近期国产DeepSeek系列开源模型凭借出色性价比表现，备受海内外瞩目。经济学家、横琴数链数字金融研究院学术与技术委员会主席朱嘉明最新接受证券时报记者正常采访时指出，当前人工智能加速发展，以宇宙速度理论比喻，进入更快的“宇宙第二速度”；未来AI将朝向“顶天立地”方向发展，既推动尖端科技，也要惠及民众。
对于当前DeepSeek V3、R1模型，以相对低成本实现了媲美头部闭源模型的性能表现，朱嘉明认为意义重大，并归因于其相比来说较低的基础设施硬件成本，算法复用成熟度提升，数据成本有效控制，并且超越了人工智能大模型早期开发的沉没成本。
但是，“DeepSeek成本的降低并没有绝对普遍意义。”朱嘉明强调，成本优势并不代表长期可持续、可重复。毕竟DeepSeek需要竞争，提升基础设施，实现高性能芯片迭代，引领人工智能大模型的潮流，下一步其成本上升不可避免的是大概率事件。
2月6日报道显示，斯坦福大学李飞飞团队和华盛顿大学研究人员训练出人工智能推理模型s1-32B，仅花费不到50美元，即与DeepSeek R1相近效果。朱嘉明表示，这主要得益于知识蒸馏技术，在现有模型的基础上进一步嫁接和改造，导致降低特定场景的研发成本。
据介绍，“数据蒸馏”能提高性能，减少相关成本，适用于无标签数据，但也存在弊端，例如多样性不足、性能上限受限、生成数据质量波动以及计算技术成本转移等问题。整体看来，创新要达到新高度，就必须面对增加成本投入、引进高端人才、提升数据治理投入等严肃问题。
“降低成本、形成成本优势是推动经济稳步的增长的重要手段，但是不要把成本降低的目标绝对化。”朱嘉明表示，减少相关成本的目的是在长期竞争中实现持续创新。
在朱嘉明看来，未来AI发展也很难把成本当作有限尺度，处于不同阶段的人工智能的成本是不同的，需要具体分析。
“如果是以成本作为核心导向，人工智能根本不可能发展到今天这个地步。”朱嘉明回顾人类科技史，以首台蒸汽机、计算机、飞行器、电动机和电动汽车等举例，0到1的创新成本往往难以估量，必须打破和跨越僵化的成本观念束缚，否则一事无成。人工智能历史至少可以追溯到1956年达特茅斯人工智能会议，在过去七十年的AI发展历经波折的背后，也是天价成本投入，很多时候，投入并没有正真获得回报。
传统工业产品有明确的狭义成本、广义成本以及边际成本等概念，而AI大模型这类产品，其成本结构、边际概念、折旧摊销等都与工业产品都不相同。特别是AI产品生命周期以年，以月、周为单位，非常短暂，不能简单套用传统成本概念。
朱嘉明还指出，当前人工智能正在加速发展。本轮AI发展以2017年6月12日Transformer架构论文发表为里程碑，到2025年1月20日，DeepSeek R1发布以及近期李飞飞团队发布s1模型，实现蒸馏谷歌Gemini 2.0 Flash Thinking模型，技术迅速迭代。
朱嘉明用宇宙速度理论比喻，早期人工智能如同“宇宙第一速度”，围绕地球运行；当前人工智能进入更快的“宇宙第二速度”，逃逸地球引力，奔向外太空；将来的人工智能将要超越太阳，进入到“第三速度”。进入宇宙“第二速度”的标志就是实现AGI，即通用人工智能。
“人工智能向尖端发展，就要逐步的提升测试人工智能的标准。”HLE（Humanitys Last Exam，即人类最后测试）标准集整理了全球50个国家和地区、500多个机构设计的3000个问题，涵盖知识储备、逻辑推理、跨域迁移等核心能力评估。朱嘉明预计，2025年年底，大模型的HLE评估体系的综合表现很有可能突破50%基准线。能确定，HLE绝非测试人工智能大模型的最后标准集。
对于人工智能的发展趋势，朱嘉明认为要“顶天立地”，兼顾两条路线：一条路线是支持尖端突破，扩张前沿，探索未知领域，这需要高成本投入；另一条路线则是推动低成本和商业化落地，惠及民众。
当然，前者路线具有相当挑战性。从微观与宏观的观测极限对比来看，当前最先进的显微镜能看到最小单位到“埃”的微小物体，约为头发半径的百万分之一，最先进的天文望远镜能观测到130亿光年以外。朱嘉明表示，人工智能就像是一种比现阶段最先进的电子显微镜和天文望远镜更强大的工具，能将人类过去所有工具都无法触及的宏观、微观物理世界都加以模拟并展现在人们眼前。
人工智能在探索科学前沿方面已经发挥作用。2024年诺贝尔奖物理、化学、生物学领域的进展，都和AI紧密关联。在化学领域，谷歌人工智能团队借助AI科学家解析了2亿多个蛋白质结构，这是过去依靠传统工具数十年甚至数百年都难以完成的任务。李飞飞团队正在致力于借助人工智能实现智能时空，探索多维度空间问题，比如大于四维的空间如何存在、如何表现，以及如何展现量子世界。
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