來源：經濟日報  記者：黃鑫

據分析，DeepSeek-V3模型訓練成本不到OpenAI同性能模型GPT-4的十分之一，DeepSeek-R1模型訓練成本僅為OpenAI o1模型的3%至5%。在推理方面，DeepSeek-R1模型的使用成本是OpenAI o1模型的三十分之一。此外，DeepSeek通過算法優化、效率提升等工程技術創新，以較低成本有效提升了性能，打破了“堆算力、拼數據”的傳統路徑。

賽迪智庫信息化與軟件產業研究所所長韓健認為，DeepSeek的成功，標志著我國在大模型領域走出了一條“低成本、高性能”創新之路，為全球人工智能發展提供了新的發展范式。

“以DeepSeek為代表的我國人工智能技術創新再次取得突破性進展，不僅在全球大模型性能競賽中表現卓越，還為全球大模型開源貢獻了中國力量。同時，大幅降低了大模型應用成本，推動我國人工智能大模型技術進入規模化應用的新發展階段。”賽智產業研究院院長趙剛說。

韓健認為，DeepSeek在推動大模型降低成本方面的貢獻，將有力促進以大模型為代表的人工智能技術賦能千行百業，“人工智能+”行動將加速走深向實。此外，DeepSeek開源開放的發展路徑，吸引產業鏈上下游企業快速跟進，有望促進形成芯片、云計算、模型等協同突破的鏈式創新態勢，加速構建良好產業生態。

聯想集團董事長兼首席執行官楊元慶表示，具有更高效率和更低成本的人工智能技術加速了個人智能，尤其是端側智能、邊緣側智能的成熟進程，也促進并加速了人工智能在企業的部署應用。目前，聯想人工智能電腦、人工智能手機和人工智能平板已全面接入云端DeepSeek-R1聯網滿血版大模型，并將率先在端側本地部署DeepSeek大模型。

全產業鏈能力是產業競爭的關鍵。趙剛表示，我國人工智能產業整體上處于全球第一梯隊，發展水平僅次于美國，產業鏈完整、創新能力強、應用場景豐富。我國人工智能產業覆蓋了人工智能芯片、大模型算法、高質量數據集、大模型應用、具身智能體等全產業鏈，形成了京津冀、長三角、粵港澳大灣區等人工智能產業集群。

韓健介紹，在技術創新方面，我國已成為全球擁有人工智能專利最多的國家，占比高達61%；我國通過生成式人工智能備案的大模型達302款，涌現出DeepSeek等一批優秀大模型產品。要素集聚方面，智能算力基礎設施加快建設，數據要素市場穩步推進。

國際數據公司與浪潮信息日前聯合發布的《中國人工智能計算力發展評估報告》顯示，2024年，中國智能算力規模達725.3百億億次/秒，同比增長74.1%，增幅是同期通用算力增幅的3倍以上；市場規模為190億美元，同比增長86.9%。

人工智能賦能新型工業化深入推進。比如，浪潮云洲依托知業大模型的行業知識增強、多模態理解能力，結合檢索增強生成、自主決策智能體等技術，為山東電工電氣集團打造安全監測預警和智能客服應用。通過大模型驅動的智能分析決策體系，縮短了企業應對危險的反應時間，為安全生產和客戶服務提供了有力支持。

中國鋼鐵工業協會數據顯示，截至今年1月，80%的企業已建設智能集控中心，81%的企業探索開展大數據模型應用。

“人工智能與新興領域加速融合，持續打造新質生產力新引擎。以智能駕駛為例，比亞迪全面接入DeepSeek-R1大模型，推動全系車型搭載高階智駕技術，吉利、東風、上汽等國內主流車企也紛紛接入DeepSeek大模型。”韓健說。

場景應用是產業發展的主要驅動力。一方面，大模型開發門檻、應用成本不斷降低，驅動產品創新、場景探索、行業賦能，DeepSeek的開源策略正加速人工智能應用多元化；另一方面，我國具有工業門類全、人口基數大、市場需求多等優勢，為人工智能應用提供了豐富場景，不斷催生新應用。

“DeepSeek使我國與美國的人工智能差距有所縮小，尤其是在推理模型方面不相上下。但整體上我們仍處于追趕階段，在人工智能芯片、新一代模型核心架構、大模型科學應用等方面差距仍很明顯。”趙剛說。

據了解，工業和信息化部將組織開展“揭榜掛帥”，支持企業、科研機構等加快算力、算法、數據研究攻關，加強通用大模型和行業大模型研發布局，推動智能產品裝備迭代升級，加快建設高質量數據集。

韓健認為，要加大對芯片、模型、架構、工具鏈等領域的創新支持力度，構建愿創新、敢創新、能創新的人工智能創新生態；持續強化智算中心、數據要素市場等人工智能產業發展要素體系建設，夯實人工智能產業發展根基；深入推動“人工智能+”行動，引導大模型企業與行業用戶加強合作，打造行業應用優秀產品和典型標桿。

“要支持企業通過模型開源、模型蒸餾、模型工程優化等方式，不斷完善大模型推理能力，提升模型效能，降低模型成本。支持各行業高質量數據集建設，充分利用行業專家數據和合成數據，提升模型智能水平。在科學研究、生物醫藥、智能制造等領域，深入推廣行業大模型和具身智能體應用。”趙剛說。

據了解，工信部已支持企業打造鋼鐵、有色、電力、通信、化工等行業大模型，推動人工智能和重點行業深度融合，加速智能化轉型升級。圍繞消費品、原材料、電子信息等領域，組織開展人工智能賦能新型工業化“深度行”，推動千余家企業精準對接，加強產業鏈上下游供需匹配。

在生態培育方面，工信部支持上海、深圳、北京等地建設國家人工智能創新應用先導區，推動國家高新區成立人工智能產業協同創新網絡，指導成立中國人工智能產業發展聯盟，匯集千余家企業協同發展。目前，我國累計培育416家人工智能領域國家級專精特新“小巨人”企業。

“下一步，一方面，推動智能產業化，夯實人工智能產業底座，強化智能裝備產品供給水平，高質量發展人工智能產業；另一方面，推動產業智能化，加快人工智能賦能應用，發揮我國工業體系‘大全多’優勢，推動人工智能和制造業深度融合，高水平賦能新型工業化。”工信部相關負責人說。

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