开源崛起：DeepSeek 如何用成功打破闭源“死路”，引领科技新潮流

开源崛起：DeepSeek如何用成功打破闭源“死路”，引领科技新潮流

随着人工智能（AI）的飞速发展，开源和闭源的争论也日益激烈。在这个话题上，零一万物创始人兼CEO李开复的观点尤其引人注目。他坚信，随着AI的Scaling Law法则从预训练端转移到推理端，AI模型、AI应用将在今年迎来新的加速爆发，开源将成为更大的发展趋势。DeepSeek的成功就是这一观点的有力证明。

首先，我们要理解李开复所说的Scaling Law。Scaling Law是一种自然界的规律，用于描述一个系统随着规模的扩大，其性能和效率如何变化。在AI领域，Scaling Law指出，随着预训练模型的增大，推理效率会提高，这为AI模型的推理提供了新的思路。然而，随着这种趋势的转变，我们看到超大预训练模型的直接商业价值在逐步降低。

李开复认为，这四个原因将导致传统预训练的终结：数据不足导致传统预训练效果不佳；超大GPU群的效率降低，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Scaling Law带来的更高回报将使AI应用更加广泛。

那么，DeepSeek是如何应对这一挑战的呢？DeepSeek的成功正是开源的力量所在。DeepSeek的开源使得更多的开发者可以参与其中，共享代码，优化模型，这无疑提高了模型的准确性和效率。同时，开源也降低了使用成本，使得更多的企业和个人能够参与到AI应用中来。

DeepSeek的成功还引发了我们对未来科技趋势的深思。随着AI模型的不断发展，我们将看到AI从“人教AI”转变为“AI教AI”。这意味着AI将自我学习和进化，而人类则更多地扮演引导者和监督者的角色。这种新的学习范式将带来更高的回报，因为AI将教我们如何更好地利用AI。

另一方面，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。这意味着未来的AI系统将更加依赖于大规模的预训练模型和基础设施，这将为开源带来更多的发展机遇。

那么，开源崛起对于科技产业的影响又是什么呢？开源可以使更多的创新者参与进来，分享知识，共享资源，从而推动整个科技产业的进步。此外，开源还能降低技术使用成本，使更多的企业和个人能够享受到AI技术带来的便利。这将进一步推动AI应用的普及和发展。

总的来说，DeepSeek的成功是开源崛起的一个缩影，它用实际成果打破了闭源的“死路”，为我们揭示了科技发展的新潮流。在这个潮流中，开源的力量正在显现，它将引领我们进入一个更加开放、共享、创新的技术新时代。

最后，我们要认识到，科技发展是一个复杂的过程，既有成功的经验，也有失败的教训。我们应该以开放、包容的心态去面对这一切，只有这样，我们才能在这个科技飞速发展的时代中立足。而DeepSeek的成功，正是我们面对未来科技挑战的一剂强心针。

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