DeepSeek：AI创变者从技术破局到多领域赋能。
DeepSeek在技术创新方面取得了显著成效，在模型架构和培训优化等关键领域取得了突破。通过创新算法和结构模式，优化模型训练的效率和性能，提高处理和分析各种数据的能力，为工业应用提供坚实的技术保障。它在数据处理方面的深度和准确性，有效地减少数据噪声干扰，挖掘数据的潜在价值，为工业应用开辟新的技术路径。DeepSeek可以在短期内快速提高各个行业的运行效率，优化业务流程，降低企业成本。例如，在DeepSeek数据分析能力的帮助下，企业可以对生产环节进行精确的调控，减少资源浪费。DeepSeek将继续推动各行业关键工作流程的完善和优化，提高行业精细化管理水平。从长远来看，DeepSeek有望在多个行业引发深刻的变化，尤其是在数字内容创作行业，内容生产模式将被重新定义。总的来说，以DeepSeek为代表的AI创始人无疑将成为中国产业智能化转型与创新发展的关键推动力量，从单一竞争到全球竞争，重塑全球AI产业格局。
核心观点
- 未来的AGI试炼场，不再是芯片堆砌的军备竞赛，而是算法创新的脑力马拉松，算法突破了算率霸权。
- “开源社区民主化浪潮” 中小企业首次获得与科技巨头同场比赛的门票，成本低”。
- AI赋能产业跑出了“中国速度”，加速了垂直场景的渗透，AI应用从“云端”向“边缘”迈进。
- 当AI开始用“五感”来理解世界时，多模态融合促进交互革命，“具身智能”不再遥远。
- 中国计划重塑全球AI话语权，中国正从AI规则接收者转变为标准共治者。
DeepSeek崛起，低成本AI颠覆全球科技格局
2025年伊始，DeepSeek-以“低成本”为基础，R1正式发布并开源，其推理性能对标OpenAI-o1正式版。 高性能 开源等优点，已成为全球科技界的卓越标杆。DeepSeek-R1在高端芯片受限的背景下，通过模型创新，达到了全球顶级闭源模型的性能水平。这一技术突破在国际上引起了热烈的讨论，外国媒体对其“让AI技术更便宜、更普遍”的评价，意味着中国公司首次在底层算法上赶超国际巨头。
深度追求幻方量化的深度（DeepSeek）公司成立于2023年7月，致力于实现通用人工智能。（AGI）创新技术公司。2024年12月，DeepSeek-海外领先的闭源模型V3发布，性能对标。根据官方技术论文，V3模型的总训练费用为557.6万美元，而GPT-4o等模型的训练费用约为1亿美元。2025年1月，DeepSeek-在数学、代码、自然语言推理等任务中，R1发布的性能与OpenAI-o1正式版相当。DeepSeek-R1爆红之后，DeepSeek随后发布了Janus-Pro多模态模型，进入了文生图领域。
根据彭博社的报道，DeepSeek的人工智能助手在140个市场下载次数最多的移动应用中名列前茅。微软等海外大型科技公司， 在DeepSeek-R1模型上，英伟达、亚马逊等已经上线支持用户访问。截至2025年2月，DeepSeek开源社区开发人员超过50万，其技术结构已被斯坦福大学等顶尖机构列入研究案例。
在R&D，工业，生态方面，DeepSeek的崛起具有不可忽视的战略意义。在技术层面，美国长期以来一直通过技术封锁建设 凭借技术创新，DeepSeek成功突破了传统Transformer架构对计算能力的高度依赖，打破了计算率瓶颈，降低了AI应用门槛，极大地促进了AI技术的普及。在行业方面，DeepSeek开辟了一个行业 取代硬件依赖的算法突破 新范式，减少了对海外高端芯片的依赖。使国内企业能够独立开展AIR&D和生产，促进上下游产业协同发展，重构AI供应链话语权。DeepSeek在生态方面实施开源战略，全面开放核心资产。这一举措吸引了全球开发者基于其开源成果进行二次开发和创新，为AI技术的快速迭代提供了强大的动力，重塑了全球开源模型的生态格局。
DeepSeek技术破局，重新定义AGI开发坐标系统
