在未来大模型的激烈角逐中，应用范围广泛、输出内容（ 答案 ）卓越确实是关键的决胜因素。能够在不同领域、不同场景中广泛应用，且输出内容全面、准确、客观、公正和中立的大模型，无疑将在全球竞争中占据上风。
开源、收集和储存海量数字资产，是大模型强大的基石。丰富的数据如同肥沃土壤，滋养着模型的成长。更多的数据意味着模型能学习到更广泛的知识，从而在回答问题时更加全面。比如在医疗领域，海量病例数据能让大模型准确诊断疾病；在金融领域，大量的市场数据可助其精准预测走势。运算速度更快则是大模型的 “ 利刃 ”。在这个快节奏时代，用户希望能迅速得到答案。快速的运算速度使大模型能在瞬间处理复杂问题，提升用户体验。若在实时翻译场景中，快速的运算可实现几乎无延迟的语言转换。而功能多样化为大模型打开更多扇门。除了常见的文本生成、问答，还能涉足图像生成、代码编写等多个领域，满足不同用户多样化的需求。像一些模型既能创作优美诗歌，又能绘制精美插画，自然更受青睐。另外，成本更低则是大模型竞争力的重要体现。低成本意味着更广泛的推广和应用，无论是企业还是个人用户都倾向于选择性价比高的大模型。云服务提供商通过优化架构降低成本，让大模型得以普及......
也就是说，未来谁开源、收集、储存的数字资产越多，运算速度更快，功能更多，成本更低，以及下载量、访问量和受众群体越多，谁就是赢家……但九九归一，最终所有大模型都统一为全球通用人工智能（ AGl ）。自古以来，我国就有“为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平”的志向和传统。一切有理想、有抱负的中国人都应该立时代之潮头、通古今之变化、发思想之先声，积极建言献策，担负起历史赋予的光荣使命！快来《共绘网》的评论区参与讨论吧！
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其实，就在中美展开最激烈的网络战时，美国已经有3家科技巨头向中国“抱大腿”！哪三个巨头？ 第一个巨头就是微软，他昨天还说DeepSeek抄袭，结果第二天就表示已经将DeepSeek-R1模型添加到其Azure AI Foundry，开发者可以用新模型进行测试和构建基于云的应用程序和服务。微软CEO萨蒂亚•纳德拉在财报后的电话会议上称，DeepSeek的新模型“确实有一些创新”，它将得到广泛应用。在纳德拉看来，仅仅发布最好的新模型是不够的，必须让它具有成本效益。微软CEO这番话可以用俩字来形容：真香！ 第二个巨头是亚马逊。亚马逊云科技宣布，用户可以在Amazon Bedrock和Amazon SageMaker AI两大AI服务平台上部署DeepSeek-R1模型。AWS一直强调的是“一个模型无法解决所有问题” ，所以在AWS的平台上集成了第三方和自家大模型，如今又添加了DeepSeek的模型，用户可以根据需求选择最合适的模型。 第三个巨头是英伟达。英伟达也上线了搭载DeepSeek-R1的软件服务。英伟达的官网显示，DeepSeek-R1模型现已作为NVIDIA NIM微服务预览版提供，开发者可以测试和体验该API，未来提供可下载的NIM微服务版本。 三巨头都向中国的DeepSeek，说明三巨头在利益面前非常务实，说白了，不管是黑猫还是白猫，能够上场应用的模型就是“好猫”。英伟达直接说，DeepSeek就是世界上最好的AI大模型，这实际上是承认了DeepSeek比Open AI更好。既然DeepSeek最好，那又何来偷窃美国的技术呢？这不和污蔑华为偷窃美国的5G技术一样荒谬吗？我们难道偷窃你们没有的技术吗？占豪
