jù)表明DeepSeek使用OpenAI專有模型來訓(xùn)練自己的模型，并暗示這可能違反了OpenAI服務(wù)條款，但沒有進(jìn)一步提出證據(jù)。(3)谷歌理的支出比例相比AI訓(xùn)練一直在增加。這是件好事，因為推理顯然可以支持企業(yè)獲得良好的投資回報率(即加速推動應(yīng)用落地)。”他指出，推理使用成本將不斷下降，使更多用這就是為什么我們在持續(xù)投資以期迎接這一時刻。”(4)蘋果在蘋果財報會議中，庫克特別提到了中國AI公司DeepSeek,稱其推出的AI模型表現(xiàn)出了出色的效率提升和創(chuàng)新能力。盡管分析師詢問是否DeepSeek會對蘋果的利潤率構(gòu)成威脅，庫克則表示，任何能夠推動效率提升的創(chuàng)新，蘋果都會表示肯定。對于蘋果來說，DeepSeek展現(xiàn)出的技術(shù)能力顯然符合蘋果對創(chuàng)新和高效的追求。(5)微軟微軟CEO薩提亞·納德拉對DeepSeek給予了高度評價，認(rèn)為其展示出的創(chuàng)新能力和技術(shù)突破標(biāo)志著人工智能領(lǐng)域的一個重要進(jìn)展，還認(rèn)為隨著人工智能技術(shù)成本的逐步下降，像DeepSeek這樣的企業(yè)將極大地推動整個行業(yè)的發(fā)展。(1)美議員推動立法促中美AI全面脫鉤2025)。這是美國國會議員首次提出旨在推動中美人工智能與中國的AI技術(shù)交流，以防止先進(jìn)技術(shù)流入中國。霍利參議員稱，流入中國人工智能的每一美元和每一千兆的數(shù)據(jù)，最終都將被用來對付美國。美國不能以犧牲自身實力為代價來增強(qiáng)我們最大的對手的力量。確保美國的經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢意味著切斷中國與美國創(chuàng)新的聯(lián)系，并停止對中國創(chuàng)新的補(bǔ)貼。法案指出：禁止將在中國開發(fā)或生產(chǎn)的AI或生成式AI技術(shù)或知識產(chǎn)權(quán)進(jìn)口到美國。禁止向中國出口、再出口或在中國境內(nèi)轉(zhuǎn)移AI或生成式AI技術(shù)或知識產(chǎn)權(quán)。美得故意在中國境內(nèi)或為受關(guān)注實體進(jìn)行AI或生成式AI的研究或開發(fā)。美國個人不得故意將AI或生成式AI研究信息轉(zhuǎn)移到中國境內(nèi)或受關(guān)注實體。違反研發(fā)禁令的實體可能面臨高達(dá)1億美元的罰款。(2)美國海軍禁止官兵使用DeepSeek大模型到海軍，都考慮或已開厲，提出新法案規(guī)定下載DeepSeek將構(gòu)成犯罪，最高可判處20年監(jiān)禁。(1)得克薩斯州宣布禁止政府設(shè)備使用DeepSeek德克薩斯州則成為美國第一個禁止在政府設(shè)備上使用(二)英國及歐洲(1)英國阿蘭圖靈研究所Lawrence)指出，英國在AI技術(shù)的開發(fā)和部署方面落后于美國和中國。按照他的說法，雖然德國、法國、芬蘭和瑞士(2)德國墨卡托中國研究中心德國墨卡托中國研究中心(MERICS)科技與創(chuàng)新項目為，歐洲若想要與中美主要AI企業(yè)競爭將非常困難。他分“但歐洲仍然可以通過在AI技術(shù)的實施和特定領(lǐng)域上深耕，(3)英國利茲大學(xué)則提到，從OpenAI下一個大型AI模型GPT-5的發(fā)布似乎被推遲來看，當(dāng)前有跡象表明，基礎(chǔ)AI模型的技術(shù)進(jìn)步正在放緩，這也意味著其他國家和公司將有機(jī)會趕上。(4)荷蘭阿斯麥阿斯麥總裁兼首席執(zhí)行官富凱在財報發(fā)布會上表示，DeepSeek推出高效AI模型有助于降低AI應(yīng)用成本，為阿斯麥帶來更多商機(jī)，因為更低成本意味著AI應(yīng)用場景增加，會帶動芯片需求增長。2.政府及公共機(jī)構(gòu)(1)意大利意大利數(shù)據(jù)保護(hù)機(jī)構(gòu)Garante下令屏(2)愛爾蘭(3)法國法國監(jiān)管機(jī)構(gòu)國家信息與自由委員會30日表示，將對杭州深度求索人工智能基礎(chǔ)技術(shù)研究有限公司進(jìn)行問詢，以便了解這家中國初創(chuàng)企業(yè)的人工智能系統(tǒng)是如何運行的，以及可能存在的隱私風(fēng)險。(三)韓國(1)韓國韓國個人信息保護(hù)委員會1月31日表示，個人信息委將向DeepSeek總部發(fā)送質(zhì)詢函，內(nèi)容包括了解人工智能利用個人信息的學(xué)習(xí)過程等，以確認(rèn)其個人信息收集項目和流程，以及處理和保存方法。引發(fā)各種憂慮，因此采取上述措施。