人工智能的技術能力已經到了一個拐點，即從技術能力驅動向需求應用驅動轉型的關鍵時期。隨著技術能力的提升，技術進化引發經濟進化， 從舊范式抵達新范式。如今人工智能的發展已經處于從第三階段向第四階段過渡的時期。人工智能的能力成長歷程已經足夠長，到了尋找需求的戰略拐點。

一、AI發展到戰略拐點：從技術驅動到需求驅動

先給大家科普一下，AI可不是一夜之間冒出來的，它已經發展了快七十年啦！從開始的簡單功能，到現在能感知、認知、決策、學習、執行，甚至未來還要符合人類情感、倫理和道德觀念，這變化可太大了。以前AI主要是靠技術能力提升來發展，但現在不一樣了，它已經到了一個關鍵時期，就是從技術驅動轉向需求應用驅動。就像咱們小時候學走路，一開始靠扶著慢慢學，現在長大啦，得自己跑起來，去滿足各種各樣的需求。

二、算力拐點：DeepSeek打破傳統認知

大家都知道，AI訓練需要強大的算力，以前大家都覺得算力越大越好。但DeepSeek一出現，這個觀念就被打破了！它通過優化算法架構，用更少的GPU（或者其他AI芯片）就能達到同樣的效果。比如，DeepSeek-R1通過重新設計訓練流程，用少量SFT數據加上多輪強化學習，不僅提G了模型準確性，還大大降低了內存占用和計算開銷。這就相當于以前跑100米需要10個人拉車，現在只要1個人就能搞定，而且速度還不慢。這可太厲害了！

三、數據拐點：大模型參數量分化

以前AI模型的參數量一直往上飆，越大越好。但2025年發布的模型開始分化了，有G參數量的，也有低參數量的。低參數量的模型更適合本地化部署到AI終端運行，比如手機、智能汽車、人形機器人等。這就像是以前大家覺得房子越大越好，現在發現小戶型也挺香的，住起來方便，還省心。

四、技術路徑循環：算法創新重回舞臺

AI技術創新一直在圍繞算力、數據、算法這三個核心要素轉圈圈。2022年是算法創新年，ChatGPT一出，Transformer架構火遍；2023年數據創新唱主角，數據合成、標注成了熱點；2024年算力創新大爆發，超萬卡時代來臨。而2025年，又輪到算法創新啦！DeepSeek的R1-zero模型完全基于強化學習訓練，不靠監督訓練或人類反饋，自己就能學習提升性能。這就像是一個孩子，以前需要大人手把手教，現在自己就能摸索著學會了，厲害不厲害？

五、算法變革開啟：非Transformer架構崛起

除了Transformer架構，現在還出現了非Transformer架構的算法模型，比如LFM（Liquid Foundation Model）。這種模型用液態神經網絡，計算單元基于動態系統理論、信號處理和數值線性代數，小巧便攜，還能直接部署在手機上。這就像是以前大家只開燃油車，現在新能源車來了，不僅環保，還更方便實用。

六、AI超J產品誕生：DeepSeek成新寵

2024年AI超J應用的頭把交椅換得飛快，每個季度都有新變化。但到了2025年，DeepSeek只用了短短二十天，DAU（日活躍用戶）就達到了2161萬，超過了ChatGPT發布之初的數據，妥妥的AI超J應用。這就像是一個新晉網紅，一下子就把大家的目光都吸引過來了。

七、AI普惠應用：DeepSeek的“小米模式”

DeepSeek從一開始就走“價格屠夫”路線，挑戰OpenAI的G價策略，讓更多的開發者能用上G性能的模型。這就像是小米手機剛出來的時候，用G性能、低價格直接挑戰國際大牌，讓普通人都能用上智能手機。DeepSeek還開源發布了Janus-Pro多模態模型，能實現性價比更G的模型推理能力，讓AI技術更加普惠。

八、AI競爭進入G2時代

2025年1月，特朗普上臺后廢除了拜登政府的AI政策，要求制定新的“人工智能行動計劃”。DeepSeek的出現和美國政商各界的反應，都將成為特朗普政府制定計劃的重要參考。這就像是兩個大國在賽跑，DeepSeek的出現讓這場賽跑更加激烈了。

九、DeepSeek的未來展望

小伙伴們，DeepSeek的出現可不是偶然的。它代表了AI技術從單純追求性能，到追求性價比、普惠性的轉變。未來，DeepSeek可能會在更多L域大放異彩。比如在醫療L域，它可以幫助醫生更快地診斷疾病；在教育L域，它能為學生提供個性化的學習方案；在工業L域，它可以優化生產流程，提G效率。總之，DeepSeek的潛力無限！

2025年是AI算法變革的元年，DeepSeek就是這場變革的先鋒。它不僅改變了AI的訓練方式，還推動了AI技術的普惠化。

附件：DeepSeek開啟AI算法變革元年-二十天DAU達到了2161萬,發布了Janus-Pro多模態模型