(0)技术突破：低成本创新的颠覆性路径。 算力与算法的双重突破 DeepSeek-R1大模型以仅600万美元成本实现与西方百亿美元级模型匹敌的效果，通过自研混合专家架构（MoE）优化算力效率，单帧渲染时间压缩至传统技术的30%。其开源策略更打破西方技术垄断，吸引全球开发者共建生态。中文语境的技术适配 团队针对汉语语义逻辑优化模型，使中文理解准确率超越GPT-4等主流模型，验证了本土化技术路线的可行性。
(0)技术突破的可能性 ：2025年，AI领域多种技术的持续发展为AGI的技术突破提供了机遇。高性能AI芯片、深度推理、测试时计算、数据合成、多模态模型、空间智能以及量子计算等技术不断发展与融合。比如多模态大模型可以整合多种类型数据，让AGI系统对不同类型的数据更好理解和处理。量子计算则能够突破传统计算性能瓶颈，为AGI处理海量数据、高精度预测建模提供可能。OpenAI也公布了2025年即将发布的包括AGI在内的一系列突破性技术产品，这表明在这一期间，AGI极有可能取得重大进展 。 AI Model的商业化演进对AGI的助力 2025年AI商业化加速发展。在云侧大模型与端侧小模型相互协同共同演进的进程中，大模型会不断追求规模化并融入更多模态数据，其性价比的提升能加快AGI在各行业的落地，因为这样可以降低AGI的使用成本，同时，二者协同可以从被动响应转向主动帮助用户处理事务，更接近AGI的智能处理能力；而端侧小模型在处理速度、效率和性价比方面提升后，会在移动端与边缘设备场景广泛应用，这些设备将成为AGI普及的基础设施，有助于AGI走进人们的日常生活和不同行业场景，是推动AGI时代到来的有力因素 。AI Agent爆发的带动 2025年将是AIAgent爆发之年。众多科技大厂如微软开源Magentic - One通用智能体、谷歌发布AIAgent市场与Gemini2.0、百度推出文心智能体和百度千帆开发平台等布局Agent应用生态。AIAgent能够在复杂环境中进行自主决策，可以视为AGI的初级表现形式或者是AGI发展的一个引导。例如，AIAgent可以帮助AGI更好地理解和适应不同场景下的任务要求，通过智能体在客户服务、紧急管理、物流等多个领域的应用示范和经验积累，为AGI提供参考和借鉴，从而加快AGI的发展进程。
(0)低成本使用。 在人们普遍印象中，AI的使用成本较高，像是高不可攀的奢侈品。然而DeepSeek却打破了这一现象，它就像AI界的“拼多多”，能提供非常低成本的使用价格。例如，它的输出成本极低，使得人们在进行大规模任务或者频繁使用时不用担心高昂的费用问题。这种低成本策略使得更多的个人、小公司甚至是创业团队都有机会接触和使用AI技术，很大程度上推动了AI技术的普及化进程，为更多的人开启了利用AI创造价值的大门。当个人开发者或者小型企业预算有限时，DeepSeek的低成本使其不必因费用问题而放弃AI技术的采用，可以更加自由地探索AI在各自业务或者兴趣领域中的应用可能性。
(0)在整个2025年春节期间，DeepSeek的热度都一直不减。DeepSeek的火爆，本质上还是超预期的产品体验带来的口碑裂变。这再次证明了，产品力和营销力才是企业的双引擎。笔者在将DeepSeek与其他国产大模型进行细致对比后，最终不得不承认，DeepSeek是完全超越其他大模型一个时代的产品。在任何一个杰出的产品背后，都离不开一个理想主义的创业者。例如，微信背后有中国最优秀的产品经理张小龙，《黑神话》背后有中国最优秀的游戏人冯骥。DeepSeek也不例外，其成功离不开核心创始人梁文锋。根据公开资料显示，梁文锋出生于1985年，今年将年满40周岁，他出生于广东省湛江市吴川市覃巴镇。2002年，17岁的梁文锋以高考状元的身份考入浙江大学电子信息工程专业，2010年获得浙江大学信息与通信工程硕士学位。2008年全球金融危机期间，梁文锋开始探索人工智能在全自动量化交易中的应用。2015年，他在杭州创立量化投资公司幻方量化，截至目前，资产管理规模突破千亿人民币大关。