佘惠敏

近来，中国人工智能（AI）公司深度求索（DeepSeek）发布的开源大模型DeepSeek-R1火遍全球，引发业内热议：全民AI时代是否已经到来？

过去两年多，以OpenAI为代表的美国公司开启并引领了人工智能大模型投资热潮，因为不缺芯片和算力，其主流思路是“越大越好”——以更强算力、更多数据训练更大的模型，来获得更高性能。这让大模型能源消耗巨大，训练成本惊人，也带来了商业推广难题：大模型投不起，小模型不好用。

DeepSeek改变了这一格局。他们在模型架构和训练过程中进行深度优化，在大幅降低计算资源消耗的同时，跻身世界顶级AI大模型之列，实现了“低成本”与“高性能”的兼得。

低成本是技术普及的基本要求，买得起才能让千家万户用得上。小汽车、个人电脑、手机的普及都是如此，人工智能产业大概也不会例外。这几年，企业界和科技界已经为降低大模型成本作出了大量努力，DeepSeek模型正是其中的杰出成果，证明“此路可通”。但大模型价格还没有降到底。在降本增效这条路上，DeepSeek并非终点，而是一个新的起点。

DeepSeek使用专家混合架构MoE实现了更高的成本效益。而就在2月12日，字节跳动豆包大模型团队宣布推出全新的稀疏模型架构UltraMem，优化了推理性能，使得推理速度较MoE架构提升了2倍至6倍，推理成本最高可降低83%。

从商业应用角度看，DeepSeek重塑AI生态链，大模型展现了巨大商业潜力。

美国的AI龙头公司一方面夸大开源AI的安全风险，力图通过监管抑制开源AI，另一方面又用巨大投入抬高大模型准入门槛。这就形成了“金字塔”生态，科技巨头垄断大模型，中小企业依赖API。

而开源模型对于全球AI供应链至关重要，广大发展中国家尤其需要开源AI技术。开源模型让每个开发者都能轻松调用强大的AI工具，不再受大公司的约束，AI的进化速度和普及程度都明显提升。

当然，开启全民AI时代，还面临许多挑战。开源模式依赖社区贡献，需建立激励机制避免碎片化，也要在开源与商业化之间取得平衡，以利于生态系统的可持续发展。让AI适配智能眼镜、手机等边缘计算设备，要有更好的模型压缩技术。通用模型在垂直场景易“水土不服”，需结合行业知识库定制化开发，要抓紧制定行业数据共享与安全标准。防范算法歧视与就业冲击，还要加强AI伦理教育，构建“技术—法律—社会”协同治理框架。

人工智能是引领未来产业的科技。我们不仅要做技术突破者，更要做规则重构者，要让人工智能大模型从“精英游戏”变成“全民红利”。据《经济日报》