由DeepSeek點(diǎn)燃的人工智能熱潮，仍在持續(xù)。面對(duì)這場(chǎng)熱鬧異常的“AI春節(jié)檔”，全球大模型市場(chǎng)內(nèi)的玩家們都在加速行動(dòng)。

近日，商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人、執(zhí)行董事及人工智能基礎(chǔ)設(shè)施和大模型首席科學(xué)家林達(dá)華在一場(chǎng)閉門(mén)交流會(huì)上，談及了對(duì)DeepSeek的看法、算力需求、未來(lái)AI技術(shù)路徑、商湯未來(lái)大模型計(jì)劃等。

林達(dá)華認(rèn)為，DeepSeek不會(huì)降低市場(chǎng)對(duì)算力的需求，在可見(jiàn)的2025年內(nèi)，整體算力需求仍將保持增長(zhǎng)。特別是隨著DeepSeek推理能力不斷突破，它帶動(dòng)了下游應(yīng)用市場(chǎng)的快速擴(kuò)展，推理市場(chǎng)正呈現(xiàn)供不應(yīng)求、快速增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)。

DeepSeek是開(kāi)源路線的堅(jiān)持者，因此DeepSeek的出圈也被認(rèn)為是開(kāi)源的勝利。

林達(dá)華認(rèn)為，開(kāi)源不僅改變了全球AI和大模型的產(chǎn)業(yè)格局，還加速了技術(shù)的傳播和普及。其次，開(kāi)源模型的追趕速度非?？?，與頂尖閉源模型的差距正在迅速縮小。未來(lái)，大模型應(yīng)用將從問(wèn)答、文本改寫(xiě)等淺層工具，轉(zhuǎn)向替代行業(yè)中高價(jià)值的核心任務(wù)。大模型需要在特定行業(yè)任務(wù)上突破工業(yè)紅線，才能實(shí)現(xiàn)規(guī)?；瘧?yīng)用。開(kāi)源只是技術(shù)價(jià)值鏈中的一環(huán)，而非全部。

以下是林達(dá)華交流整理實(shí)錄：

問(wèn)：春節(jié)AI熱潮又興起，國(guó)民討論度再創(chuàng)新高，DeepSeek最厲害的突破在哪里呢？

林達(dá)華：DeepSeek有兩個(gè)近期的版本，一個(gè)是V3基礎(chǔ)模型，另一個(gè)是R1推理模型。這兩個(gè)模型的核心亮點(diǎn)是不一樣的。V3在于模型和系統(tǒng)垂直整合后實(shí)現(xiàn)的訓(xùn)練效率的優(yōu)化；而R1是構(gòu)建強(qiáng)推理能力的新算法路徑。

首先說(shuō)一下V3，V3整體表現(xiàn)非常優(yōu)秀，綜合能力強(qiáng)，且在多項(xiàng)評(píng)測(cè)中表現(xiàn)突出。為何V3能夠達(dá)到如此高的水平，主要?dú)w功于兩個(gè)方面。首先，模型本身達(dá)到了一流大模型水平，首先在于數(shù)據(jù)的多樣性和高質(zhì)量處理。這是任何一個(gè)基礎(chǔ)模型能達(dá)到很高水平的根本，V3也不例外。

另一個(gè)關(guān)鍵因素是DeepSeek V3的訓(xùn)練效率非常高。它通過(guò)模型結(jié)構(gòu)、訓(xùn)練方法和并行策略的聯(lián)合優(yōu)化，提升了訓(xùn)練效率，使其達(dá)到較高水平。用幾百萬(wàn)美元就完成了一個(gè)大模型的訓(xùn)練。

具體而言，R1能夠?qū)⒂?xùn)練成本降至如此低的水平，主要依賴(lài)兩個(gè)方面的優(yōu)化。首先是模型結(jié)構(gòu)，它采用了MoE架構(gòu)（混合專(zhuān)家架構(gòu)），如今幾乎所有一線企業(yè)都在使用MoE，因此這一點(diǎn)并不特別。但是，它采取了一種更優(yōu)的MoE負(fù)載均衡策略，提升了MoE訓(xùn)練的效率。另一個(gè)關(guān)鍵因素是訓(xùn)練技術(shù)的優(yōu)化：在確定了模型結(jié)構(gòu)后，訓(xùn)練方法本身也結(jié)合了多種策略。首先，它采用了FP8精度運(yùn)算，而不是傳統(tǒng)的FP16。這一改進(jìn)使計(jì)算效率相比FP16提升了60%以上。在FP8訓(xùn)練過(guò)程中，值得特別提到的是，它利用了CUDA PTX的底層代碼優(yōu)化，為FP8訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)了一種高效的混合精度乘法，這是整個(gè)訓(xùn)練流程中最核心的算子之一，對(duì)FP8訓(xùn)練效率的提升起到了至關(guān)重要的作用。在這里我想指出的是，商湯的訓(xùn)練效率已經(jīng)與DeepSeek相差不大了。