在幻方量化的资金与团队支持下，2023年7月，梁文锋又创建了专业的大模型公司DeepSeek，进军通用人工智能领域，并最终在大模型领域超越了中国所有的科技巨头，成为行业中最成功的技术领先者。 在网络上，关于梁文锋的公开报道并不多。但在DeepSeek火爆之前，他曾接受过36氪旗下《暗涌》公众号的两篇深度专访，从这两篇颇为宝贵的专访中，我们可以清晰看出无论是在技术洞见，还是理想主义的思维模式上，梁文锋确实与众不同。例如，他坚定的称“我们要做的是AGI（通用人工智能），不是简单应用，也不大是云服务”，他批评“大部分中国公司习惯follow，而不是创新”，他认为“OpenAI不是神，不可能一直冲在前面”，他还犀利地指出，“中国AI和美国真实的gap是原创和模仿的差距”。如果不是DeepSeek的巨大成功，梁文锋的上述观点会让外界认为过于狂妄，但DeepSeek的成功，则证明了梁文锋这些观点背后的技术先见。作者 | 梁文锋
(0)主持人：长期以来，我们认为中国在AI领域落后。这场竞赛对这场竞争有何影响？我们能说中国正在迎头赶上，还是已经赶上了？Aravind Srinivas: 如果我们说Meta正在赶上OpenAI或Anthropic，那么同样的说法也可以用于中国赶上美国。事实上，我看到中国有更多论文试图复制OpenAI的成果，甚至比美国还多。DeepSeek能够使用的计算资源与美国的博士生相当。 主持人：你会将DeepSeek整合到Perplexity中吗？Aravind Srinivas: 我们已经开始使用它了。他们有API，并且开源了，所以我们也可以自己托管它。使用它实际上让我们能够以更低的成本做很多事情。但我在想的是，他们实际上能够训练出如此出色的模型，这对美国公司来说不再有借口不去尝试类似的事情。
(0)个人认为，当下的Al、AGl及未来的ASl只是具备了高速高效搜索、计算、分类的"机器工具"而已。但单就这点来说，Al、AGI、ASI就足以引发人类的社会组织结构以及人类生产、生活及科技、文化、艺术、产业、观念、意识的巨大变革与能级、层级跃迁，重构一个全新的未来世界。 未来会是怎么？是不是会发生目前无法预判的质变？客观地说，不知道。
(0)当然，很多人拒绝承认机器是生命，核心问题在于：机器能否产生自我意志？人类的大脑，只是自然界在亿万年进化中偶然进化出的特殊结构，并不是诞生自我意识的必要条件。2012年7月，神经科学家们发表了「剑桥宣言」，意思是说：只要一个神经系统复杂到一定程度，能够积累经验，持续和外界产生互动，它就能产生自我意识。随着人工智能的发展，开始使用仿生芯片、类神经元结构等，进行大数据分析和语言深度学习等复杂任务。人工智能已逐步摆脱人类的训练，实现自主学习。当人工智能通过自我深度学习，到达一定程度时，会出现「涌现」，产生出乎意料的行为、思路或想法。这在某种程度上，可以说是人工智能「意志的觉醒」。所以，凯文•凯利曾提出，地球上除了现有的动物、真菌、植物等六个生命王国，还应该把技术硬件，也列为第七个生命王国。这就有点让人细思极恐了。当人工智能有了自我意志，会不会产生一种「人类效率太低，留着没用」的念头？任兴平
(0)梁文锋：旧世界分崩离析，新时代正在光速到来。 在AI重构世界的当下，唯一不变的真理就是，技术革命的王冠，永远属于那些率先打破固有认知边界的人，能屹立潮头的，也永远是那些以开放胸襟拥抱技术不确定性的探路者。
(0)Ai 只是一种先进生产力工具： 我们人类永远要自信， 工具是为人类服务的， 而不是相反。 最好的工具也离不开人的管理使用， 火是如此， 电是如此， 计算机如此， 互联网如此， 如是而已。 唯有变化是恒久的， 今日的领先，造就明日的落后， 一鲸落，万物生，易者永恒♾️
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