自中国人工智能大语言模型深度求索（DeepSeek）“横空出世”以来，关于中国人工智能技术的发展引发了国际社会的关注。美国《科学》杂志最近以《中国公司推出更快、更便宜的人工智能语言模型引发轰动》报道了中国人工智能发展情况，现编译该文如下。

对一家中国初创企业而言，美国禁止向中国实体出售最先进的人工智能（AI）芯片反而成为了创新的催化剂。由前AI学者转型对冲基金经理于2023年5月创立的深度求索（DeepSeek）公司表示，他们找到了用二线图形处理器（GPU）以极低成本实现与美国竞争对手相当AI性能的方法。

此前，深度求索已凭借一系列高效的大型语言模型（LLM）引发关注——这些模型虽性能不及OpenAI的ChatGPT，但同样雄心勃勃。与ChatGPT及多数西方竞品不同，深度求索的LLM为开源模型，用户可查看并修改源代码以优化或定制功能。2024年12月27日的技术报告中，该公司宣布其最新模型V3实现重大突破，“性能超越其他开源模型，达到与主流闭源模型相当的水平”。

AI领域观察者对此予以重视。研究新兴技术的乔治·华盛顿大学政治学者杰弗里·丁（音）指出，深度求索“缩小了与世界顶尖LLM的差距”，部分基准测试甚至超越OpenAI的最新模型GPT-4o。OpenAI联合创始人、前研究员安德烈·卡帕西在社交平台发文称，若V3通过后续独立验证，“这将是资源受限条件下科研与工程能力的非凡展示”。

华盛顿特区中美经济竞争分析师王雷（音）表示，中国难以获取先进AI芯片的现状“正迫使中国AI科学家在现有硬件条件下创新”。深度求索称其采用改进版“混合专家”架构，既降低模型训练算力需求，又提升查询响应效率。该架构仅针对特定任务训练模型内的部分专家网络，再由门控网络将查询分配至最适配的专家网络。

悉尼科技大学中国创新研究专家玛丽娜·张（音）评价道：“深度求索证明，巧思能有效缓解先进硬件获取受限的制约。”深度求索公司表示，效率提升显著降低成本——估算显示V3训练仅耗资560万美元，远低于OpenAI训练ChatGPT-4o的预估7800万美元。杰弗里·丁指出，用户运行该模型的成本“远低于同等性能的其他模型”。据称V3的数据分析、模式识别与预测建模能力可应用于气候影响预测、疾病生物标志物识别、宇宙学理论验证等科研领域。

与多数主要竞争对手不同，深度求索未获中国科技巨头注资。王雷强调“深度求索公司核心聚焦创新与中国高性能LLM研发”。

深度求索未回应《科学》杂志的邮件问询。但创始人兼CEO梁文峰去年向新媒体“暗涌Waves”表示，公司优先事项是“研究技术创新”而非商业机会。他透露终极目标是实现人工通用智能（AGI）——这一AI目标要求模型具备人类认知能力，该崇高愿景帮助公司吸引了志存高远的研究者。“顶尖人才最看重的无疑是解决世界级难题的机会。”

梁文峰曾就读浙江大学，2015年参与创立依赖AI策略的对冲基金幻方量化，据传其现管理80亿美元资产。幻方孵化深度求索并专注LLM研发，据悉梁文峰亲力亲为参与多篇公司科研论文撰写。

尽管取得重大进展，观察人士指出深度求索仍面临挑战。杰弗里·丁认为开源模式意味着“竞争对手可改良其方法”。战略与国际研究中心AI政策专家格雷戈里·艾伦断言“若无法持续获取更多AI芯片，未来必将举步维艰”；玛丽娜·张则指出中国企业必须“持续突破软件与系统创新边界以保持竞争力”。