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中国社会科学评价研究院院长荆林波:DeepSeek引领端侧AI发展 推动行业创新与变革

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春节期间,DeepSeek凭借其相对较低的训练成本与卓越的训练成果,如同一匹黑马脱颖而出,超越了ChatGPT,成功登顶苹果中美两区应用商店免费App下载排行榜,对国际AI格局产生了显著冲击。

在此背景下,数字经济新媒体网经社独家策划了“DeepSeek系列专家访谈”。邀请了包括商务部研究院、中国社科院、中国消费经济学会、中国商业文化研究会、中共河北省委党校(河北行政学院)、浙江数字化发展与治理研究中心等10余位行业智库,也包括浙江大学、安徽大学、华东政法大学、浙江工商大学、浙江财经大学、江西财经大学、河北科技大学等20余位大学教授等行业内权威专家解读。

深度聚焦DeepSeek成功背后的技术革新、市场趋势、应用场景、社会变革、深远影响及未来展望,旨在通过多维度、多视角的探讨,为公众呈现一个全面而立体的DeepSeek发展蓝图。

对此,中国社会科学评价研究院院长荆林波研究员在接受网经社独家专访时表示:DeepSeek的崛起将引发了多个行业广泛应用,不仅仅是制造业、生活性服务业和生产性服务业,而且将进一步衍生到公共服务业。

比如,在制造业进行实时检测生产中的质量问题,强化质量控制。零售业的个性化推荐,即根据用户行为推荐商品,提升转化率。特别是,政府有关部门可以基于更多的数据进行分析,制定更科学、更高效的政策。

荆林波指出,DeepSeek商业模式成功的价值,除了上述的智能化运用之外,更重要的在于我们对新技术创新的思考。DeepSeek的开源创新模式打破了Chat GDP试图以闭源对我国的技术封锁。我们需要反思科技创新的体制是否需要进一步变革?面对新的技术浪潮,如何进一步加大开放的力度?民营企业的“小而美”如何与国有的科研机构“大而全”加强合作?国家的相关管理体制如何顺应新的技术变革浪潮?

当然,目前我们在个人电脑上部署DeepSeek等大模型,虽然性能强大、功能丰富且灵活,但也面临硬件要求高、资源占用大、部署复杂和维护难度高等挑战。用户需根据需求和资源权衡利弊。

值得注意的是,荆林波认为DeepSeek的爆红推动了端侧AI(Edge AI)的快速发展,尤其是在硬件优化、计算能力和应用场景扩展方面。比如,在 硬件加速与优化方面,专为AI任务设计的芯片(如Google的TPU、华为的Ascend)大幅提升了端侧AI的计算效率。在模型优化方面,导入蒸馏技术,通过训练小型模型模仿大型模型的行为,提高算力的效率。

DeepSeek的下一步可能的发展方向是什么?DeepSeek自己的回答是:下一步可能动作包括技术优化、生态系统扩展、行业解决方案深化、国际化拓展、数据隐私与安全加强以及人才培养与教育。

【小贴士】

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