李開複：「DeepSeek時刻」大幅加速模型落地

「大概9個月前，我曾經沮喪地說，中國還沒有‘ChatGPT時刻’，雖然過去也有表現不錯的模型出現，但是始終缺少一個一枝獨秀的模型，能夠支撐ToB、ToC 應用百花齊放，能夠讓每個企業CEO都在追問IT部門‘什麼時候能在企業里接入大模型？’而現在，企業和用戶已經經歷過‘DeepSeek時刻’的市場教育。」

3月27日至31日，2025中關村論壇年會舉行，人工智能主題日系列活動貫穿整個年會期間。在人工智能主題日核心論壇「未來人工智能先鋒論壇」上，零一萬物 CEO、創新工場董事長李開複分享了他基於全球視角對生成式AI的展望。

2025年 大模型「落地為王」

李開複認為，AI 2.0是有史以來最偉大的科技革命與平台革命，大模型走出實驗室，穿透各行各業成為驅動實體經濟的新質生產力，「在過去兩年間，從 ChatGPT 推出之後，大模型智力在不斷地提升，而且目前看起來遠沒有觸及天花板。與此同時，大模型的推理成本在以每年降低十倍的速度快速下降，這為AI-First應用爆發提供了非常重要的條件。兩年前性能不夠好的模型，現在已經夠好了；兩年前推理成本太高的模型，現在已經是‘白菜價’了。」

基於此，他推測AI-First 應用將很快井噴，2025 年會是AI-First應用爆發、大模型「落地為王」的元年。

幾個月前，OpenAI聯合創始人蘇茨克維公開表示，預訓練階段的Scaling Law（規模效應）放緩，因為模型訓練所用的數據量已經觸及瓶頸，算力方面超大GPU集群效益降低，隨著GPU數量增加容錯問題等導致邊際效益降低。

對此，李開複認為，行業內已經出現了新的曙光，Scaling Law正從預訓練階段轉向推理階段，也就是慢思考模式。目前來看，在慢思考Scaling Law下，模型性能的成長速度非常快，而且還有很大的增長空間。

值得注意的是，DeepSeek正以思考見長，這也從側面印證了李開複的觀點。

DeepSeek開源推理模型思考訓練過程 縮小了中美差距

李開複也分享了他對DeepSeek的觀察。

「DeepSeek破解並開源推理模型的思考訓練過程，進一步縮小與美國的差距。DeepSeek很快讓模型具備了推理慢思考的能力。DeepSeek-R1真正切實掌握了這一技術，並且公開了 DeepSeek-R1的思維鏈。這是令人非常震驚的，因為OpenAI o1一直隱藏著思維鏈，就是防止友商複現，結果DeepSeek還是從零起步做到了這一點。」李開複說。

在他看來，DeepSeek以極其高的工程效率，走出了一條與OpenAI天量級融資的底層邏輯迥然不同的中國道路。在同樣標準下進行比較，DeepSeek-R1要比美國的類似模型更快，也更便宜了5到10倍，這背後是工程能力的巨大進步。

李開複表示，DeepSeek最重要的一點是證明了開源模型能力追趕上閉源模型，進一步推進SOTA模型的商品化，「DeepSeek證明了閉源的路徑是不可取的，開源才能有更好的發展。如果DeepSeek沒有開源，我大膽揣測，它的影響力會遠遠不如今天。在美國的開源社區和社交媒體上，大部分人都在熱情擁抱DeepSeek，過往很少有中國軟件在海外收穫如此廣泛的歡迎。這很大程度是因為與閉源的OpenAI相比，DeepSeek更為開放。」

所以，他認為中國迎來了屬於自己的「DeepSeek時刻」，這將大幅加速大模型在中國的全面落地，經過「DeepSeek時刻」的市場教育，中國市場真正覺醒了，這也為中國AI-First應用的爆發掃清了一大障礙。

「基於上述考量，零一萬物在過去幾個月也做出了戰略調整，我們已經全面擁抱DeepSeek，並且把大部分力量用於把 DeepSeek優質基座模型轉變為企業級DeepSeek部署定製解決方案——可以類比為零一萬物在打造AI 2.0時代的Windows系統，而DeepSeek就是驅動Windows的內核。」李開複說。

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新京報貝殼財經記者 羅亦丹

編輯 王進雨

校對 劉軍