| 创泽机器人 |
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人工智能的技术能力已经到了一个拐点，即从技术能力驱动向需求应用驱动转型的关键时期。随着技术能力的提升，技术进化引发经济进化， 从旧范式抵达新范式。如今人工智能的发展已经处于从第三阶段向第四阶段过渡的时期。人工智能的能力成长历程已经足够长，到了寻找需求的战略拐点。
一、AI发展到战略拐点：从技术驱动到需求驱动
先给大家科普一下，AI可不是一夜之间冒出来的，它已经发展了快七十年啦！从开始的简单功能，到现在能感知、认知、决策、学习、执行，甚至未来还要符合人类情感、伦理和道德观念，这变化可太大了。以前AI主要是靠技术能力提升来发展，但现在不一样了，它已经到了一个关键时期，就是从技术驱动转向需求应用驱动。就像咱们小时候学走路，一开始靠扶着慢慢学，现在长大啦，得自己跑起来，去满足各种各样的需求。
二、算力拐点：DeepSeek打破传统认知
大家都知道，AI训练需要强大的算力，以前大家都觉得算力越大越好。但DeepSeek一出现，这个观念就被打破了！它通过优化算法架构，用更少的GPU（或者其他AI芯片）就能达到同样的效果。比如，DeepSeek-R1通过重新设计训练流程，用少量SFT数据加上多轮强化学习，不仅提G了模型准确性，还大大降低了内存占用和计算开销。这就相当于以前跑100米需要10个人拉车，现在只要1个人就能搞定，而且速度还不慢。这可太厉害了！
三、数据拐点：大模型参数量分化
以前AI模型的参数量一直往上飙，越大越好。但2025年发布的模型开始分化了，有G参数量的，也有低参数量的。低参数量的模型更适合本地化部署到AI终端运行，比如手机、智能汽车、人形机器人等。这就像是以前大家觉得房子越大越好，现在发现小户型也挺香的，住起来方便，还省心。
四、技术路径循环：算法创新重回舞台
AI技术创新一直在围绕算力、数据、算法这三个核心要素转圈圈。2022年是算法创新年，ChatGPT一出，Transformer架构火遍；2023年数据创新唱主角，数据合成、标注成了热点；2024年算力创新大爆发，超万卡时代来临。而2025年，又轮到算法创新啦！DeepSeek的R1-zero模型完全基于强化学习训练，不靠监督训练或人类反馈，自己就能学习提升性能。这就像是一个孩子，以前需要大人手把手教，现在自己就能摸索着学会了，厉害不厉害？
五、算法变革开启：非Transformer架构崛起
除了Transformer架构，现在还出现了非Transformer架构的算法模型，比如LFM（Liquid Foundation Model）。这种模型用液态神经网络，计算单元基于动态系统理论、信号处理和数值线性代数，小巧便携，还能直接部署在手机上。这就像是以前大家只开燃油车，现在新能源车来了，不仅环保，还更方便实用。
六、AI超级产品诞生：DeepSeek成新宠
2024年AI超级应用的头把交椅换得飞快，每个季度都有新变化。但到了2025年，DeepSeek只用了短短二十天，DAU（日活跃用户）就达到了2161万，超过了ChatGPT发布之初的数据，妥妥的AI超级应用。这就像是一个新晋网红，一下子就把大家的目光都吸引过来了。
七、AI普惠应用：DeepSeek的“小米模式”
DeepSeek从一开始就走“价格屠夫”路线，挑战OpenAI的G价策略，让更多的开发者能用上G性能的模型。这就像是小米手机刚出来的时候，用G性能、低价格直接挑战国际大牌，让普通人都能用上智能手机。DeepSeek还开源发布了Janus-Pro多模态模型，能实现性价比更G的模型推理能力，让AI技术更加普惠。
八、AI竞争进入G2时代
2025年1月，特朗普上台后废除了拜登政府的AI政策，要求制定新的“人工智能行动计划”。DeepSeek的出现和美国政商各界的反应，都将成为特朗普政府制定计划的重要参考。这就像是两个大国在赛跑，DeepSeek的出现让这场赛跑更加激烈了。
九、DeepSeek的未来展望
小伙伴们，DeepSeek的出现可不是偶然的。它代表了AI技术从单纯追求性能，到追求性价比、普惠性的转变。未来，DeepSeek可能会在更多L域大放异彩。比如在医疗L域，它可以帮助医生更快地诊断疾病；在教育L域，它能为学生提供个性化的学习方案；在工业L域，它可以优化生产流程，提G效率。总之，DeepSeek的潜力无限！
2025年是AI算法变革的元年，DeepSeek就是这场变革的先锋。它不仅改变了AI的训练方式，还推动了AI技术的普惠化。
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