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开源AI意味着什么,DeepSeek为何与众不同?

NEXTECH
Last updated: 2025年3月15日 上午1:56
By NEXTECH
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15 Min Read
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  • DeepSeek已经撼动了人工智能行业,超过ChatGPT成为美国苹果应用商店下载量最大的免费应用。
  • DeepSeek的关键与众不同之处在于,这款中国应用是开源的,也就是说任何人都可以复制、下载并在此基础上进行开发。
  • 世界经济论坛的“人工智能促进行业转型”倡议正在探索人工智能驱动创新中的挑战和机遇。

人工智能是否迎来了自己的“斯普特尼克时刻”?换句话说,中国公司DeepSeek是否创造了一种成本更低、能效更高且更易于使用的人工智能模型开发方式?

知名科技风险投资家马克·安德森就是这么认为的,他称赞DeepSeek 是“我见过的最令人惊叹和印象最深刻的突破之一,并且作为开源技术,它是献给世界的一份厚礼”。

但什么是开源人工智能?为什么它是一项重要突破?

DeepSeek为何与众不同?

DeepSeek已经搅乱了科技界的格局。英国《金融时报》将其创始人梁文峰比作挑战美国大型科技巨头“歌利亚”的“大卫”。

DeepSeek总部位于杭州,由中国对冲基金公司幻方(High Flyer)投资,在2023年才成立。其旗舰产品DeepSeek-R1模型于2025年1月推出,在推理和数学技能方面展现出与其他领先人工智能模型不相上下的实力。但它的开发过程却与其他人工智能模型存在一些关键差异。

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和OpenAI的ChatGPT和Anthropic的Claude(它们的模型、数据集和算法都是保密的)不同,DeepSeek是开源的,这意味着任何人都可以下载、复制并在此基础上进行开发。它的代码和全面的技术说明都是免费共享的,全球开发者和组织都可以访问、修改和部署。

相比之下,虽然Meta和谷歌的模型对任何人都开放,但它们并不被视为真正的开源模型,因为其用户应用模型的方式受到许可证的限制,且训练数据集也未公开。

美国仍是人工智能模型的主要来源。

图片来源:斯坦福大学

更低成本,更高能效

DeepSeek与其他人工智能模型的另一个关键区别在于搭建成本。有数据显示,它的搭建成本为560万美元,仅为Meta的Llama模型成本的10%。这不禁让人质疑,人工智能市场(尤其是美国市场)的巨额融资需求是否像人们最初认为的那样必要。受此影响,1月底,设计人工智能半导体技术的英伟达(Nvidia)股价大幅下跌。

如果构建人工智能模型的时间更短、能耗更低,对环境来说无疑是个好消息:因为人工智能相关的高电力消耗正在大幅增加碳排放。DeepSeek的方法可以为人工智能的规模化提供一条更可持续的发展路径。

美国在人工智能领域的投资超过了欧盟和中国。

图片来源:斯坦福大学

开源人工智能如何改变市场?

截至2025年1月底,DeepSeek已超过ChatGPT,成为美国苹果应用商店下载量最高的免费应用。许多人认为,它的迅速崛起可能是人工智能民主化的重要一步,使小型公司、初创企业和个人开发者能在DeepSeek-R1的基础上进行开发。

有人认为,一种更加平等的全民人工智能(AI-for-all)方法可以加速尖端技术获取困难地区的创新,并更广泛的推动技术进步。开发人员可以不用专注于构建专门的模型,而是能将资源用于创建专门的应用程序,从而释放人工智能解决现实问题的力量。

这一目标也得到了世界经济论坛的“行业人工智能转型”倡议的支持,该倡议正在探索人工智能驱动的创新所带来的挑战和机遇,并在最新发布的白皮书中探讨了人工智能在各行业的变革潜力。

许多科技界人士认为,DeepSeek的开源性质有助于营造合作环境,加快人工智能创新。还有人认为,开源模型可能更值得信赖,因为人们可以查询训练数据。

事实上,许多领先模型由于训练数据不透明,导致其企业受到法律起诉。

然而,DeepSeek也曾因其回答内容和训练数据被指存在审查问题而受到批评。一些国家的政府也以隐私问题为由禁止使用DeepSeek。确保数据处理透明、安全措施健全和审查的尽量精简是建立信任和更大限度提升技术接受度的关键。

美国与人工智能相关的法规数量迅速攀升。

图片来源:斯坦福大学

另一方面,一些人认为开源人工智能会带来巨大风险,因其可能会被用于开发生物武器、助长传播错误信息和虚假信息等恶意目的。

但无论如何,DeepSeek的出现都让人工智能行业重新思考起了竞争力问题。其低成本的开源方法颠覆了传统观念,促使各国反思人工智能时代真正的成功之道。

虽然DeepSeek的开源框架促进了包容性和透明度,但也引发了有关数据隐私、地缘政治动态和安全的重要问题。随着技术不断发展,如何应对这些挑战将是释放其全部潜力并确保其得到负责任使用的关键。

Charlotte Edmond

论坛议程高级撰稿人

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