我是大神医:超级凌乱的校园运动会无弹窗-“DeepSeek没必要成为中国版OpenAI，因为OpenAI也不是大模型终局”
2月21日-23日在上海举行的2025GDC全球开发者先锋大会上，中国公司深度求索（DeepSeek）旗下生成式AI产品DeepSeek成为当之无愧的热点话题，几乎每个参会的观众、开发者都在谈论DeepSeek。
为什么会是DeepSeek成功破圈、DeepSeek是否会成为中国的“OpenAI”？DeepSeek给现场的开发者们带来哪些思考？澎湃科技记者在大会期间和AI从业者们聊了聊。
“DeepSeek给我带来的最大的思考是它带来了技术平权。”蜜度科技股份有限公司CTO刘益东告诉澎湃科技（www.thepaper.cn），DeepSeek帮助开发者和中小型大模型创业公司完成了AI市场教育。
“以前我们主动教育客户，大模型能做什么，但DeepSeek出现后，客户会主动提需求，我买你的大模型应用，但你最好能给我部署接入DeepSeek。”刘益东称，这是现象级的变化。
DeepSeek是否能成为中国的“OpenAI”这一问题，在刘益东看来，应该换个角度讨论。
与其讨论DeepSeek能否成为中国版的“OpenAI”，不如说DeepSeek其实挑战了OpenAI的模式,“DeepSeek也没有必要成为中国版的OpenAI，成为OpenAI也并不是大模型的终局。”
OpenAI和马斯克的xAI在大模型的投入上都是“大力出奇迹”，通过不停地堆算力来训练大模型推理能力，但“DeepSeek用有限的资源走了一条适合国内的路，同样呈现的效果也非常好。”刘益东说。
蓝耘科技集团股份有限公司（以下简称“蓝耘科技”）总监顾瑞泉认为，通过DeepSeek看到未来大模型发展的三个趋势：首先，在专有或推理模型领域，越来越多的模型会开始降低预训练和推理成本；其次，开源技术正在改变以前的行业思维，例如百度近期开源了一些模型，其他尚未开源的企业也在逐步开放技术。开源技术将对AI未来的发展做出重要贡献。最后，人们不再专注于大模型预训练，而是将焦点转向后训练阶段，这将推动后续AI产业链上的创新。
蓝耘科技CTO安江华认为，国内确实很难出现像OpenAI和xAI这样的公司，“大力出奇迹”的路径在国内行不通。
安江华分析认为，目前全球仅有少数几家公司如OpenAI、马斯克的xAI处于AI第一梯队，DeepSeek在全球的位置仍属于第二梯队。第二梯队的公司在财力上无法与第一梯队相比，如果直接跟随第一梯队的策略，“大力出奇迹”，可能长期看下来会被拖垮。
从技术路径来看，DeepSeek最大的优势在于，通过算法优化和资源调配，减少了大语言模型（LLM）预训练的时间，但实际上，还是利用了更多的人工时间来换取训练效率的提升。“这种方式虽然节省了资金，但整体时间成本仍然很高。”安江华说。
安江华认为，在中国，单纯依靠“大力出奇迹”的模式依然是行不通的。主要原因在于国内企业难以获得足够的资源支持大规模投入，，要实现类似规模OpenAI、xAI的发展，需要从一级和二级市场募集大量资金，但在国内面临诸多限制。
是否还有其他可行的路径？
安江华称，DeepSeek有其先天优势，它脱胎于幻方量化，这类通过量化起家的公司早期已经有相当充足的资金积累，选择通过人工优化来换取训练时间的缩短。未来可能会有越来越多的团队选择DeepSeek这类模式。当然，如果资金充足的情况下，“大力出奇迹”的模式当然是最佳选择，但这并不是所有企业都能实现。
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