開源崛起：DeepSeek 如何用成功打破閉源“死路”，引領科技新潮流

開源崛起：DeepSeek如何用成功打破閉源“死路”，引領科技新潮流

隨著人工智能（AI）的飛速發(fā)展，開源和閉源的爭論也日益激烈。在這個話題上，零一萬物創(chuàng)始人兼CEO李開復的觀點尤其引人注目。他堅信，隨著AI的Scaling Law法則從預訓練端轉移到推理端，AI模型、AI應用將在今年迎來新的加速爆發(fā)，開源將成為更大的發(fā)展趨勢。DeepSeek的成功就是這一觀點的有力證明。

首先，我們要理解李開復所說的Scaling Law。Scaling Law是一種自然界的規(guī)律，用于描述一個系統(tǒng)隨著規(guī)模的擴大，其性能和效率如何變化。在AI領域，Scaling Law指出，隨著預訓練模型的增大，推理效率會提高，這為AI模型的推理提供了新的思路。然而，隨著這種趨勢的轉變，我們看到超大預訓練模型的直接商業(yè)價值在逐步降低。

李開復認為，這四個原因將導致傳統(tǒng)預訓練的終結：數據不足導致傳統(tǒng)預訓練效果不佳；超大GPU群的效率降低，容錯問題等導致邊際效應降低；超大預訓練模型價格昂貴，速度緩慢；新Scaling Law帶來的更高回報將使AI應用更加廣泛。

那么，DeepSeek是如何應對這一挑戰(zhàn)的呢？DeepSeek的成功正是開源的力量所在。DeepSeek的開源使得更多的開發(fā)者可以參與其中，共享代碼，優(yōu)化模型，這無疑提高了模型的準確性和效率。同時，開源也降低了使用成本，使得更多的企業(yè)和個人能夠參與到AI應用中來。

DeepSeek的成功還引發(fā)了我們對未來科技趨勢的深思。隨著AI模型的不斷發(fā)展，我們將看到AI從“人教AI”轉變?yōu)椤癆I教AI”。這意味著AI將自我學習和進化，而人類則更多地扮演引導者和監(jiān)督者的角色。這種新的學習范式將帶來更高的回報，因為AI將教我們如何更好地利用AI。

另一方面，超大預訓練模型的價值正在轉移，將進一步體現在“教師模型”的角色中，其本質也將更趨進于大模型時代的基礎設施。這意味著未來的AI系統(tǒng)將更加依賴于大規(guī)模的預訓練模型和基礎設施，這將為開源帶來更多的發(fā)展機遇。

那么，開源崛起對于科技產業(yè)的影響又是什么呢？開源可以使更多的創(chuàng)新者參與進來，分享知識，共享資源，從而推動整個科技產業(yè)的進步。此外，開源還能降低技術使用成本，使更多的企業(yè)和個人能夠享受到AI技術帶來的便利。這將進一步推動AI應用的普及和發(fā)展。

總的來說，DeepSeek的成功是開源崛起的一個縮影，它用實際成果打破了閉源的“死路”，為我們揭示了科技發(fā)展的新潮流。在這個潮流中，開源的力量正在顯現，它將引領我們進入一個更加開放、共享、創(chuàng)新的技術新時代。

最后，我們要認識到，科技發(fā)展是一個復雜的過程，既有成功的經驗，也有失敗的教訓。我們應該以開放、包容的心態(tài)去面對這一切，只有這樣，我們才能在這個科技飛速發(fā)展的時代中立足。而DeepSeek的成功，正是我們面對未來科技挑戰(zhàn)的一劑強心針。

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