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DeepSeek：中国AI新星崛起，技术实力接近OpenAI
近日，中国初创企业DeepSeek（深度求索）凭借其开发的高性能、低成本生成式AI大规模语言模型（LLM），在全球AI领域引发广泛关注。日本AI研究领域权威、东京大学教授松尾丰在接受日本经济新闻采访时，对DeepSeek给予高度评价，并剖析其技术水平、开源战略及对日本企业的影响。这一事件标志着中国AI技术迅猛发展，也预示着全球AI竞争格局的变化。
DeepSeek技术实力剖析
松尾丰教授指出，DeepSeek技术表现出色，性能与美国OpenAI开发的ChatGPT极为接近。AI模型性能评估涉及语言理解、生成能力、推理能力等多个维度。在自然语言处理权威评测基准GLUE（General Language Understanding Evaluation）测试中，DeepSeek今年1月发布的最新模型“R1”展现卓越性能。
GLUE基准测试涵盖9个自然语言理解任务，如文本蕴含、自然语言推理、情感分析等。“R1”模型在这些任务中的综合得分达到85分（满分100），与OpenAI的“o1”模型得分相近，证明DeepSeek在语言理解和推理能力方面技术深厚。
松尾丰教授提到，DeepSeek每次发布新模型时，都会同步发布详细技术论文。以“R1”模型为例，其技术论文阐述了通过强化学习提升推理能力的创新方法。强化学习是让智能体与环境交互，根据奖励信号学习最优策略的机器学习范式。在“R1”模型中，DeepSeek团队运用强化学习算法优化推理模块，使其在复杂逻辑推理任务中表现出色，达到与OpenAI“o1”模型相当水平。
中国AI生态系统助力DeepSeek崛起
松尾丰教授认为，中国AI开发水平与美国相当，部分方面甚至超越。中国有阿里巴巴、腾讯、百度等科技巨头，在AI领域大量投入研发，积累丰富技术经验和数据资源。同时，中国每年培养超100万计算机科学与技术相关专业毕业生，其中不乏AI领域优秀人才。
丰富人才储备和活跃研发氛围构建了繁荣的AI生态系统。DeepSeek借此环境，利用国内技术资源和人才优势，专注技术创新，提升模型性能和竞争力。从全球AI专利申请数量看，中国近年保持高速增长。根据世界知识产权组织（WIPO）发布的《2024年全球知识产权指标报告》，2024年中国AI领域专利申请量达3.5万件，超过美国居全球首位，为DeepSeek这样的初创企业提供技术支撑和创新土壤。
DeepSeek开源战略的影响
DeepSeek采取开源战略，与Meta和阿里巴巴等企业类似。松尾丰教授指出，开源模型为全球开发者提供强大基础，便于追加学习和性能提升。通过开源，DeepSeek模型获全球开发者社区关注与贡献，加速技术迭代创新。
以Meta开源模型PyTorch为例，自开源后吸引全球数万名开发者贡献代码，推动深度学习技术发展。DeepSeek开源模型也激发更多创新应用。数据显示，DeepSeek开源模型后一个月内，全球基于其模型二次开发的项目超100个，涵盖自然语言处理、计算机视觉、智能客服等领域。
松尾丰教授认为，DeepSeek增强了开源势力在AI领域的影响力。尽管非公开模型（如OpenAI和谷歌产品）有竞争优势，但开源模型在特定场景性能卓越。如在对数据隐私和安全性要求高的企业内部应用场景，开源模型可本地部署运行，避免数据外泄风险，更受企业青睐。
DeepSeek对日本企业的启示
松尾丰教授强调，DeepSeek的成功为日本初创企业提供启示。作为非大型科技企业，DeepSeek凭借扎实技术开发实现世界领先精度。这表明日本企业只要专注技术创新，在AI领域也有突破机会。
在日本，虽有索尼、松下等知名科技企业，但AI领域发展较慢。根据日本经济产业省发布的《2024年日本AI产业发展报告》，日本AI企业全球市场份额仅5%，远低于美国和中国。然而，DeepSeek的成功让日本企业看到希望。只要日本初创企业加大技术研发投入，发挥自身技术优势，专注细分领域创新，就可能在全球AI竞争中占据一席之地。
AI模型的安全风险探讨
关于AI模型安全风险，松尾丰教授表示，风险因使用方式而异。开源模型可本地运行，一定程度避免数据外泄风险；在线服务需将数据发送到服务器处理，存在数据泄露潜在风险。
一项针对AI数据安全的调查显示，使用在线AI服务的企业中，30%曾遭遇不同程度数据安全问题，包括数据泄露、数据被滥用等。因此，用户使用DeepSeek或OpenAI服务时需信任服务提供方，企业选择AI服务时要综合考虑模型性能、安全性及自身数据隐私需求，制定合理安全策略。
