隨著對DeepSeek-V1、R1等系列模型的挖掘，超低成本、開源驅動、創新訓練、本土AI等關鍵詞引發了Deep-Seek的全球熱潮。AI競逐不斷升溫，發展態勢瞬息萬變，背后是不斷掀翻“刻板印象”的中國初創力量。
有驚喜，是因為DeepSeek以較低成本實現了性能領先，掀翻了“更強模型必須更高算力、更高成本”的“刻板印象”。
根據測試數據，與OpenAI相比，DeepSeek-V3的能力與GPT-4o相近；在后訓練階段大規模使用強化學習技術后，DeepSeek-R1與o1不分高下。然而，如此領先的性能，根據其技術論文，V3的訓練GPU成本僅為557.6萬美元，所用GPU小時僅為278.8萬個，低于標桿開源模型Llama-3.1所花費的10％。
更低的訓練成本、更強的模型性能，使得DeepSeek的推理定價大幅降低至僅約OpenAI的3％，從而快速贏得用戶的青睞。作為“土生土長”的中國AI，DeepSeek不僅是首個登頂中國區和美國區蘋果應用商店免費榜的國產應用，還創造了史上最快突破日活躍用戶3000萬大關的紀錄。
有驚詫，是因為DeepSeek“奇襲”硅谷，掀翻了AI前沿領域“美國引領、中國跟隨”的“刻板印象”。
戲劇性的是，與DeepSeek-R1發布近乎同一時間，美國總統特朗普宣布美國政府將與OpenAI、甲骨文和軟銀合作，共同投資5000億美元用于支持美國的人工智能基礎設施建設，進一步鞏固并彰顯美國的“AI霸權”。
而DeepSeek的“橫空出世”，解構了OpenAI的閉源“高墻”，繞過了英偉達高性能算力卡的禁售“封鎖”，讓美國在AI領域的“小院高墻”出現了裂痕，促使美國反思AI產業軟硬件封鎖是否有用和超高投入的AI發展路線是否正確。
有驚嘆，是因為DeepSeek選擇將模型開源，以共享推動AI創新與生態繁榮，掀翻了“閉源AI更領先”的“刻板印象”。
近年來，AI大模型閉源與開源的路線之爭越發激烈，其核心矛盾在于如何解決大模型的投入與盈利的可持續問題。選擇開源還是閉源，企業各有其考量，也有兩方同時布局的選項。
顯然，DeepSeek選擇開源，對它維持自身的技術優勢是不利的，但無疑對提振開源熱情、壯大開源社區、繁榮AI生態是有利的。特別是開源AI大模型的自主定制、成本較低、社區活躍等特點，將極大激發我國在各應用場景部署、使用并進一步開發AI大模型的主動性。此外，引導更加開放、透明、共享的AI開源發展，將成為我國破局“小院高墻”“脫鉤斷鏈”的關鍵一招。
“DeepSeek的成功并非僅僅是中國AI的勝利，還是開源模型戰勝了專有模型。”圖靈獎獲得者、Meta首席人工智能科學家楊立昆（Yann LeCun）對DeepSeek及中國AI發展成果不吝贊美，OpenAI、英偉達、微軟、Meta等AI巨頭也對DeepSeek高度重視。
從AI基礎設施廠商、國產芯片廠商，到三家基礎電信企業、阿里云、華為云、亞馬遜AWS、微軟Azure等國內外云計算巨頭全面接入DeepSeek開源大模型，國家超算互聯網平臺正式上線，再到多媒體傳媒、工業軟件、自動駕駛等應用爆發——DeepSeek的成功，充分詮釋了一家初創企業的“顛覆式”創新能產生怎樣的“爆發力”。
DeepSeek團隊的成功，不僅有望成為2025年中國AI應用全面爆發的啟動點，還將極大鼓舞正在各領域積極尋求創新突破的年輕人，他們將成為我國在新一輪科技革命和產業變革中競逐制高點的核心力量。
業界預計，2025年我國有望培養大模型應用開發人才30萬～50萬人，從“人口紅利”轉向“工程師紅利”的趨勢不斷顯現。高素質的人才隊伍中必將涌現一批敢于創新、善于創新的初創團隊，從高校到企業，他們將聚焦垂直領域，無論是技術創新還是工程創新，在推動科技創新和產業創新融合發展的春天來臨時，他們將是承載希望、茁壯成長的“雨后春筍”。
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