委員會將根據(jù)回信內(nèi)容LGAI研究院等機(jī)構(gòu)已啟動對DeepSeekAI模型的測試(3)三星1月31日，三星電子存儲事業(yè)部副社長金宰俊(音)在業(yè)績說明會上表示："我們正在密切關(guān)注業(yè)界動向，并針對不上既存在長期機(jī)遇，也存在短期風(fēng)險。2.政府及公共機(jī)構(gòu)擊”韓聯(lián)社2月5日報道稱，多家韓國公共機(jī)構(gòu)和民營企業(yè)用DeepSeek,還建議員工盡量避免在個人電腦上使用接端出34萬億韓元(約合人民幣1710億元)的新基金用于三大AI領(lǐng)先國家之一。(2)韓國祥明大學(xué)(四)其他國家(1)澳大利亞2月4日，澳大利亞宣布禁止中國人工智能DeepSeek在(2)日本日本數(shù)字大臣平將明稱，希望通過內(nèi)閣網(wǎng)絡(luò)安全中心提希望各省廳公務(wù)員謹(jǐn)慎使用中國初創(chuàng)企業(yè)DeepSeek開發(fā)的切實保護(hù)是問題所在。從保護(hù)用戶個人信息的角度看，如有(3)印度計劃在未來10個月內(nèi)開發(fā)本土大語言模型，并將DeepSeek部署在印度的服務(wù)器上。(一)技術(shù)(1)制度基因的先天性分野1、目標(biāo)函數(shù)錯位：國家使命與市場生存的本質(zhì)差異中科院自1949年成立之初就被賦予"國家戰(zhàn)略科技力量攻關(guān)展開。在2016-2020年承擔(dān)的173項國家重大專項中，92%屬于追趕型技術(shù)，僅有8%涉及前沿探索。這種“補(bǔ)短板”導(dǎo)向，使其創(chuàng)新路徑天然傾向于漸進(jìn)式改良。反觀DeepSeek這類民營企業(yè)，其生存法則要求必須找到市場空白點實現(xiàn)突破。當(dāng)OpenAI在2020年發(fā)布GPT-3DeepSeek已用抵押房產(chǎn)獲得的2000萬后動資金開始架構(gòu)設(shè)2、資源分配機(jī)制的代際落差中科院的“課題制”科研模式，至今仍保留著明顯的計劃經(jīng)濟(jì)特征。以某重點實驗室為例，其年度預(yù)算中72%用于設(shè)備維護(hù)與人員工資，真正投入前沿探索的經(jīng)費不足15%。購買一張GPU顯卡需要經(jīng)歷6層審批流程。在模型訓(xùn)練階段，曾創(chuàng)下72小時內(nèi)調(diào)用3000塊A100芯片"創(chuàng)新模式——通過區(qū)塊鏈技術(shù)將分散的算力資源證券化，實現(xiàn)算力資產(chǎn)的實時交易與組合優(yōu)化。困局。某人工智能團(tuán)隊負(fù)責(zé)人透露，其團(tuán)隊每年需完成12篇SCI論文的硬性指標(biāo)，直接擠壓了30%的工程化時間。這種機(jī)制下，科研人員更傾向于選擇風(fēng)險小、易出成果的改良型課題。研發(fā)人員可分享產(chǎn)品商業(yè)化收益的15%-25%。其首席科學(xué)家年僅32歲，卻掌握著數(shù)億元研發(fā)資金的自主支配權(quán)。這種"高風(fēng)險高回報"的激勵機(jī)制，吸引了大批頂尖人才從體制內(nèi)出走——2022年清華計算機(jī)系博士畢業(yè)生中，選擇加入科技創(chuàng)業(yè)公司的比例首次突破60%。(2)創(chuàng)新效率的量子級差距1、技術(shù)迭代速度的維度差異在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，中科院某團(tuán)隊2018年后動的"智源"大2021-2023年間，實現(xiàn)了從百億參數(shù)到萬億參數(shù)的六級跳。這敏捷模式。更值得關(guān)注的是技術(shù)路線的選擇機(jī)制。中科院團(tuán)隊在模型架構(gòu)設(shè)計階段，需組織三次專家評審會，耗時近五個月完成技術(shù)方案論證。而DeepSeek通過A/B測試平臺，可在24小時內(nèi)完成20種架構(gòu)方案的并行驗證，利用實時數(shù)據(jù)反饋快速決策。2、工程化能力的代際鴻溝中科院某自然語言處理實驗室的成果轉(zhuǎn)化率長期徘徊在8%左右，其開發(fā)的語義分析系統(tǒng)在真實場景中的錯誤率是商業(yè)產(chǎn)品的3-5倍。究其原因，在于缺乏工程化思維——研究人員更關(guān)注算法在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)，而非實際應(yīng)用中的魯棒性。DeepSeek則構(gòu)建了獨特的"場景反哺"機(jī)制。在開發(fā)醫(yī)療對話系統(tǒng)時，其工程師團(tuán)隊直接入駐三甲醫(yī)院急診科，通過2000小時的真實醫(yī)患對話記錄優(yōu)化模型。