近段时间，DeepSeek大模型产品迅速出圈、火爆全球，有效降低了大模型应用门槛，引发业界关注。专家表示，DeepSeek的成功表明，立足全产业体系布局、系统协同优化、场景应用丰富等优势，我国人工智能产业创新步伐不断加速。
走低成本高性能之路
2024年12月以来，DeepSeek先后发布开源大语言模型DeepSeek-V3、推理模型DeepSeek-R1，因为低成本、高性能、开源开放等特性迅速登顶苹果中美地区应用商店免费APP下载排行榜，国内外多家科技巨头以及政务、教育、医疗等领域纷纷接入DeepSeek模型。
据分析，DeepSeek-V3模型训练成本不到OpenAI同性能模型GPT-4的十分之一，DeepSeek-R1模型训练成本仅为OpenAI o1模型的3%至5%。在推理方面，DeepSeek-R1模型的使用成本是OpenAI o1模型的三十分之一。此外，DeepSeek通过算法优化、效率提升等工程技术创新，以较低成本有效提升了性能，打破了“堆算力、拼数据”的传统路径。
赛迪智库信息化与软件产业研究所所长韩健认为，DeepSeek的成功，标志着我国在大模型领域走出了一条“低成本、高性能”创新之路，为全球人工智能发展提供了新的发展范式。
“以DeepSeek为代表的我国人工智能技术创新再次取得突破性进展，不仅在全球大模型性能竞赛中表现卓越，还为全球大模型开源贡献了中国力量。同时，大幅降低了大模型应用成本，推动我国人工智能大模型技术进入规模化应用的新发展阶段。”赛智产业研究院院长赵刚说。
韩健认为，DeepSeek在推动大模型降低成本方面的贡献，将有力促进以大模型为代表的人工智能技术赋能千行百业，“人工智能+”行动将加速走深向实。此外，DeepSeek开源开放的发展路径，吸引产业链上下游企业快速跟进，有望促进形成芯片、云计算、模型等协同突破的链式创新态势，加速构建良好产业生态。
联想集团董事长兼首席执行官杨元庆表示，具有更高效率和更低成本的人工智能技术加速了个人智能，尤其是端侧智能、边缘侧智能的成熟进程，也促进并加速了人工智能在企业的部署应用。目前，联想人工智能电脑、人工智能手机和人工智能平板已全面接入云端DeepSeek-R1联网满血版大模型，并将率先在端侧本地部署DeepSeek大模型。
提升全产业链能力
全产业链能力是产业竞争的关键。赵刚表示，我国人工智能产业整体上处于全球第一梯队，发展水平仅次于美国，产业链完整、创新能力强、应用场景丰富。我国人工智能产业覆盖了人工智能芯片、大模型算法、高质量数据集、大模型应用、具身智能体等全产业链，形成了京津冀、长三角、粤港澳大湾区等人工智能产业集群。
韩健介绍，在技术创新方面，我国已成为全球拥有人工智能专利最多的国家，占比高达61%；我国通过生成式人工智能备案的大模型达302款，涌现出DeepSeek等一批优秀大模型产品。要素集聚方面，智能算力基础设施加快建设，数据要素市场稳步推进。
国际数据公司与浪潮信息日前联合发布的《中国人工智能计算力发展评估报告》显示，2024年，中国智能算力规模达725.3百亿亿次/秒，同比增长74.1%，增幅是同期通用算力增幅的3倍以上；市场规模为190亿美元，同比增长86.9%。
人工智能赋能新型工业化深入推进。比如，浪潮云洲依托知业大模型的行业知识增强、多模态理解能力，结合检索增强生成、自主决策智能体等技术，为山东电工电气集团打造安全监测预警和智能客服应用。通过大模型驱动的智能分析决策体系，缩短了企业应对危险的反应时间，为安全生产和客户服务提供了有力支持。
中国钢铁工业协会数据显示，截至今年1月，80%的企业已建设智能集控中心，81%的企业探索开展大数据模型应用。
“人工智能与新兴领域加速融合，持续打造新质生产力新引擎。以智能驾驶为例，比亚迪全面接入DeepSeek-R1大模型，推动全系车型搭载高阶智驾技术，吉利、东风、上汽等国内主流车企也纷纷接入DeepSeek大模型。”韩健说。
场景应用是产业发展的主要驱动力。一方面，大模型开发门槛、应用成本不断降低，驱动产品创新、场景探索、行业赋能，DeepSeek的开源策略正加速人工智能应用多元化；另一方面，我国具有工业门类全、人口基数大、市场需求多等优势，为人工智能应用提供了丰富场景，不断催生新应用。
“DeepSeek使我国与美国的人工智能差距有所缩小，尤其是在推理模型方面不相上下。但整体上我们仍处于追赶阶段，在人工智能芯片、新一代模型核心架构、大模型科学应用等方面差距仍很明显。”赵刚说。
夯实底座赋能产业
《2025年中国人工智能计算力发展评估报告》认为，DeepSeek带来的算法效率提升并未抑制算力需求，反而因更多用户和场景加入，推动大模型普及与应用落地，带动数据中心、边缘及端侧算力建设，驱动算力需求增长。DeepSeek基于算法层面的极大创新，为中国乃至全球的人工智能产业带来深刻变革。算法成为驱动人工智能发展的核心引擎，正牵引算力发展，也驱动计算架构和数据中心变革。
据了解，工业和信息化部将组织开展“揭榜挂帅”，支持企业、科研机构等加快算力、算法、数据研究攻关，加强通用大模型和行业大模型研发布局，推动智能产品装备迭代升级，加快建设高质量数据集。
韩健认为，要加大对芯片、模型、架构、工具链等领域的创新支持力度，构建愿创新、敢创新、能创新的人工智能创新生态；持续强化智算中心、数据要素市场等人工智能产业发展要素体系建设，夯实人工智能产业发展根基；深入推动“人工智能+”行动，引导大模型企业与行业用户加强合作，打造行业应用优秀产品和典型标杆。
“要支持企业通过模型开源、模型蒸馏、模型工程优化等方式，不断完善大模型推理能力，提升模型效能，降低模型成本。支持各行业高质量数据集建设，充分利用行业专家数据和合成数据，提升模型智能水平。在科学研究、生物医药、智能制造等领域，深入推广行业大模型和具身智能体应用。”赵刚说。
据了解，工信部已支持企业打造钢铁、有色、电力、通信、化工等行业大模型，推动人工智能和重点行业深度融合，加速智能化转型升级。围绕消费品、原材料、电子信息等领域，组织开展人工智能赋能新型工业化“深度行”，推动千余家企业精准对接，加强产业链上下游供需匹配。
在生态培育方面，工信部支持上海、深圳、北京等地建设国家人工智能创新应用先导区，推动国家高新区成立人工智能产业协同创新网络，指导成立中国人工智能产业发展联盟，汇集千余家企业协同发展。目前，我国累计培育416家人工智能领域国家级专精特新“小巨人”企业。
“下一步，一方面，推动智能产业化，夯实人工智能产业底座，强化智能装备产品供给水平，高质量发展人工智能产业；另一方面，推动产业智能化，加快人工智能赋能应用，发挥我国工业体系‘大全多’优势，推动人工智能和制造业深度融合，高水平赋能新型工业化。”工信部相关负责人说。
