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          DeepSeek,擊中了全球AI的軟肋

          2025-02-20 15:53:28 聽新聞

          作者:輝常觀察    責(zé)編:高雅馨

          DeepSeek的出現(xiàn)標(biāo)志著全球AI發(fā)展進入了一個以創(chuàng)新和算法為核心的新階段,徹底改變了以往以資本和算力為主導(dǎo)的模式。

          (本文作者孟永輝)

           

          DeepSeek的出現(xiàn),用生動的事實告訴我們,有關(guān)全球AI格局業(yè)已確定的論斷,還為時過早。

          換句話說,只要有關(guān)AI的創(chuàng)新一天不停止,那么,全球AI的格局,隨時都有被顛覆的可能性。

          觀察DeepSeek在巨頭的夾縫中崛起的現(xiàn)實,不難看出,DeepSeek正是擊中了全球AI玩家們的軟肋,最終才得以揚名。

          至此,人們對于AI的看法,將會發(fā)生一次徹底的改變。

          如果對于DeepSeek的出現(xiàn)進行一個總結(jié)和定義的話,我更加愿意將其看成是全球AI發(fā)展的分水嶺。

          以DeepSeek的出現(xiàn)為開端,全球AI的發(fā)展將會告別所謂的神秘和高大上,真正回歸到普適、大眾化的發(fā)展階段。

          未來的AI,將不再僅僅只是那些占盡先機的先發(fā)者的專屬領(lǐng)地,而是成為了每一個愿意創(chuàng)新,可以創(chuàng)新的玩家們的新藍海。

          回顧以往的AI發(fā)展,不難看出,它其實是一個以資本為主導(dǎo)的粗放型的發(fā)展模式。

          無論是AI玩家們對于算力的需求,抑或是對于硬件的嚴重依賴,無一不在為我們展示著這一點。

          當(dāng)DeepSeek開始出現(xiàn),一切開始有了改觀,以往的那些被驗證過的「公式」徹底被改寫,一幅有關(guān)AI發(fā)展得更加瑰麗的畫卷,開始一點一點地鋪展在人們的面前。

          DeepSeek之所以會有如此巨大的影響力,其中一個最為重要的原因在于,它擊中了全球AI的軟肋。

          01

          唯「閉源」至上的軟肋

          縱然是在AI的發(fā)展已經(jīng)進入到相對較為明晰的發(fā)展階段之后,人們對于AI究竟是開源優(yōu)先,還是閉源優(yōu)質(zhì)的討論,依然還在持續(xù)。

          之所以會有這樣一種爭論,其中一個很重要的原因在于,玩家們很難有一個明確的判定標(biāo)準來衡量AI究竟是開源好,還是閉源好。

          這一點,縱然是在OpenAI出現(xiàn)的情況之下,依然沒有任何改觀。

          然而,當(dāng)DeepSeek開始崛起,這個問題,開始有了一個明確的答案。

          可以說,DeepSeek用響亮的聲音告訴全世界,AI只有不斷地開源,只有不斷地將外部的算力進行集成,才能真正將AI的發(fā)展帶入到一個全新的階段。

          對于那些想要通過閉源來保持自身優(yōu)勢的玩家們來講,DeepSeek無疑是給了它們一記響亮的耳光。

          DeepSeek之所以會讓我們看到了開源的潮流和趨勢,其中一個很重要的原因在于,只有不斷地開源,才能不斷地推平業(yè)已建構(gòu)起來的壁壘,才能不斷地消弭AI先發(fā)者與后來入局者的鴻溝,真正讓AI回歸到應(yīng)用的本質(zhì)上。

          對于以往將閉源奉若圭臬的玩家們來講,DeepSeek的出現(xiàn),無疑是當(dāng)頭一棒。

          觀察當(dāng)下AI行業(yè)的發(fā)展,不難看出,雖然有些玩家們宣稱開源,有些玩家們宣稱閉源,但是,從本質(zhì)上來看,它們都沒有實現(xiàn)真正意義上的開源,而僅僅只是將閉源看出是維持自身市場地位的一種方式和手段。

          DeepSeek的出現(xiàn),徹底改變了這一切,從而將全球AI 玩家們的軟肋暴露在了人們的面前。

          02

          唯「算力」至上的軟肋

          如果說,DeepSeek將AI行業(yè)的開源和閉源之爭有了一個明確的方向的話,那么,它對于人們對于算力、硬件的迷信拉下了神壇,則是它擊中了全球AI的軟肋的另外一個具體體現(xiàn)。