然后是R1，它選擇了一條獨(dú)特且不同于主流的道路：基于結(jié)果監(jiān)督的強(qiáng)化學(xué)習(xí)路線。首先，它建立在DeepSeek V3形成的強(qiáng)大基礎(chǔ)能力之上，強(qiáng)化學(xué)習(xí)過(guò)程本身并不會(huì)賦予模型全新的知識(shí)或完全前所未有的能力，而是在基礎(chǔ)模型所提供的知識(shí)基礎(chǔ)上，使其更容易激發(fā)出完整的推理鏈路。其次，強(qiáng)化學(xué)習(xí)之前有個(gè)冷啟動(dòng)（cold-start）階段，這是一個(gè)“點(diǎn)火”階段，雖然使用數(shù)據(jù)不多，但是為后續(xù)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)的走通打下很重要的能力基礎(chǔ)（比如指令跟隨等）。然后是DeepSeek-R1-Zero的強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練，這是這個(gè)技術(shù)路徑的核心創(chuàng)新所在，它確實(shí)是有顯著效果的，在內(nèi)外部的交叉驗(yàn)證中也證實(shí)這一點(diǎn)。這里面的關(guān)鍵不是具體強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的選型（GRPO），而是證明了在一個(gè)強(qiáng)大基模型的基礎(chǔ)上，通過(guò)純結(jié)果監(jiān)督的強(qiáng)化學(xué)習(xí)能形成可泛化的推理能力。

問(wèn)：DeepSeek的高效訓(xùn)練是否會(huì)顯著降低市場(chǎng)對(duì)算力的需求？

林達(dá)華：我們內(nèi)部的判斷是算力需求不會(huì)下降，主要基于以下幾個(gè)觀察：

首先，DeepSeek研發(fā)投入是包含多次實(shí)驗(yàn)試錯(cuò)尋求最佳技術(shù)方案的。幾百萬(wàn)美元的訓(xùn)練成本是單次成本，這是我們?cè)诠烙?jì)研發(fā)成本時(shí)需要充分考慮的。

其次，RL（強(qiáng)化學(xué)習(xí)）路徑的成功已經(jīng)顯現(xiàn)出巨大的價(jià)值，我們預(yù)計(jì)未來(lái)許多機(jī)構(gòu)將嘗試大規(guī)模擴(kuò)展RL訓(xùn)練，這將進(jìn)一步提高算力需求。更重要的是，整個(gè)行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)。即便單次訓(xùn)練成本得到了優(yōu)化，并不意味著總成本會(huì)下降。因?yàn)槭袌?chǎng)競(jìng)爭(zhēng)白熱化，效率的優(yōu)化會(huì)加快迭代，但不會(huì)降低總體需求。

此外，隨著DeepSeek推理能力不斷突破，它帶動(dòng)了下游應(yīng)用市場(chǎng)的快速擴(kuò)展。目前，已達(dá)到可以與OpenAI同臺(tái)競(jìng)爭(zhēng)的水平。這也導(dǎo)致大量用戶(hù)從OpenAI遷移至DeepSeek，但它自身的承載能力有限，難以滿足全部需求。因此，市場(chǎng)上許多國(guó)產(chǎn)廠商包括商湯大裝置紛紛上架R1，以支持不斷增長(zhǎng)的推理需求。推理市場(chǎng)正呈現(xiàn)供不應(yīng)求、快速增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)。

綜合這些因素，我們判斷，在可見(jiàn)的2025年內(nèi)，整體算力需求仍將保持增長(zhǎng)。

問(wèn)：大模型未來(lái)演進(jìn)路徑會(huì)是什么樣的？

林達(dá)華：現(xiàn)在大多數(shù)講述的仍是語(yǔ)言模型的故事，但在真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，AI需要處理的信息遠(yuǎn)不止于語(yǔ)言，而是多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合。

現(xiàn)實(shí)世界中，無(wú)論是閱讀報(bào)告、課堂教學(xué)，還是PPT，信息輸入從來(lái)都不是單一模態(tài)的，語(yǔ)言只是我們所獲取數(shù)據(jù)的一部分，還有大量圖像、視頻、音頻、傳感器數(shù)據(jù)尚未被充分利用。多模態(tài)仍然是AI發(fā)展的必然方向。隨著多模態(tài)技術(shù)的發(fā)展，AI將從語(yǔ)言模型，演進(jìn)為推理模型，最終發(fā)展為世界模型。

