人工智能的技術(shù)能力已經(jīng)到了一個拐點(diǎn),即從技術(shù)能力驅(qū)動向需求應(yīng)用驅(qū)動轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時期。隨著技術(shù)能力的提升,技術(shù)進(jìn)化引發(fā)經(jīng)濟(jì)進(jìn)化,
從舊范式抵達(dá)新范式。如今人工智能的發(fā)展已經(jīng)處于從第三階段向第四階段過渡的時期。人工智能的能力成長歷程已經(jīng)足夠長,到了尋找需求的戰(zhàn)略拐點(diǎn)。
一、AI發(fā)展到戰(zhàn)略拐點(diǎn):從技術(shù)驅(qū)動到需求驅(qū)動
先給大家科普一下,AI可不是一夜之間冒出來的,它已經(jīng)發(fā)展了快七十年啦!從開始的簡單功能,到現(xiàn)在能感知、認(rèn)知、決策、學(xué)習(xí)、執(zhí)行,甚至未來還要符合人類情感、倫理和道德觀念,這變化可太大了。以前AI主要是靠技術(shù)能力提升來發(fā)展,但現(xiàn)在不一樣了,它已經(jīng)到了一個關(guān)鍵時期,就是從技術(shù)驅(qū)動轉(zhuǎn)向需求應(yīng)用驅(qū)動。就像咱們小時候?qū)W走路,一開始靠扶著慢慢學(xué),現(xiàn)在長大啦,得自己跑起來,去滿足各種各樣的需求。
二、算力拐點(diǎn):DeepSeek打破傳統(tǒng)認(rèn)知
大家都知道,AI訓(xùn)練需要強(qiáng)大的算力,以前大家都覺得算力越大越好。但DeepSeek一出現(xiàn),這個觀念就被打破了!它通過優(yōu)化算法架構(gòu),用更少的GPU(或者其他AI芯片)就能達(dá)到同樣的效果。比如,DeepSeek-R1通過重新設(shè)計(jì)訓(xùn)練流程,用少量SFT數(shù)據(jù)加上多輪強(qiáng)化學(xué)習(xí),不僅提G了模型準(zhǔn)確性,還大大降低了內(nèi)存占用和計(jì)算開銷。這就相當(dāng)于以前跑100米需要10個人拉車,現(xiàn)在只要1個人就能搞定,而且速度還不慢。這可太厲害了!
三、數(shù)據(jù)拐點(diǎn):大模型參數(shù)量分化
以前AI模型的參數(shù)量一直往上飆,越大越好。但2025年發(fā)布的模型開始分化了,有G參數(shù)量的,也有低參數(shù)量的。低參數(shù)量的模型更適合本地化部署到AI終端運(yùn)行,比如手機(jī)、智能汽車、人形機(jī)器人等。這就像是以前大家覺得房子越大越好,現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)小戶型也挺香的,住起來方便,還省心。
四、技術(shù)路徑循環(huán):算法創(chuàng)新重回舞臺
AI技術(shù)創(chuàng)新一直在圍繞算力、數(shù)據(jù)、算法這三個核心要素轉(zhuǎn)圈圈。2022年是算法創(chuàng)新年,ChatGPT一出,Transformer架構(gòu)火遍;2023年數(shù)據(jù)創(chuàng)新唱主角,數(shù)據(jù)合成、標(biāo)注成了熱點(diǎn);2024年算力創(chuàng)新大爆發(fā),超萬卡時代來臨。而2025年,又輪到算法創(chuàng)新啦!DeepSeek的R1-zero模型完全基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練,不靠監(jiān)督訓(xùn)練或人類反饋,自己就能學(xué)習(xí)提升性能。這就像是一個孩子,以前需要大人手把手教,現(xiàn)在自己就能摸索著學(xué)會了,厲害不厲害?
五、算法變革開啟:非Transformer架構(gòu)崛起
除了Transformer架構(gòu),現(xiàn)在還出現(xiàn)了非Transformer架構(gòu)的算法模型,比如LFM(Liquid Foundation Model)。這種模型用液態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),計(jì)算單元基于動態(tài)系統(tǒng)理論、信號處理和數(shù)值線性代數(shù),小巧便攜,還能直接部署在手機(jī)上。這就像是以前大家只開燃油車,現(xiàn)在新能源車來了,不僅環(huán)保,還更方便實(shí)用。
六、AI超級產(chǎn)品誕生:DeepSeek成新寵
2024年AI超級應(yīng)用的頭把交椅換得飛快,每個季度都有新變化。但到了2025年,DeepSeek只用了短短二十天,DAU(日活躍用戶)就達(dá)到了2161萬,超過了ChatGPT發(fā)布之初的數(shù)據(jù),妥妥的AI超級應(yīng)用。這就像是一個新晉網(wǎng)紅,一下子就把大家的目光都吸引過來了。
七、AI普惠應(yīng)用:DeepSeek的“小米模式”
DeepSeek從一開始就走“價格屠夫”路線,挑戰(zhàn)OpenAI的G價策略,讓更多的開發(fā)者能用上G性能的模型。這就像是小米手機(jī)剛出來的時候,用G性能、低價格直接挑戰(zhàn)國際大牌,讓普通人都能用上智能手機(jī)。DeepSeek還開源發(fā)布了Janus-Pro多模態(tài)模型,能實(shí)現(xiàn)性價比更G的模型推理能力,讓AI技術(shù)更加普惠。
八、AI競爭進(jìn)入G2時代
2025年1月,特朗普上臺后廢除了拜登政府的AI政策,要求制定新的“人工智能行動計(jì)劃”。DeepSeek的出現(xiàn)和美國政商各界的反應(yīng),都將成為特朗普政府制定計(jì)劃的重要參考。這就像是兩個大國在賽跑,DeepSeek的出現(xiàn)讓這場賽跑更加激烈了。
九、DeepSeek的未來展望
小伙伴們,DeepSeek的出現(xiàn)可不是偶然的。它代表了AI技術(shù)從單純追求性能,到追求性價比、普惠性的轉(zhuǎn)變。未來,DeepSeek可能會在更多L域大放異彩。比如在醫(yī)療L域,它可以幫助醫(yī)生更快地診斷疾;在教育L域,它能為學(xué)生提供個性化的學(xué)習(xí)方案;在工業(yè)L域,它可以優(yōu)化生產(chǎn)流程,提G效率?傊,DeepSeek的潛力無限!
