由DeepSeek點燃的人工智能熱潮仍在持續(xù),。面對這場熱鬧異常的“AI春節(jié)檔”，全球大模型市場內(nèi)的玩家們都在加速行動,。近日,，商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人、執(zhí)行董事及人工智能基礎(chǔ)設(shè)施和大模型首席科學(xué)家林達華在一場閉門交流會上談及了對DeepSeek的看法,、算力需求,、未來AI技術(shù)路徑以及商湯未來的大模型計劃。

林達華認為,，DeepSeek不會降低市場對算力的需求，在可見的2025年內(nèi),，整體算力需求仍將保持增長,。特別是隨著DeepSeek推理能力不斷突破，它帶動了下游應(yīng)用市場的快速擴展,，推理市場正呈現(xiàn)供不應(yīng)求,、快速增長的態(tài)勢。DeepSeek是開源路線的堅持者,，因此它的出圈也被認為是開源的勝利,。開源不僅改變了全球AI和大模型的產(chǎn)業(yè)格局，還加速了技術(shù)的傳播和普及,。開源模型的追趕速度非?？欤c頂尖閉源模型的差距正在迅速縮小,。未來,，大模型應(yīng)用將從問答、文本改寫等淺層工具轉(zhuǎn)向替代行業(yè)中高價值的核心任務(wù),。大模型需要在特定行業(yè)任務(wù)上突破工業(yè)紅線,，才能實現(xiàn)規(guī)?；瘧?yīng)用,。開源只是技術(shù)價值鏈中的一環(huán),，而非全部。

關(guān)于DeepSeek的突破,，林達華指出,，DeepSeek有兩個近期的版本：V3基礎(chǔ)模型和R1推理模型。V3的核心亮點在于模型和系統(tǒng)垂直整合后的訓(xùn)練效率優(yōu)化,；而R1則是構(gòu)建強推理能力的新算法路徑,。V3整體表現(xiàn)優(yōu)秀，綜合能力強,，且在多項評測中表現(xiàn)突出,。這主要歸功于數(shù)據(jù)的多樣性和高質(zhì)量處理以及高效的訓(xùn)練方法。R1則采用了MoE架構(gòu),，并通過負載均衡策略提升了訓(xùn)練效率,。此外，R1選擇了基于結(jié)果監(jiān)督的強化學(xué)習(xí)路線,，這一路徑在內(nèi)外部交叉驗證中證明了其有效性,。

對于DeepSeek的高效訓(xùn)練是否會顯著降低市場對算力的需求，林達華表示,，算力需求不會下降,。盡管單次訓(xùn)練成本得到了優(yōu)化，但市場競爭白熱化,，效率的優(yōu)化會加快迭代,，總體需求不會減少。隨著DeepSeek推理能力的突破,，下游應(yīng)用市場快速擴展,，推理市場呈現(xiàn)供不應(yīng)求、快速增長的態(tài)勢,。

談到大模型未來的演進路徑,，林達華認為，當前大多數(shù)講述的是語言模型的故事,，但在真實業(yè)務(wù)場景中,，AI需要處理的信息遠不止于語言，而是多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合,。多模態(tài)仍然是AI發(fā)展的必然方向,，未來AI將從語言模型演進為推理模型，最終發(fā)展為世界模型,。具備完整決策與執(zhí)行能力的AI智能體將是下一步的關(guān)鍵方向,，以更高效,、更智能的方式驅(qū)動業(yè)務(wù)的發(fā)展與創(chuàng)新。

多模態(tài)模型的技術(shù)門檻較高,，不僅僅是語言模型的簡單擴展,。真正的多模態(tài)模型需要具備記憶能力，涉及對LLM技術(shù)架構(gòu)的徹底重構(gòu),。目前業(yè)內(nèi)普遍討論的問題是未來1-2年內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)的純語料數(shù)據(jù)將被消耗殆盡,，但海量的視覺數(shù)據(jù)仍然存在。商湯堅定地認為,，多模態(tài)大模型是核心發(fā)展方向,，設(shè)定了明確的技術(shù)目標，包括強交互能力,、強推理能力和長期記憶能力,。

最后，關(guān)于大模型是否能賺錢以及開源是否會顛覆閉源,，林達華認為開源在近年來大模型的發(fā)展中對產(chǎn)業(yè)格局產(chǎn)生了深遠影響,。開源不僅改變了全球AI和大模型的產(chǎn)業(yè)格局，還加速了技術(shù)的傳播和普及,。真正的競爭優(yōu)勢體現(xiàn)在與基礎(chǔ)設(shè)施的深度整合和在特定行業(yè)的縱深發(fā)展,。未來，大模型應(yīng)用將從淺層工具轉(zhuǎn)向替代行業(yè)中高價值的核心任務(wù),。開源只是技術(shù)價值鏈中的一環(huán),，而非全部。