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李开复:十年后回顾 DeepSeek 如何让中国未落后美国,答案是开源

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IT之家 9 月 27 日消息,据界面新闻报道,9 月 27 日,零一万物 CEO 李开复在长江 CEO 组织 20 周年返校日庆典上表示,DeepSeek 对中国 AI 发展的核心贡献在于推动了开源生态的形成。“如果十年后,我们回顾 DeepSeek 怎么让中国没有落后于美国,答案并非其技术能力本身,而是它带来了中国(大模型)开源时代。

李开复提到,自 DeepSeek 开源以来,国内多家企业相继开源大模型,形成了“既开源、又比拼速度”的良性竞争局面。他认为,开源模式高度契合中国企业的学习特性,有望助力中国在 AI 领域缩小与美国的差距

IT之家注意到,李开复此前曾多次力挺大模型开源。今年 3 月,他在中关村论坛人工智能日上表示,DeepSeek 的成功证明闭源是一条死路,开源才会有更大的发展

他认为,随着 AI 的 Scaling Law 法则从预训练端转移到推理端上,AI 模型、AI 应用会在今年迎来新的加速爆发,今年的一个行业口号应该是“Make AI Work”(让 AI 变得有用)。他表示,随着 Scaling Law 的放缓,超大预训练模型的直接商业价值在逐步降低。

IT之家获悉,李开复给出的四个理由是:数据不足导致传统预训练将终结;超大 GPU 群效率降低,容错问题等导致边际效应降低;超大预训练模型价格昂贵,速度缓慢;新推理 Scaling Law 将带来更高回报。超大预训练模型的价值正在转移,将进一步体现在“教师模型”的角色中,其本质也将更趋进于大模型时代的基础设施。旧学习范式是人教 AI,新学习范式是 AI 教 AI

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