2025年是AI算法變革的元年,DeepSeek就是這場變革的先鋒。它不僅改變了AI的訓(xùn)練方式,還推動了AI技術(shù)的普惠化。
附件:DeepSeek開啟AI算法變革元年-二十天DAU達(dá)到了2161萬,發(fā)布了Janus-Pro多模態(tài)模型

制造業(yè)人工智能L域的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)日益完善,技術(shù)平臺層構(gòu)建起較為成熟的生態(tài)體系,應(yīng)用層則遍地開花,在多個行業(yè)實(shí)現(xiàn)了廣泛而深入的應(yīng)用,共同驅(qū)動著制造業(yè)向智能化G效化轉(zhuǎn)型升級
G ROI 場景將率先實(shí)現(xiàn) PMF。AI 大模型在辦公軟件和創(chuàng)意生成等場景中,具有較為標(biāo)準(zhǔn)化的任務(wù)和對效率提升的明確需求,能帶來可量化的投資回報
大模型在工業(yè)中的應(yīng)用主要集中在運(yùn)營方面,如知識問答和輔助設(shè)計(jì)等,這些場景具有一定的容錯能力;隨著大模型技術(shù)的不斷進(jìn)步,其在工業(yè)L域的應(yīng)用將更加廣泛和深入
中美AIGC技術(shù)在代碼研發(fā)、知識管理&內(nèi)容創(chuàng)作、客服&銷售智能體、醫(yī)療&醫(yī)藥的科學(xué)研究等應(yīng)用場景的落地進(jìn)展迅速,展現(xiàn)出AIGC技術(shù)在多個關(guān)鍵產(chǎn)業(yè)L域的商業(yè)潛力
探討了2025年人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢。重點(diǎn)圍繞AGI道阻且長,技術(shù)能力持續(xù)提升,加速產(chǎn)業(yè)落地、應(yīng)用場景多元化探索,初現(xiàn)雛形、企業(yè)擁抱AI持續(xù)加速,理性思考投入產(chǎn)出比 3大維度的10個重要趨勢進(jìn)行了深度分析
生成式AI技術(shù)正以其獨(dú)特的能力,為零售電商行業(yè)帶來革命性的變化,能夠提升運(yùn)營效率、優(yōu)化用戶體驗(yàn)、提升洞察決策等多方面能力,幫助企業(yè)在短期內(nèi)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)優(yōu)化
生成式AI正以其獨(dú)特的方式重塑著千行百業(yè),從醫(yī)療、金融到自動駕駛,它的影響無處不在;生成式AI將會持續(xù)落地,引L產(chǎn)業(yè)多面邁向數(shù)字化時代
智能家居無線互聯(lián)相關(guān)技術(shù)、應(yīng)用、挑戰(zhàn)及發(fā)展趨勢,以及智能家居、智能交通等多L域應(yīng)用,強(qiáng)調(diào)技術(shù)融合與創(chuàng)新對未來智能生活的重要性,設(shè)備與用戶互動將呈現(xiàn)新模式
智能客服市場的蓬勃發(fā)展,是AI技術(shù)在客戶服務(wù)L域深度應(yīng)用的縮影,不僅改變了我們的服務(wù)體驗(yàn),更為企業(yè)帶來了降本增效的可能,為客戶帶來更加便捷、G效、個性化的服務(wù)體驗(yàn)
在B端則有望幫助AI加速落地行業(yè)場景,在代碼輔助、營銷與客戶管理、企業(yè)檢索、辦公軟件等多場景落地較好;C端軟件應(yīng)用方面,web端流量較年初增長138%
面臨的挑戰(zhàn)包括模型、數(shù)據(jù)、應(yīng)用和商業(yè)變現(xiàn)等方面,這些因素相互影響。在大模型落地工業(yè)的探索中,目前還處于非常早期的階段,供需雙方都在嘗試和探索
新一代智能終端擴(kuò)展了智能終端的功能和邊界,支持人類對物理世界更深刻的感知與理解;綜合的智能化應(yīng)用,促進(jìn)人、機(jī)、物、境的深度互聯(lián)融合,并成為推動數(shù)字化轉(zhuǎn) 型和智慧生活的新質(zhì)生產(chǎn)力工具