垂直領域的Agent能力會有大提升。

原標題：中美 AI 創業者的閉門討論：DeepSeek-R1 之后，AI 創業的變化和新趨勢
文章來源：Founder Park
內容字數：10936字

DeepSeek：2025年春節AI焦點與未來趨勢

2025年春節期間，DeepSeek成為AI領域的焦點，其App登頂蘋果商店免費榜，各大云廠商爭相部署其R1模型。本文總結了極客公園組織的閉門討論要點，探討DeepSeek的創新、成本優勢、應用前景及未來趨勢。

1. DeepSeek的創新之處

   DeepSeek V3基座模型參數規模達671B，是目前開源最強模型之一。其R1模型的核心創新在于“反思能力”，通過強化學習(RL)實現，推理能力與OpenAI o1相當，且代碼能力與OpenAI o3 mini不相上下。DeepSeek成功關鍵在于高度集成化的工程方案，有效降低了成本。其方法雖并非全新，但激進地結合使用，并精巧地系統設計，實現了顯著的性能優化。

2. DeepSeek低成本的秘訣

   DeepSeek模型稀疏度極高，推理時僅激活37B參數，大幅降低資源消耗。其在軟件架構上采用MoE架構，動態調整資源使用率，理論上可將成本壓縮至原來的1/256。在訓練階段，DeepSeek摒棄了Tensor Parallelism，只使用Data Parallelism和Pipeline Parallelism，并進行精細的專家并行，從而繞過硬件限制，提高了訓練效率，降低了成本。

3. Chatbot并非唯一AI入口

   DeepSeek R1結合搜索功能，為用戶提供全新的體驗，這對于許多用戶而言是他們第一次接觸推理模型。未來，AI應用型公司的競爭壁壘在于產品體驗，誰能提供更快速、更便捷、更舒適的功能，誰就能在市場中占據優勢。

4. 垂直場景AI落地加速

   在垂直場景中，任務評估可通過規則系統完成，無需復雜的獎勵模型，因此7B級別模型即可快速得到可用結果。DeepSeek蒸餾后的中小模型在垂直領域，尤其是有明確答案的任務(如數學計算)中表現出色且成本可控。然而，對于主觀性較強的任務，仍需進一步探索更優的評估方法。

5. 國產芯片助力推理算力

   國產芯片在AI應用領域有望追趕英偉達，其瓶頸在于流片。DeepSeek與華為的合作，也體現了國產芯片在穩定供應方面的優勢。專注于AI應用的國產芯片，有望在部分性能指標上追趕英偉達。

6. 更強大的Agent與跨應用調用

   未來，更強大的Agent將成為趨勢，通過結合規則模型和基礎模型迭代訓練，并在特定領域實現超人類智能。跨應用調用能力也將成為熱點，但需要解決不同操作系統下的權限管理問題。

總而言之，DeepSeek的出現標志著AI技術和應用的顯著進步，其開源特性降低了AI應用的門檻，推動了垂直領域AI的快速落地。未來，更強大的Agent、跨應用調用能力以及更有效的訓練方法將成為AI領域的研究熱點。

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作者簡介：來自極客公園，專注與科技創業者聊「真問題」。