陷入DeepSeek反，不如把產業政策用在刀刃上｜甲子光年

產業政策是必然性與偶然性的“催化劑”。

原標題：陷入DeepSeek反思潮，不如把產業政策用在刀刃上｜甲子光年
文章來源：甲子光年
內容字數：12037字

DeepSeek引發的產業政策反思與海淀區的應對

文章以DeepSeek的成功為引子，探討了產業政策在科技發展中的作用，并以海淀區為例，分析了其如何通過制定精準的產業政策來促進人工智能產業發展。

1. DeepSeek的成功與產業政策的誤讀

   DeepSeek的成功既有必然性也有偶然性。一些觀點認為DeepSeek的成功并非產業政策主導的結果，從而質疑產業政策的作用。文章認為這是一種誤讀，將DeepSeek比作“天才”，其成功不能否定其他學生的培養方式（即其他地區的產業政策）。另一些觀點則認為DeepSeek的成功離不開當地產業政策，并反思自身政策力度。文章指出，問題并非政策投入不足，而是政策使用效率不高，未能精準施策。

2. 海淀區人工智能產業政策的五大重點

   海淀區發布的《措施》包含十條具體措施，涵蓋技術、算力、數據、平臺、場景、應用、人才、孵化、金融、合作等方面。文章重點分析了五大重點內容：

   1. 加快顛覆性技術創新布局

      海淀區政策聚焦人工智能，尤其鼓勵探索大模型新型基礎架構和類腦智能等新路徑，并提供千萬元級別的資金支持，遠超其他地區。

   2. 強化人工智能算力高效供給

      政策強調算力高效供給，每年投入上億元規模的算力補貼，鼓勵使用國產算力，并計劃進一步優化算力資源配置。

   3. 高質量數據集建設與應用

      政策強調重點領域（行業數據、真實世界數據）和新興方向（合成數據、思維鏈數據）的高質量數據集建設，并支持建設人工智能高端數據標注示范基地。

   4. 產業共性技術平臺與專業開源社區

      政策支持建設國家級人工智能芯片評測平臺、大模型評測平臺等，并鼓勵專業化開源社區發展，旨在提高效率，降低風險。

   5. 應用場景與應用生態構建

      政策鼓勵建設大模型行業實驗室，促進AI應用落地，并通過發放模型券等方式鼓勵應用。

3. 產業政策的意義與平衡

   文章回顧了林毅夫和張維迎關于產業政策的經典辯論，指出產業的強大需要、企業、高校、科研機構等各方共同努力。產業政策應在“精準規劃”與“靈活容錯”間取得平衡，既要支持必然性的成功路徑，也要為偶然性創新創造條件，最終實現科技成功的“必然性大于偶然性”。

4. 總結

   海淀區的《措施》為人工智能產業發展提供了值得借鑒的案例，其成功之處在于精準的政策規劃和對創新活力的釋放。DeepSeek的成功以及各地對產業政策的反思，都凸顯了產業政策在科技發展中的重要作用，它應作為“加速器”而非“路線圖”，促進科技產業的健康發展。

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作者簡介：甲子光年是一家科技智庫，包含智庫、社群、企業服務版塊，立足中國科技創新前沿陣地，動態跟蹤頭部科技企業發展和傳統產業技術升級案例，推動人工智能、大數據、物聯網、云計算、新能源、新材料、信息安全、大健康等科技創新在產業中的應用與落地。