基于模型框架创新、模型训练提升、高效强化学习和数据蒸馏技术，DeepSeek完成了多维技术突破和创新。在模型框架创新方面，引入动态稀疏路由算法，打破传统Transformer框架的局限性，根据输入文本语义实时调整注意力的激活范围和连接权重，在处理长文档和对话场景时，不仅提高了40%的推理效率，而且减少了对存在的依赖。构建分层次知识蒸馏系统，以提高40%的推理效率。 教师-学生-助手” 三级蒸馏架构，精确地捕捉模型轻量化过程中复杂的语义逻辑，特别是在代码生成等任务中协同提高性能。与此同时，其多模态融合能力支持图像、音频等多种数据输入，为跨领域应用奠定了基础。
1. 创新模型框架
DeepSeek在模型框架方面大胆创新，采用MoE(混合专家模型)架构。MoE是由专家网络、门控网络和选择器组成的传输层结构。DeepSeek的练习主要采用稀疏的MoE架构，门控机制只激活少数设备专家，在控制训练能耗的同时扩大模型容量。具体来说，其创新主要体现在两个方面:一是精细化专家分割，将专家细分为mn单元，根据权重激活mK专家，实现知识粗粒度分解，增加专家数量，在核算成本不变的情况下灵活激活，让专家准确学习各种知识，保持高度系统化的能力；二是分享专家隔离，保留K个分享专家捕捉通用知识，让其他路由专家摆脱共同知识。减少非共享专家之间的冗余。
（图示：DeepSeek 信息来源：DeepSeek官方论文)MoE架构示意图
2. 提高模型训练
在模型训练推广方面，BF16或FP32/TF32精度一般用作常见的大模型训练的数据计算和存储格式，从而保证较高的训练精度。但是DeepSeek团队采取了不同的方法，使用了混合精度框架。在这个框架下，大多数密集的计算操作都是以FP8的形式进行的，而少数关键操作则战略性地保留了原始的数据类型，有效地平衡了训练效率和数值稳定性。在FP8训练框架上，DeepSeek进行了一系列创新。一是粗粒度量化，将数据转换成较小的组，用特定的乘数对每个组进行调整，从而保持高精度。二是混合精度策略，DeepSeek将嵌入模块、导出头、混合专家门控模块、标准化算法、注意算法等多个关键模块保持原有精度。这样，就可以为模型训练提供更好的解决方案。
（图示：DeepSeek-V3 混合精确框架示意图，资料来源：DeepSeek官方论文)
3. 有效地加强学习
DeepSeek在模型后训练阶段创新性地将GRPO算法应用到强化学习过程中，显著提高了大语言模型。（LLMs）数学推理能力。以R1-Zero训练为例，DeepSeek团队摒弃了过去基于人类反馈训练LLMs的强化学习。（RLHF），然后完全依赖于应用GRPO技术的强化学习。加强学习主要包括两个重要环节：一是如何给出智能体决策反馈，二是如何根据反馈提高智能体。GRPO不同于其它技术路线，它的优点是在不使用价值模型的帮助下，为智能体决策提供反馈。（Value Model）。其核心思想是用组内备选导出的平均水平代替原本由价值模型计算的状态值作为比较标准，从而计算当前模型的优势值。这种创新促使GRPO避免了价值模型带来的误差，同时节省了显存和计算能力，为加强学习提供了更高效、更准确的实现方法。
(图示：GRPO算法示意图，信息来源：DeepSeek官方论文)
4. 数据蒸馏技术
DeepSeek将数据蒸馏与模型蒸馏相结合，实现了从大型复杂模型向小型高效模型的有效转移。这一结合策略不仅显著提高了模型性能，而且大大降低了会计成本。具体而言，DeepSeek利用高性能的教师模型，包括数据增强、伪标签生成和数据分布优化等，对数据进行生成或优化处理。教师模型可扩展或修改原始数据，生成丰富的实践数据样本，从而提高数据的多样性和代表性。与此同时，DeepSeek选择了监管微调。（SFT）方法，将教师模型知识转移到学生模型中，实现模型蒸馏优化。DeepSeek的蒸馏模型通过数据蒸馏与模型蒸馏的有机结合，在推理基准测试中表现突出。比如，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-AIME中的7B Pass@1在2024年取得了55.5%的优异成绩，超越了目前最先进的开源模型QwQ-32B-Preview。
DeepSeek赋能百业，解锁AI应用新边界