這種"浸泡式開發(fā)"使其產(chǎn)品在特定場景的準(zhǔn)確率達(dá)到97.3%,遠(yuǎn)超學(xué)術(shù)界的benchmark水平。中科院的創(chuàng)新生態(tài)仍停留在"實驗室-期刊-評獎"的閉合顯示，中科院近五年專利轉(zhuǎn)化平均周期為4.7年，且76%的轉(zhuǎn)化發(fā)生在關(guān)聯(lián)企業(yè)。這種封閉性導(dǎo)致創(chuàng)新要素難以流動。而DeepSeek搭建的開源社區(qū)已吸引全球23萬開發(fā)者參獲得8.4萬星標(biāo)，衍生出300多個行業(yè)解決方案。這種開放創(chuàng)新模式帶來的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，是傳統(tǒng)科研機(jī)構(gòu)難以企及的。(3)體制突圍的艱難探索1、中科院的自我革新實驗面對困局，中科院并非毫無作為。其2018年后動的“率先行動”計劃，試圖在管理體制上突破：成立深圳先進(jìn)院等探索“沿途下蛋”式成果轉(zhuǎn)化。但這些改革仍受制于事業(yè)單位體制——某新型研究院在嘗試員工持股時，因觸及國有資產(chǎn)管理規(guī)定被迫中止。2、新型研發(fā)機(jī)構(gòu)的第三條道路蘇州生物醫(yī)學(xué)工程研究所的"事業(yè)單位+市場化運營"雙軌制試驗頗具后示。該所通過設(shè)立產(chǎn)業(yè)基金控股產(chǎn)業(yè)化公司，科研人員可保留編制參與創(chuàng)業(yè)。這種模式下誕生的心擎醫(yī)療，僅用三年就研發(fā)出國產(chǎn)首個體外人工心臟。但這種模式推廣面3、國家實驗室的體制嫁接嘗試合肥量子信息科學(xué)國家實驗室引入民營資本參與建設(shè)，形成“國家所有、混合運營”模式。實驗室將基礎(chǔ)研究設(shè)施向國盾量子等企業(yè)開放，企業(yè)則反饋工程化經(jīng)驗。這種協(xié)同創(chuàng)新使中國量子通信技術(shù)保持領(lǐng)先，但知識產(chǎn)權(quán)歸屬等深層矛盾仍未完全破解。(4)破局之道：構(gòu)建科技創(chuàng)新共同體1、制度層面的“破壁工程”-推行"創(chuàng)新特區(qū)"政策，在特定領(lǐng)域允許科研機(jī)構(gòu)試行企業(yè)化運營-建立“技術(shù)移民”通道，打破事業(yè)單位編制對人才流-改革科研經(jīng)費管理制度，引入“負(fù)面清單”和“里程-建立“三維評價”體系：學(xué)術(shù)價值(30%)、產(chǎn)業(yè)影響(40%)、社會效益(30%)估-將技術(shù)轉(zhuǎn)移成效納入機(jī)構(gòu)考核核心指標(biāo)-建立科研設(shè)施共享平臺，將1500億元存量設(shè)備資產(chǎn)證券化-發(fā)展技術(shù)經(jīng)理行業(yè)，培育專業(yè)化的科技成果轉(zhuǎn)化服務(wù)商(5)超越二元對立的創(chuàng)新哲學(xué)中科院與DeepSeek的對比，本質(zhì)上是兩種創(chuàng)新范式的后者彰顯著敏捷化、網(wǎng)絡(luò)化的“新科學(xué)”特征。在AI制藥領(lǐng)預(yù)示著未來科技創(chuàng)新既非單純的體制內(nèi)突破，也不是完全的市場化奇跡，而是需要構(gòu)建更具彈性的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)。如何讓中科院的戰(zhàn)略定力與DeepSeek的市場銳度發(fā)生化學(xué)這場靜悄悄的科技體制改革，或?qū)Q定中國能否在下一個創(chuàng)新周期掌握定義未來的權(quán)力。2.王凡、劉少山：中國如何引領(lǐng)全球具身智能?DeepSeek的戰(zhàn)略后示|AI觀察的新興AI大模型應(yīng)用異軍突起，以超乎想象的速度躍居全球科技舞臺的中心。在極短的時間內(nèi)，其每日活躍用戶數(shù)量便超越了先前的熱門平臺ChatGPT,并在此后的日子里持續(xù)激增，成功觸及2000萬日活躍用戶的里程碑，彰顯了驚人的這一非凡成就不僅令OpenAI與NVIDIA等業(yè)界巨頭深生態(tài)的巨大潛力。作為一家專注于AGI研發(fā)的公司，破了長期以來西方科技巨頭在大模型領(lǐng)域的壟斷格局。國家安全、國際競爭、數(shù)據(jù)主權(quán)等方面提供了戰(zhàn)略支撐，使中國在全球AI競賽中占據(jù)了重要地位。然而，DeepSeek的變革局限于語言智能領(lǐng)域，人工智能的終極目標(biāo)不僅僅是處理