李開複：零一萬物正基於 DeepSeek，打造 AI 2.0 時代的 Windows

3 月 30 日下午消息，在 2025 中關村論壇年會上，零一萬物 CEO、創新工場董事長李開複表示，「大模型的推理成本正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。」

「兩年前模型性能不夠好的模型，現在已經夠好了；兩年前推理成本太貴的模型，現在已經是‘白菜價’了。」李開複認為，「AI-First 應用很快將井噴，2025 年將會是 AI-First 應用爆發、大模型‘落地為王’的元年。」

他指出，因為模型訓練所用的數據量已經觸及瓶頸，以及算力方面也存在著客觀製約因素，預訓練階段的 Scaling Law 正在放緩。好在行業內已經出現了新的曙光，Scaling Law（規模定律）正從預訓練階段轉向推理階段，也就是慢思考模式。過去，預訓練階段的 Scaling Law 指的是 —— 有更多的 GPU、更多的數據，模型就可以變得更聰明，但目前其增長趨勢放緩了。而新的慢思考 Scaling Law 是 —— 模型思考的時間更長，就會得出更優質的結果。

「目前看來，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。」李開複表示，「結合這些新的技術創新，現在模型訓練的過程變得更像是先訓練一個‘文科生’，讓模型閱讀所有書籍，然後再向‘理科生’方向訓練，讓模型能夠證明數學題、會寫代碼，最終得到厲害的‘文理雙全’模型。」

在李開複看來，隨著現在企業和用戶已經經過「DeepSeek Moment」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。今年人工智能的一個焦點問題應該是：Make AI Work，讓大模型真正賦能千行百業。

據他介紹，鑒於 DeepSeek 落地到企業生產力場景中仍存在許多需要克服的卡點困難。零一萬物在過去幾個月做了戰略調整，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。

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