在短期内，DeepSeek将在金融行业快速处理交易数据，以优化风险评估等对效率提升急切行业的风险评估方面发挥积极作用；智能制造业通过提高生产流程，缩短商品交付周期。中期来看，医疗行业有望借助DeepSeek实现更准确的疾病早期筛查和诊断方案的完善；教育行业可以利用它来构建更加成熟的个性化学习体系，逐步改变传统的教学模式；数字内容创作行业可能会基于它发展新的创作生态。从长远来看，DeepSeek将逐步从大模型转变为适应产业发展特点和需求的垂直模型，推动产业实现深度变革，从而重塑产业格局。
1. 智能化制造领域的突破
DeepSeek正在推动智能制造领域生产模式的变革。它可以通过精细化的监控和分析技术，深入挖掘生产数据，构建故障预测的坚固屏障，有效降低设备故障率，提高生产线的流畅度和效率。例如，富士康将DeepSeek引入智能手机组装线，以协调机器人工作，缩短节拍时间，提高产能和产品竞争力。与此同时，DeepSeek在产品质量检验和生产工艺优化方面仍然发挥着重要作用，如比亚迪、宁德时代等许多加工制造业。另外，借助DeepSeek搭建供应链智能管理平台，公司可以对多源数据进行全面、准确的分析，科学地制定采购计划和库存策略，有效地提高库存周转率，降低供应链成本。
2. 医疗卫生革命
在医疗卫生领域，DeepSeek可以通过分析病人的病史和症状，为医生诊断疾病提出建议，帮助医生做出更准确的决定。在中医领域，DeepSeek也表现出独特的优势。通过引进特定技术，可以完成中医六经辨证和脏腑辨证协助中医辨证工作，从而提高辩证准确性，为中医现代化注入科技力量。此外，DeepSeek在多模态临床数据治理中也发挥着重要作用。对来自不同源头的临床数据进行整合和分析，提高数据治理的效率和精度，为医疗机构提供全面可靠的数据支持。与此同时，DeepSeek在个性化健康管理方面也表现出巨大的潜力。就拿美年健康来说，它的血糖管理AI智能体“糖豆”在接入DeepSeek之后，可以结合自己的系统和数据，为用户提供更精确的健康管理建议。这一个个性化的健康管理方案，不仅可以帮助顾客有效地控制血糖水平，而且可以提高顾客的健康意识生活质量。
3. 金融技术的进化
DeepSeek在金融技术领域的加入，为行业带来了智能升级。凭借强大的数据处理和分析能力，成为金融企业提高业务效率和服务质量的左膀右臂。具体而言，DeepSeek广泛应用于智能合同质检、自动估值查账、信用材料识别与审批、信息检索与报告撰写等多个环节。例如，江苏银行引入DeepSeek实现智能合同质量检验和自动估值查账，大大节省了工作量，释放了生产力；苏商银行通过DeepSeek-VL2多模式模式，提高了信用材料识别的准确性和审核效率；南京银行为一线客户经理建立了基于DeepSeek-R1模式的助手，提高了信息检索和整理的效率，协助编写公司分析报告；广发证券、东方证券等券商利用DeepSeek为用户提供智能问答服务，缩短响应时间，提高客户满意度。
4. 教育学科研赋能
DeepSeek正在推动教学科研领域智能化教学的新趋势。在强大的数据分析能力的帮助下，高途教育等教育机构积极接入DeepSeek，为学生量身定制学习计划和策略。DeepSeek可以在学习评估系统中深入挖掘学生的学习数据，生成有针对性的学习建议，帮助学生更有效地掌握知识点。与此同时，将DeepSeek融入到AI教学助手中，可以有效地提高信息整合和反馈的效率，使教师更方便地了解学生的学习情况，及时调整教学策略。以北京市朝阳区某中学的“数字园丁”智能教学辅助系统为例，该系统在引入DeepSeek教育模式后，得到了师生和家长的高度认可。该模型不仅为教师提供教学提示，还能深入分析学生的学习情况，给出有针对性的建议，帮助教师定制课程内容，大大提高了教学的细致性和目的性。
5. 新范式的数字内容