          這一點,我們可以從DeepSeek出現(xiàn)之后,以英偉達為代表的AI硬件玩家們的市值大幅度蒸發(fā)上,看出一絲端倪。

          可以說,DeepSeek的崛起,真正讓人們看到了所謂的AI,并不是囤積了大量的AI硬件,并不是儲備了大量的算力,便可以保持自身領(lǐng)先的事情。

          對于AI來講,創(chuàng)新,只有不斷地創(chuàng)新,才能真正保持自身的優(yōu)勢,才能持續(xù)不斷地延續(xù)自身的領(lǐng)先性。

          對于那些將有關(guān)AI的軟件和硬件的儲備,看成是保持自身領(lǐng)先性的玩家們來講,DeepSeek的出現(xiàn),無疑是擊中了它們的軟肋。

          透過DeepSeek,我們需要看到的是,無論是軟件也好,還是硬件也罷,它們都不是保持在AI賽道領(lǐng)先的籌碼,只有創(chuàng)新,唯有創(chuàng)新,才能真正讓自身在AI的賽道上保持不敗之地。

          如果我們尋找DeepSeek擊中了全球AI的軟肋的另外一個具體體現(xiàn)的話,它對于AI行業(yè)發(fā)展的本質(zhì)和精髓的重塑與校正,無疑是一個重要方面。

          當(dāng)DeepSeek開始出現(xiàn)之后,AI玩家們需要拋棄以往僅僅只是靠著先發(fā)優(yōu)勢,僅僅只是靠著囤積硬件,便可以一勞永逸地享受紅利的思維,通過持續(xù)不斷的創(chuàng)新來找到AI發(fā)展的新紅利,真正實現(xiàn)自身在AI賽道上的領(lǐng)先。

          03

          唯「模型」至上的軟肋

          在DeepSeek尚未出現(xiàn)之前,外界對于AI的看法,其實是不正確的。

          這一現(xiàn)象最為直接的體現(xiàn),便是人們對于AI大模型的迷之推崇。

          不過,玩家們之所以會對大模型如此推崇,除了和AI賽道的「先驅(qū)者們」以大模型為切入的打法有關(guān)之外,另外一個很重要的原因在于,資本市場對于AI認識的失焦。

          它們簡單地認為,只有靠龐大的資金投入,建構(gòu)起來了大模型的大壩,才能在未來的應(yīng)用上占得先機。

          當(dāng)DeepSeek開始崛起之后,僅僅只是唯大模型至上的發(fā)展模式的弊端,開始被一點一點地暴露出來。

          可以說,DeepSeek用生動的事實告訴外界,縱然是不去用龐大的資金投入來研發(fā)大模型,僅僅只是憑借著低成本、小投入,依然可以在AI賽道上分得一杯羹。

          無論是從DeepSeek在大模型上的以小搏大上,還是在DeepSeek出現(xiàn)之后,李飛飛團隊僅僅用不到50美元的價格,做成了媲美DS-R1的模型,我們都可以看出,以大規(guī)模的資金堆砌來做大模型,并以此來保持自身領(lǐng)先的做法,早已不再合乎時宜,而是將會把自身的發(fā)展帶入到死胡同里。

          如果我們尋找DeepSeek擊中了全球AI的軟肋的另外一個表現(xiàn)的話,不再唯大模型至上,而是更多地將AI的重點轉(zhuǎn)移到應(yīng)用上,而是更多地用低成本來建構(gòu)模型,無疑是另外一個主要表現(xiàn)。

          對于一直都將資金看成是AI發(fā)展的重心,對于一直都將大模型看成是AI發(fā)展的起始之地的玩家們來講,DeepSeek無疑給了它們當(dāng)頭一棒。

          拋棄僅僅只是以重金來打造大模型的做法,真正將AI發(fā)展的重心落地在應(yīng)用上,真正將AI的驅(qū)動力轉(zhuǎn)移到算法創(chuàng)新上,或許才是DeepSeek后時代AI行業(yè)發(fā)展的主流和趨勢。

          結(jié)語

          說到底,DeepSeek,擊中了全球AI的軟肋,才是保證自身成為AI發(fā)展分水嶺的標(biāo)志的具體體現(xiàn)。

          對于DeepSeek來講,不再一味地閉源,而是開源,不再一味地講究算力,而是進行算法創(chuàng)新,不再一味地堆砌大模型,而是更多地強調(diào)落地和應(yīng)用,或許才是保證它可以在巨頭的夾縫之中得以出現(xiàn)和崛起的關(guān)鍵。

          DeepSeek,是一個分水嶺。

          它,告別的是一個唯資本和算力為主導(dǎo)的時代,迎來的是一個唯創(chuàng)新和算法為殺手锏的明天。

          本文僅代表作者觀點。

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