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DeepSeek的横空出世，在华尔街到硅谷的每一个角落都掀起了一股飓风。自DeepSeek-R1发布后，DeepSeek的相关搜索指数飙升了230%，成为科技领域的焦点话题。
DeepSeek凭什么能够逆袭，挑战OpenAI的霸主地位？此前的报道都聚焦在该公司560万美元的训练成本和创新“蒸馏”技术的运用。
美国IT研究与顾问咨询公司Gartner高级总监分析师方琦（Mike Fang）2月12日在接受《每日经济新闻》记者采访时表示，DeepSeek在文化和业务模式上与其他大模型公司有比较大的差异，其成功的关键因素在于偏研究型的导向，以及大量工程师持之以恒的算法优化创新。
他进一步解释称，DeepSeek不是一个以盈利为短期目标的公司，更多是从研究角度来鼓励工程师，没有特别多财务变现或者业务变现的压力。
方琦主要负责Gartner数据分析小组的AI业务，帮助高管更好地使用AI和数据，进而实现企业机构的商业价值。他的主要研究领域是中国的AI市场和供应商，以及AI数据。
DeepSeek成功有两大关键
NBD：在您看来，DeepSeek问世至今有如此大的影响力，靠的是什么？
方琦：我们观察到，DeepSeek的竞争性优势主要体现在两个方面：一方面，这家公司是一家偏研究导向，而不是一家以盈利为短期目标的公司，所以它更多是从研究角度来鼓励工程师，能够更高效地运营，而没有特别多财务变现或者业务变现的压力。这就是在文化和业务模式上，该公司与其他大模型公司主要的区别。
另一方面，DeepSeek拥有大量工程师，在有限的硬件环境下（尤其是美国芯片管制后）进行算法优化。例如，V3模型就应用了MLA（混合精度计算）等技术。这些都保证DeepSeek能够在有限的资源当中，能够更好地提高模型的性能。
NBD：DeepSeek通过低成本+开源策略迅速崛起，您如何看待这一现象？这是否预示着AI行业格局正在发生一些深刻的变革？
方琦：DeepSeek的崛起其实还是归功于公司的业务战略。首先，它并是一个不以商业驱动的公司，而是以研究驱动的方式来进行模型开发。
其次，DeepSeek一直在创新——从最早的模型到后来的V3和R1模型，DeepSeek是一步一个脚印走出来的。我们可以看到，DeepSeek在工程化方面一直在不断突破算力的应用，而不是单纯依靠堆硬件进行暴力破解。DeepSeek有蒸馏的能力，模型蒸馏能力能够帮助建立一个更高效的，甚至是能够本地部署模型。
DeepSeek能达到顶尖模型的能力，不光是靠低成本，还在App上融合了网络搜索和深度思考的创新，让人耳目一新，引起海外的广泛关注。
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开源模型的商业化有很大想象空间
NBD：您如何看待开源和闭源之间的争论？开源AI技术是否会成为行业发展的主流趋势？
方琦：开源和闭源现在确实还有很多争论。
从我们现在看到的来讲，如果一个闭源模型的性能达不到开源模型的水准，那这个闭源模型是否还有存在的必要？这要从商业路径来探讨。但是如果一个闭源模型性能强于开源模型的话，那从商业化角度或者收费模式看还是会有优势，也能适应开源模型带来的竞争环境。
从开源模型的角度看，以Meta的Llma3为例，将模型开源完善了其生态圈，增强了与苹果等主要渠道的议价权。这也是为什么大公司会将大模型开源的一大主要原因。
DeepSeek的开源策略尚未考虑具体商业落地，未来如何演进仍需观察。开源模型如何商业化？这还是有很大的想象空间的。
NBD：DeepSeek用开源将AI入场券“平民化”，那么未来在AI成本迅速降低的基础上，以前互联网的哪些行业将获得爆发机会？哪些又会被削弱？
方琦：我认为，从成本（大幅）降低的角度来讲，就是原来工程师能做十次实验，现在可能可以做100次实验。这降低了我们的试错成本，会产生很多机会。我认为，未来尤其是基于推理模型，会有很多新的尝试，例如OpenAI的DeepResearch。未来，大家可以通过像DeepSeek-R1这样的开源模型，做更多的研发和创新，为各行业带来新的炒作曲线和尝试机会。
Gartner高级总监分析师方琦（图片来源：受访者供图）
应更多思考如何与AI互补，而非是否被替代
NBD：DeepSeek的横空出世，对中国的AI产业和相关的企业意味着什么？
方琦：对于中国的整个AI产业来讲，DeepSeek的MIT许可证（MIT License）为中国企业出海提供了机会，尤其是在开发、硬件推理和芯片领域。
对于中国企业来讲，需要更加关注对AI的治理。如果将DeepSeek模型的能力比作一辆高速行驶的汽车，那么缺乏原生刹车系统或刹车系统不完善都将带来风险。企业需要自建或管控这些风险规避机制，确保AI治理体系的健壮性，才能使企业的“车”开得更快。因此，关注AI伦理和负责任的AI治理是关键。
NBD：AI时代，创业者和普通人应该如何用AI来打造新的行业?
方琦：我认为每个从业者都会用一些新的工具，因为AI能够更好地解锁生产力。应用AI的能力对我们来说也是比较重要的。未来，会用AI的人淘汰不会用AI的人。这是大家普遍能够看到的一个趋势。
NBD：随着开源大模型的崛起，您认为普通人是否应该担心一些职业或者行业会被AI替代？
方琦：从企业的角度来看，现在普遍存在的一个误区是，大家认为AI会像乐高积木一样，拼凑在一块，某一个人或企业未来会像乐高积木一样被AI替代了，我认为这个大概率不会发生。
如果一些行业能够被快速替代，或者一个企业当中的非核心业务被替代，那我觉得企业应该更多地采取外包策略。
我认为，未来可能像一个湿地系统，里面有各种动物、植物，他们其实是一个共生的关系。我们应该更多地考虑，如何将职业和AI互补，如何让这个流程变得更好，而非是否可能被替代的问题。
