近來，中國人工智能（AI）公司深度求索（DeepSeek）發布的開源大模型DeepSeek-R1火遍全球，引發業內熱議：全民AI時代是否已經到來？

過去兩年多，以OpenAI為代表的美國公司開啟并引領了人工智能大模型投資熱潮，因為不缺芯片和算力，其主流思路是“越大越好”——以更強算力、更多數據訓練更大的模型，來獲得更高性能。這讓大模型能源消耗巨大，訓練成本驚人，也帶來了商業推廣難題：大模型投不起，小模型不好用。

DeepSeek改變了這一格局。他們在模型架構和訓練過程中進行深度優化，在大幅降低計算資源消耗的同時，躋身世界頂級AI大模型之列，實現了“低成本”與“高性能”的兼得。同時，與OpenAI的閉源策略相反，DeepSeek免費開源其大模型，明示全部技術路線，更加推動了大模型技術從“奢侈品”向“日用品”的轉變。

從技術進步角度看，低成本開源大模型開啟競爭新賽道，AI的未來更值得期待。

低成本是技術普及的基本要求，買得起才能讓千家萬戶用得上。小汽車、個人電腦、手機的普及都是如此，人工智能產業大概也不會例外。這幾年，企業界和科技界已經為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，證明“此路可通”。

但大模型價格還沒有降到底。在降本增效這條路上，DeepSeek并非終點，而是一個新的起點。開源代碼、開放API（應用程序編程接口）及訓練方法，吸引全球開發者參與技術迭代。1月20日R1推出后，各國AI技術人員掀起“DeepSeek復現熱潮”。有美國科研團隊聲稱，僅用幾十美元成本租用云計算資源，便復現了模型。

DeepSeek使用專家混合架構MoE實現了更高的成本效益。而就在2月12日，字節跳動豆包大模型團隊宣布推出全新的稀疏模型架構UltraMem，優化了推理性能，使得推理速度較MoE架構提升了2倍至6倍，推理成本最高可降低83%。

從商業應用角度看，DeepSeek重塑AI生態鏈，大模型展現了巨大商業潛力。

美國的AI龍頭公司一方面夸大開源AI的安全風險，力圖通過監管抑制開源AI，另一方面又用巨大投入抬高大模型準入門檻。這就形成了“金字塔”生態，科技巨頭壟斷大模型，中小企業依賴API。

而開源模型對于全球AI供應鏈至關重要，廣大發展中國家尤其需要開源AI技術。開源模型讓每個開發者都能輕松調用強大的AI工具，不再受大公司的約束，AI的進化速度和普及程度都明顯提升。

連日來，上市公司接入DeepSeek模型的公告刷屏，令人驚呼“所有上市公司都在接入DeepSeek”。這體現了市場對于低成本、高性能開源大模型的渴求。當各行各業的開發者在開源框架上搭建文本創作、智能客服、醫學影像診斷等各類應用時，新的生態系統已應運而生。

當然，開啟全民AI時代，還面臨許多挑戰。開源模式依賴社區貢獻，需建立激勵機制避免碎片化，也要在開源與商業化之間取得平衡，以利于生態系統的可持續發展。讓AI適配智能眼鏡、手機等邊緣計算設備，要有更好的模型壓縮技術。通用模型在垂直場景易“水土不服”，需結合行業知識庫定制化開發，要抓緊制定行業數據共享與安全標準。防范算法歧視與就業沖擊，還要加強AI倫理教育，構建“技術—法律—社會”協同治理框架。

人工智能是引領未來產業的科技。我們不僅要做技術突破者，更要做規則重構者，要讓人工智能大模型從“精英游戲”變成“全民紅利”。（作者：佘惠敏）