在推理與理解能力提升的基礎(chǔ)上，下一步的關(guān)鍵方向是智能體。唯有具備完整決策與執(zhí)行能力的AI智能體，才能真正實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值的閉環(huán)。這類(lèi)智能體不再局限于提供信息或建議，而是能夠獨(dú)立自主地完成各類(lèi)任務(wù)，以更高效、更智能的方式驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的發(fā)展與創(chuàng)新。

問(wèn)：多模態(tài)模型技術(shù)門(mén)檻到底在哪？它是語(yǔ)言模型的擴(kuò)展嗎？

林達(dá)華：一些人認(rèn)為多模態(tài)只是語(yǔ)言模型的一個(gè)簡(jiǎn)單擴(kuò)展，但實(shí)際上，真正意義上的多模態(tài)遠(yuǎn)不止于此。

AI從一開(kāi)始就應(yīng)該具備多模態(tài)感知與理解能力，而不僅僅局限于語(yǔ)言層面。從商業(yè)角度來(lái)看，多模態(tài)在真實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景中的需求已經(jīng)非常明顯。現(xiàn)實(shí)中的應(yīng)用場(chǎng)景本就是多模態(tài)的組合，而真正意義上的多模態(tài)，不只是把不同模態(tài)的內(nèi)容轉(zhuǎn)換為語(yǔ)言token進(jìn)行輸入，它應(yīng)該貫穿整個(gè)AI處理流程，從感知、思考到輸出。更重要的是，多模態(tài)模型需要具備記憶能力。這意味要對(duì)LLM技術(shù)架構(gòu)徹底重構(gòu)，而不僅僅是對(duì)語(yǔ)言模型的簡(jiǎn)單擴(kuò)展。

當(dāng)前業(yè)內(nèi)普遍討論一個(gè)問(wèn)題：未來(lái)1-2年內(nèi)，互聯(lián)網(wǎng)的純語(yǔ)料數(shù)據(jù)將被消耗殆盡。但一個(gè)被忽視的重要事實(shí)是，我們?nèi)匀粨碛泻Ａ康奶烊淮嬖诘囊曈X(jué)數(shù)據(jù)。事實(shí)上，我們已經(jīng)看到包括OpenAI等國(guó)內(nèi)外一流的模型研發(fā)機(jī)構(gòu)正花費(fèi)巨資，從各個(gè)渠道收集視頻數(shù)據(jù)，以用于訓(xùn)練更高級(jí)的大模型。

從第一天開(kāi)始，我們就堅(jiān)定地認(rèn)為，多模態(tài)大模型是我們的核心發(fā)展方向。原因在于，天然語(yǔ)言的信息是有缺失的，單一的語(yǔ)言模型無(wú)法完整解決業(yè)務(wù)問(wèn)題。對(duì)于多模態(tài)模型，我們?cè)O(shè)定了明確的技術(shù)目標(biāo)，即：強(qiáng)交互能力、強(qiáng)推理能力和長(zhǎng)期記憶能力。

其中，多模態(tài)的強(qiáng)推理能力目前具備較高的技術(shù)門(mén)檻，因?yàn)榘ㄏ褚曨l、圖片這樣數(shù)據(jù)的信息密度跟語(yǔ)言文字的信息密度，完全差得不是一個(gè)數(shù)量級(jí)。這需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一個(gè)提煉,這是多模態(tài)模型非常關(guān)鍵的地方：怎么樣從大量的冗余里面去提取出里面高密度的關(guān)鍵信息，并且與語(yǔ)言互補(bǔ)的信息結(jié)合來(lái)做整個(gè)的分析推理等。進(jìn)行模態(tài)融入的過(guò)程，這里面有很多技術(shù)上要去做，記憶過(guò)程也有很多工作。

同時(shí)，整個(gè)過(guò)程對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施和訓(xùn)練系統(tǒng)也提出了很高的要求。在一個(gè)訓(xùn)練過(guò)程中，Transformer的計(jì)算在GPU上面發(fā)生，對(duì)答案或者生成代碼的檢驗(yàn)等的計(jì)算很多需要在CPU上面發(fā)生。然后，視覺(jué)等模態(tài)的編碼的計(jì)算模式也有差異。需要在一個(gè)很短的iteration里面，要完成3到5種很不一樣的計(jì)算，而且結(jié)果要協(xié)同在一起。要高效完成這樣的訓(xùn)練，需要基礎(chǔ)設(shè)施里面配置不同的計(jì)算資源，并且需要有一個(gè)高效的系統(tǒng)把不同的計(jì)算很好地協(xié)同在一起，以及支持好不同計(jì)算單元之間的頻繁通信。

所以基礎(chǔ)設(shè)施需要很強(qiáng)的彈性，能夠有各種不同的資源隨時(shí)有彈性地能夠組合在一起，這也是為什么商湯一直在說(shuō)大裝置跟大模型要緊密結(jié)合發(fā)展，因?yàn)槿绻悴徽莆盏紫碌幕A(chǔ)設(shè)施設(shè)計(jì)，資源配置肯定是跟計(jì)算需求錯(cuò)配的。

