就在DeepSeek創(chuàng)造“行業(yè)奇跡”前不久,國內(nèi)大模型行業(yè)的共識幾乎仍是“要做應(yīng)用”,,因為做通用大模型的機會已經(jīng)沒有了,。一些明星創(chuàng)業(yè)企業(yè)放棄了對通用AGI的探索,,轉(zhuǎn)而借助現(xiàn)有模型去研發(fā)應(yīng)用,。在這種共識下,,多數(shù)國產(chǎn)大模型企業(yè)更多關(guān)注具體且仍不成熟的應(yīng)用,,如陪伴型AI聊天機器人或文生圖,、文生視頻等,。
面對差距,,許多企業(yè)選擇繞開這些差距,這是正常的科技與商業(yè)選擇,。梁文鋒也承認(rèn),,在模型結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練動力學(xué)上,國內(nèi)的最高水平比起國外最高水平可能有一倍的差距,,數(shù)據(jù)效率上也有差距,,導(dǎo)致國內(nèi)要用四倍的算力才能取得同樣的效果。再加上復(fù)雜宏觀環(huán)境下算力本身的成本差距,,多數(shù)企業(yè)選擇了繞開這些差距,。
但DeepSeek選擇的方向反直覺和常識。既然資源差距大,,那就干脆回到模型架構(gòu)底層去創(chuàng)新和優(yōu)化,。事實證明,這條路最終反而能更快達成目標(biāo)。AGI的發(fā)展固然與算力成本相關(guān),,但在動態(tài)的創(chuàng)新過程中,,更重要的是“創(chuàng)新”本身。大模型不是簡單的資源加總游戲,,也不是囤更多算力就能快速突破,,而是需要堅持長期視角,專注底層創(chuàng)新,,探索新的路徑,。短視恰恰是創(chuàng)新的最大敵人。