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2025 年，AI 領域發展迅猛，DeepSeek 爆火成為焦點。前經緯創投合伙人莊明浩的 74 頁 PPT，為剖析這一現象提供了d特視角。
DeepSeek 成功源于開源策略。2025 年一季度，DeepSeek-V3 模型以 MIT 協議公開訓練代碼和模型權重，打破大廠技術壟斷。其 557 萬美元的訓練成本不到 GPT-4 的十分之一，推理成本降至每百萬 token 0.14 美元，大幅拉低行業門檻，使 AI 服務未來或按需取用，加速技術普及。
技術上，DeepSeek 帶來重要轉變。以往無腦堆參數提升模型性能，而它用 320 億參數實現 4000 億參數模型效果。借助混合專家系統（MoE）和稀疏激活技術，處理任務時只激活部分 “專家模塊”，節省算力且提升效率。若該技術普及，依賴燒錢堆參數的團隊將面臨挑戰，促進行業技術創新。
硬件方面，AI 領域博弈激烈。英偉達 H200 和谷歌 TPU v5 能效差距達 3.7 倍，專用 AI 芯片迭代超傳統顯卡。但能源問題更受關注，微軟重啟核電站，顯示訓練大模型耗電量驚人。未來，獲取便宜穩定電力供應或成 AI 公司核心競爭力。
實際應用中，AI 已在多領域嶄露頭角。AlphaFold4 開源版蛋白質預測精度達 1.2 埃，影響生物研究，實驗室或調整方向。金融領域，摩根大通 AI 系統風險評估比人類準 97%，基金經理工作將有變化。多模態方面，能處理多數據的 AI 系統成熟后，工業機器人應用場景將拓寬。
地緣政治對 AI 發展影響直接。ASML 新一代光刻機使 3nm 芯片自主生產有望，利好ZG AI。華為升騰芯片效率達 92%，繞過 CUDA 生態路線初見成效。中文語料信息密度優勢被證實，或推動 NLP 技術出現 “中文路線” 分支。
展望 2025 年，AI 有兩大趨勢。一是神經符號系統融合，或讓 AI 具備邏輯推理能力；二是量子計算實用化，或重新定義算法優化邊界。但現實問題也不容忽視，預計明年四季度八成網絡內容或由 AI 生成，分辨真假信息將成新課題。
DeepSeek 爆火是 2025 年 AI 發展的縮影。在多因素交織下，AI 領域快速變革。我們需關注動態，應對挑戰，抓住機遇，推動 AI 技術更好發展。
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