在数字内容领域，DeepSeek正在给数字内容创作带来颠覆性的变化。另一方面，DeepSeek帮助实现全链自动化创作过程。数字内容创作平台通过紧密结合大模型技术、智能语音合成和图像生成系统，可以自动完成从文案生成到视频编辑的全过程。例如，使用DeepSeek的华数传媒，只需输入原始文本，90分钟内就可以制作出高质量的短片，大大提高了生产效率。另外，DeepSeek还可以智能地处理数字内容。中文智能中心可以深入了解中文情境，结合“文化基因解码器”和AI智能剧本分镜系统，增加内容的文化内涵，实现技术与艺术的结合。
第四，DeepSeek领航，了解AI未来发展趋势。
1. 趋势一：提高大型模型的能力密度
随着人工智能的稳定发展，提高大型模型的能力密度已成为一个关键趋势。也就是说，在企业参数或计算资源下，模型可以实现更强的智能性能。今后，研究与开发将聚焦于模型架构、算法和训练方法的优化。通过改进Transformer，、MoE等系统结构可以提高模型处理复杂信息的能力；另一方面，选择自适应学习率调整、分布式训练优化等更有效的训练算法，减少训练时间和能耗。同时，引入强化学习、迁移学习等技术，使大模型能够快速适应和优化多领域、多任务的性能，从根本上提高能力密度，为各行业提供更强大、更智能的技术支持，推动AI应用向深度发展。
2. 趋势二：端边AI有望加速。
终端AI将迎来未来加速发展的黄金时期。伴随着边缘计算技术的成熟和硬件性能的提高，设备端处理数据的能力不断提高。凭借其先进的算法和优化技术，DeepSeek可以有效地压缩和优化AI模型，使其更适合手机、智能家居设备、智能可穿戴设备等终端。这样既能使AI模型直接运行到终端，减少数据传输延迟，提高响应速度，又能保证数据隐私安全。例如，实现实时图像识别、语音交互等功能，无需在手机上将数据上传到云端。此外，在DeepSeek的帮助下，端侧AI还可以减少对数据连接的依赖，并且可以在弱网或无网环境中稳定运行。
3. 趋势三:多模式融合和身体智能突破
伴随着Janus-Pro多模式大模式发布的DeepSeek，多模式融合迎来了新的发展机遇。Janus-Pro可以整合各种数据模式，如文本、图像、语音和视频，使AI能够更全面、更准确地理解和处理数据，为用户带来更自然、更智能的互动体验。例如，在智能客户服务场景中，借助Janus-Pro，智能化客户服务可以同时识别语音和文字，并结合图像了解客户的需求，提供精确的服务。DeepSeek在具体智能领域，通过优化算法，可以帮助智能体在现实环境中更有效地感知和行动。智能体可以通过身体和环境的互动来学习和决策。未来，机器人在复杂环境下的自主导航和操作任务能力将不断提高，在工业生产、物流运输和家政服务中发挥重要作用。
4. 趋势四：中国AI发展迅速，重塑全球AI格局
当前，中国AI发展迅速，正在深入重塑全球AI格局，DeepSeek在这一过程中做出了突出贡献。在技术研发方面，DeepSeek在语言模型、多模式融合等关键领域取得了突破，相关成果在性能和创新方面逐渐达到甚至超过国际同类水平。就行业而言，各行各业的企业纷纷接入DeepSeek，加快AI技术的应用，形成技术和应用的完整闭环。这一普遍而深入的产业实践，将带动一批中国企业崛起，形成一个完整而充满活力的AI产业生态。可以预见，随着中国AI技术的发展和产业的发展，全球AI产业格局将逐步从中美博弈转变为全球竞争。
5. 趋势五：全球AI技术标准与治理话语权博弈加剧
全球AI技术标准与话语权治理的博弈日益激烈。伴随着AI技术的广泛应用，迫切需要制定统一、合理的技术标准和有效的治理规则。DeepSeek的技术创新打破了美国在AI领域的长期话语权垄断，其技术路径为世界AI的发展提供了一个新的方向，特别是在发展中国家。开源生态将成为这场话语权争夺战的关键阵地。中国正在积极推进AI技术开源，吸引全球开发者参与，共享科技成果，共同完善技术标准。在未来，通过开源，中国将成为全球AI领域的标准制定者。同时，在AI治理方面，中国坚持负责任的态度，推动建立符合社会道德、保障数据安全和隐私的治理体系，在国际舞台上积极发声，为世界AI治理奉献中国智慧，提升中国在全球AI治理领域的领先地位。
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