數(shù)勢科技黎科峰：如果再做閉源模型，必須比DeepSeek好兩倍以上 開源推動AI進步
在2025中關村論壇年會的“未來人工智能先鋒論壇”上，創(chuàng)新工場董事長兼零一萬物CEO李開復發(fā)表演講。他提到DeepSeek通過破解并開源推理模型的思考訓練過程，縮小了與美國的差距，并展示了高效的工程效率。這與OpenAI大規(guī)模融資的底層邏輯相抗衡。開源模型的能力已經(jīng)趕上閉源模型，進一步推動了SOTA模型的商品化。
李開復認為，閉源模式已無前途，只有開源才能獲得更好的發(fā)展?！癉eepSeek Moment”將大幅加速大模型在中國的全面落地。然而，他也指出，盡管DeepSeek模型強大，但在企業(yè)應用中仍需解決安全部署、快速實現(xiàn)私有化部署、行業(yè)場景的應用實踐以及行業(yè)定制等問題。為此，零一萬物進行了戰(zhàn)略調整，全面擁抱DeepSeek，提供企業(yè)級的DeepSeek部署定制解決方案。
他還表示，在AI技術迅速發(fā)展的背景下，2025年將成為AI應用大規(guī)模落地的關鍵一年。過去兩年間，大模型的問答能力已經(jīng)超過人類，新技術不斷突破，數(shù)字化AI與真實物理世界的融合日益加深。大模型推理成本顯著下降，AI 2.0的普惠效應將加速產(chǎn)業(yè)滲透。相比云計算，AI 2.0應用層的爆發(fā)周期預計將縮短至兩年內。
隨著Scaling Law的放緩，超大預訓練模型的直接商業(yè)價值正在逐漸降低。數(shù)據(jù)不足導致傳統(tǒng)預訓練方法可能走向終結，超大GPU群的效率降低和容錯問題使得邊際效應遞減，此外，這些模型價格昂貴且速度緩慢。新的推理Scaling Law（慢思考）有望帶來更高回報。因此，超大預訓練模型的價值正逐漸轉移到“教師模型”的角色，成為大模型時代的基礎架構。舊的學習范式是人教AI，而新的學習范式則是AI教AI。
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