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　　4.DeepSeek R1技术突破降低人工智能应用门槛★◈，促进中端算力设施和分布式数据中心的普及★◈。

　　5.未来赢家将是能同时掌握开源和闭源能力的多面手★◈，既通过开源获取生态势能拉斯维加斯官方网站★◈，也利用闭源实现价值捕获★◈。

　　这场由DeepSeek引发的变革仍未见平息★◈，大模型竞争进入“后暴力计算时代”★◈，效率的重要性跃然纸上★◈，而AI权力也面临重构★◈，OpenAI“一家独大”的局面正不断受到冲击★◈。

　　后浪凶猛进化★◈，前浪披荆斩棘★◈，“城头变幻大王旗”赢家尚未有定论★◈，如何既通过开源获取生态的加持★◈，又利用闭源实现商业变现★◈，才是决胜的关键★◈。

　　人工智能科学家李飞飞曾说★◈：“在历史上★◈，2023 年有望因技术的深刻变化和公众觉醒而被人们铭记★◈。”

　　1956年约翰·麦卡锡在达特茅斯会议上首次提出“人工智能”（Artificial Intelligence）概念,AI作为一门学科正式诞生★◈。

　　1986年★◈，直到“AI教父”杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）提出了反向传播（Backpropagation）算法★◈，神经网络的复兴让AI发展再迎曙光★◈，再到2017年Google提出基于自注意力机制（Self-Attention）★◈，取代RNN/LSTM★◈，成为后续大语言模型（LLM）的核心架构……

　　据天眼查拉斯维加斯官方网站★◈，仅2023年上半年与大模型直接相关的融资事件超20起★◈，国内已发布的各类大模型数量超过100个★◈，而到了2024年7月时完成备案并上线的生成式AI大模型数量接近200个★◈。

　　直到今天★◈，有机会冲进决赛圈的依然只有十几家★◈。咨询机构弗若斯特沙利文指出★◈，我们目前在通用基础大模型领域的竞争者已缩减至20余家★◈，主要由互联网企业★◈、云计算巨头及人工智能创业公司主导★◈。

　　大家都是这场没有硝烟的“战争”的亲历者★◈，站在2025年的开年回望★◈，或许是经历了2024年 “百模大战”的大浪淘沙★◈，DeepSeek才得以在2025年开年在全球科技行业投掷下“惊雷”★◈，推动国产AI实现了关键一跃★◈，站稳脚跟★◈。

　　拥有持续创新能力的企业逐渐占据市场主导★◈，从图文转视频到多语言广告生成★◈，人工智能的应用范围正在迅速拓展★◈。

　　与此同时★◈，大模型和智能体技术也进入了加速发展阶段★◈。无论是C端的用户体验优化★◈，还是B端的企业解决方案★◈，智能体和大模型正在重新定义技术与社会的连接方式★◈。

　　决赛圈里目前有三股力量★◈：一是阿里巴巴★◈、字节跳动代表的互联网大厂★◈、云服务商★◈，介入大模型★◈；二是科大讯飞代表的人工智能国家队★◈，以G/B/C联动的方式★◈，既做解决方案又做硬件产品★◈；三是智谱★◈、DeepSeek等AI创业公司★◈，少数还在坚持基础模型创新★◈。

　　产业链上下游处境分化★◈，模型厂商发展路径分野★◈。即便“AI六小虎”★◈，也面临道路分化★◈。例如★◈，百川智能已转向医疗等行业大模型★◈；零一万物将超级大模型训练交给阿里★◈；月之暗面和MiniMax专注做C端应用和产品★◈。

　　业内人士普遍认为★◈，与产业链上下游相比★◈，处于中游的模型厂商普遍面临盈利困境★◈。2025年★◈，大模型决赛圈的选手★◈，还能在基础大模型层创新的企业★◈，会进一步减少★◈。

　　如果说“成本拉斯维加斯官方网站★◈、AI Agent★◈、多模态”是当下AI产业的三个关键词★◈，代表着2024年大模型的进化方向拉斯维加斯官方网站★◈，那么它们或许也代表着大模型迈向产业落地的关键节点★◈。

　　首先★◈，成本无疑是决定企业生死的关键★◈，训练和部署大规模 AI模型对计算资源的庞大需求不容忽视拉斯维加斯官方网站★◈，这也使得企业必须背负高昂的计算成本和运维成本★◈。

　　DeepSeek-R1也正是抓了企业在效率和成本控制上的痛点★◈，实现了在相对较低的算力投入下★◈，可媲美甚至超越头部模型的性能表现★◈。

　　传统人工智能发展模式往往依赖于“规模至上”的逻辑★◈，追求超大规模模型和超大规模算力集群★◈。DeepSeek R1的轻量化模型和开源策略★◈，降低了人工智能应用的门槛★◈，促进了中端算力设施和分布式数据中心的普及★◈。

　　ASIC芯片厂商则迎来了新的发展机遇★◈。由于ASIC芯片能够针对特定人工智能应用进行硬件加速★◈，在能效比和成本控制上具有明显优势★◈，更适应分布式算力发展的趋势★◈。

