它到底是真的开源还是假的开源
近日，关于DeepSeek的开源问题在国内某问答平台上引发了广泛关注。
五位被DeepTech采访的AI专家无一例外地给出了正面评价，他们认为DeepSeek的开源举措具有重大意义，不仅推动了AI技术的普及，还有助于解决AI产业链中的关键瓶颈。
本文将从不同角度探讨DeepSeek的开源对AI产业及外界开发者的影响。
一、DeepSeek开源：有效降低GPU资源依赖，推动AI产业可持续发展
DeepSeek的贡献在于有效降低了大规模训练对于GPU资源的依赖，这一变革有望推动AI价值链的重塑，使GPU端长期积累的超额利润向AI技术和应用端转移。
此前，AI技术的研发和应用企业普遍面临盈利难题，而专注于硬件销售和企业服务的盈利方式与传统AI研发存在冲突。
DeepSeek的开源使得更多外界开发者能够参与到大模型研究中来，降低了AI社区的资源门槛，这无疑为AI产业的可持续发展注入了新的活力。
二、DeepSeek开源：降低研究成本，加速技术创新
DeepSeek的开源极大地降低了外界AI开发者复现模型的难度。
大模型的复现并非易事，但DeepSeek已经把模型架构和参数开源，使得外界开发者可以基于它去做模型复现。
这不仅让学界和业界团队能够更好地理解和应用大模型，更在某种程度上促进了学术成果向产业的转化。
DeepSeek的开源也让更多资源有限的外界AI开发者能够参与到研究中来，他们将更多精力放在创新和优化上，推动了AI技术的不断进步。
三、DeepSeek开源：推动AI应用的广泛普及
DeepSeek的开源不仅让外界开发者受益，更让AI相关应用受益。
其所使用的高效训练方法以及由此打造的更小型化的模型，直接降低了Token成本，这让大模型的推理和生成变得更加经济高效。
对于需要长期调用大模型进行复杂计算的应用场景而言，这无疑具有极大的价值。
在AI for Science和AI for Math等领域，DeepSeek的开源将让更多的科研团队能够负担得起高精度的AI计算，从而加速科学发现的进程。
四、DeepSeek开源：启发新思路，拓宽应用范围
DeepSeek的开源不仅让外界开发者看到了基于更多大模型基础能力开展探索和应用落地的可能，更启发了一些新的研究方向和应用思路。
比如通过结合使用DeepSeek的强化学习方法，让Agent在多轮对话中表现得更聪明或者在一些需要长期规划的复杂任务中表现更好等。
同时，对于高校老师来说，他们希望自己的研究能够影响到业界，通过培养出来的学生能够回馈到产业中。
因此，DeepSeek的开源无疑为学术界和产业界的合作搭建了一个良好的桥梁。
五、总结
DeepSeek的开源无疑是AI产业发展史上的一个重要里程碑。
它不仅降低了外界开发者进入AI研究的门槛，更推动了AI技术的普及和创新。
同时，DeepSeek的开源也让更多的科研团队能够负担得起高精度的AI计算，拓宽了AI的应用范围并加速了科学发现的进程。
DeepSeek的开源还为学术界和产业界的合作提供了一个良好的平台。
五位受访的AI专家都对其寄予厚望并认为这将为未来的AI研究和应用带来更多的可能性。
正如《金融时报》的一篇评本文章所说：“让我们把这视为历史上的一个时刻。
” DeepSeek的开源证明AI可以属于每个人而不仅仅是那些囤积代码、芯片和资本的人这打破了技术垄断的格局为信息更易获取创造了条件也为未来的技术创新和应用落地铺平了道路。
相关标签： 开源模型、 细节、 李萌、 deepseek、 算法、
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