　　对于算力服务端来说★◈，区域性数据中心凭借低时延和贴近应用场景的优势★◈，开始承接制造业智能质检★◈、金融风控等对延迟敏感的应用需求★◈。

　　AWS★◈、阿里云等云计算巨头调整部分大型数据中心的建设策略★◈，加大在边缘计算和分布式算力布局方面的投入★◈。

　　在代码托管平台GitHub上★◈，已涌现出大量基于DeepSeek模型的集成应用案例（awesome deepseek integration）★◈，形成“需求牵引供给”的正向循环★◈，实现“算力+行业”的双向赋能★◈。

　　但值得关注的是★◈，DeepSeek R1的技术突破★◈，在降低人工智能应用门槛的同时★◈，也可能引发“杰文斯悖论”★◈。

　　杰文斯悖论由19世纪经济学家 William Stanley Jevons提出二宫优★◈，他发现★◈，随着煤炭使用效率的提高★◈，煤炭的消耗总量反而增加★◈。这一悖论揭示了一个深刻的经济规律★◈：效率的提升并不必然导致资源消耗的减少★◈，反而可能因为成本降低和应用范围扩大★◈，刺激需求增长★◈，最终导致资源消耗总量增加★◈。

　　微软 CEO 萨提亚·纳德拉引用杰文斯悖论来解释DeepSeek R1可能带来的影响二宫优★◈，可谓一针见血★◈。

　　纳德拉认为★◈，更实惠★◈、更易于访问的人工智能技术★◈，将通过更快的普及和更广泛的应用★◈，导致需求的激增二宫优★◈。随着人工智能技术的门槛降低★◈，过去由于成本限制而无法应用人工智能的领域★◈，例如中小企业★◈、边缘计算场景等★◈，将涌现出大量新的应用需求★◈，从而导致算力调用密度指数级上升★◈。

　　新兴应用场景的爆发★◈，也将加速算力需求的裂变★◈。智能驾驶★◈、具身机器人等前沿领域对实时算力的需求极为庞大★◈，远超DeepSeek技术优化的速度★◈。即使单任务效率提升数倍★◈，百万级智能终端的并发需求★◈，仍将形成巨大的算力吞噬黑洞★◈。

　　如果说★◈，在DeepSeek之前★◈，国内大模型企业关于“开源”和“闭源”的路径仍多有分歧★◈，现在“开源”★◈、“开放生态”★◈、扩大朋友圈的呼声似乎成了主流★◈。

　　在DeepSeek这条鲶鱼的冲击之下★◈，国内大模型企业展示出更“开放”的姿态★◈，希望加快建立自己的开发者生态和应用生态★◈。

　　从基础条件看拉斯维加斯官方网站★◈，开源模型以公开数据集★◈、社区贡献数据为数据来源★◈，以分布式的★◈、开发者自有的GPU集群为算力支撑★◈，为开发者★◈、研究者★◈、企业等提供了平等的接入机会★◈，促进了技术的创新和共享★◈。

　　闭源模型则是由公司或团队开发★◈，以专有数据如用户行为日志★◈、私有数据库★◈、清洗后公开数据为数据来源★◈，用户只能根据公司提供的接口或平台使用这些模型★◈。

　　从盈利场景看★◈，开源模型本身并不直接带来收益★◈，但它们通常通过附加服务（如云计算★◈、技术支持★◈、培训★◈、定制化开发等）来实现营利★◈。公司可以通过商业化的方式提供增值服务★◈，依托开源模型形成可持续的收入来源★◈。

　　闭源模型的商业化路径相对直接★◈，企业通过授权许可拉斯维加斯官方网站★◈、订阅服务★◈、平台收费等方式实现营利★◈。闭源模型能为公司带来高利润二宫优★◈，因为客户需要为其使用权限和服务支付费用★◈。

　　开源与闭源并非“水火不融”★◈，未来很可能会形成开源与闭源相互作用的形式★◈，开源加速了AI技术的普及和创新★◈，而闭源则确保技术能够在商业上获得长足发展并维持稳定性★◈。

　　未来的赢家将是能同时掌握开源和闭源能力的多面手★◈，★◈，既通过开源获取生态势能★◈，也利用闭源实现价值捕获★◈。

　　DeepSeek 在当下的AI时代将扮演重要角色★◈，就像 Android 之于移动互联网革命★◈。

　　重构产业生态★◈，引发链式反应★◈，加速上层应用发展与下层系统统一二宫优★◈。这将调动起跨越软硬件和上下游的生态力量★◈，促使各方加大 “模型 - 芯片 - 系统” 协同优化与垂直打通的投入★◈，进一步削弱 CUDA 生态优势★◈，为国产 AI 产业发展创造机遇★◈。

　　DeepSeek 通过技术创新★◈，在 AI 模型训练过程中实现了对高端进口芯片依赖的降低★◈，这为国内企业展示了一条可行的技术路径★◈，极大地增强了国内企业自主研发算力芯片的信心★◈。

　　博弈★◈，不仅仅是开源以及闭源的技术选择★◈，更是涉及 AI 发展的话语权拉斯维加斯官方网站★◈、市场主导权以及算力的分配的角逐★◈。而这场AI权利争夺战已然开始★◈。