問(wèn)：大模型是否能賺錢(qián)嗎？開(kāi)源是否會(huì)顛覆閉源嗎？

林達(dá)華：首先，開(kāi)源在近年來(lái)大模型的發(fā)展中對(duì)產(chǎn)業(yè)格局產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。開(kāi)源不僅改變了全球AI和大模型的產(chǎn)業(yè)格局，還加速了技術(shù)的傳播和普及。其次，開(kāi)源模型的追趕速度非?？?，與頂尖閉源模型的差距正在迅速縮小。

開(kāi)源的核心優(yōu)勢(shì)在于快速傳播——技術(shù)壁壘被打破后，先進(jìn)成果迅速擴(kuò)散，例如DeepSeek開(kāi)源后，同類(lèi)模型能力可被快速?gòu)?fù)現(xiàn)。此外，開(kāi)源可以讓更多人可以參與到大模型的應(yīng)用創(chuàng)新，加速大模型技術(shù)應(yīng)用探索和普及的進(jìn)程。

在這種背景下，真正的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)在兩個(gè)方面：一是與基礎(chǔ)設(shè)施的深度整合，通過(guò)軟硬件的垂直整合實(shí)現(xiàn)成本優(yōu)勢(shì)；二是在特定行業(yè)的縱深發(fā)展，通過(guò)工程優(yōu)化、業(yè)務(wù)理解和模型調(diào)優(yōu)，為客戶(hù)提供深度的價(jià)值。

未來(lái)，大模型應(yīng)用將從問(wèn)答、文本改寫(xiě)等淺層工具，轉(zhuǎn)向替代行業(yè)中高價(jià)值的核心任務(wù)。類(lèi)似于商湯在AI 1.0時(shí)代通過(guò)突破人臉識(shí)別的工業(yè)紅線，實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)復(fù)制。大模型同樣需要在特定行業(yè)任務(wù)上突破工業(yè)紅線，才能實(shí)現(xiàn)規(guī)?；瘧?yīng)用。開(kāi)源只是技術(shù)價(jià)值鏈中的一環(huán)，而非全部。

問(wèn)：在競(jìng)爭(zhēng)格局這方面，DeepSeek V3和R1的API的價(jià)格，是否有可能帶來(lái)新一輪價(jià)格戰(zhàn)？

林達(dá)華：當(dāng)前的價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)導(dǎo)致按token計(jì)費(fèi)的利潤(rùn)空間被壓縮至成本線，但長(zhǎng)期低價(jià)服務(wù)難以持續(xù)。大流量服務(wù)商若持續(xù)低于成本定價(jià)，用戶(hù)量增長(zhǎng)反而加劇虧損，市場(chǎng)終將回歸貼近真實(shí)成本的合理區(qū)間。

然而，真正的商業(yè)價(jià)值并非來(lái)自“按字收費(fèi)”，而在于能否解決高難度業(yè)務(wù)問(wèn)題。例如，生成深度行業(yè)報(bào)告或自主完成復(fù)雜任務(wù)的能力，其溢價(jià)遠(yuǎn)高于通用問(wèn)答。若僅依賴(lài)chatbot按token收費(fèi)，難以支撐持續(xù)研發(fā)投入。

行業(yè)終局取決于大模型能否突破關(guān)鍵領(lǐng)域的“工業(yè)紅線”，形成端到端的價(jià)值閉環(huán)。最終我覺(jué)得行業(yè)會(huì)走到這樣的一個(gè)道路上：看大模型給用戶(hù)帶來(lái)了何種價(jià)值。當(dāng)你依然采用“論斤算錢(qián)”的方式收費(fèi)時(shí)，就代表了這個(gè)商業(yè)模式還沒(méi)有走的很通；而當(dāng)你真正形成高價(jià)值落地的時(shí)候，收費(fèi)必然會(huì)依據(jù)所提供服務(wù)本身的價(jià)值來(lái)確定。

問(wèn)：在如今的競(jìng)爭(zhēng)格局下，商湯要走怎樣的路？

林達(dá)華：當(dāng)前，許多公司或團(tuán)隊(duì)選擇基于開(kāi)源大模型進(jìn)行一次性微調(diào)，希望在短期內(nèi)獲得市場(chǎng)價(jià)值。與以往技術(shù)迭代周期長(zhǎng)達(dá)十年、二十年不同，如今的AI發(fā)展周期已大幅縮短至三個(gè)月。在這樣的節(jié)奏下，單純依賴(lài)淺層微調(diào)或工具型產(chǎn)品的商業(yè)利潤(rùn)空間將極為有限。如果想真正抓住這個(gè)時(shí)代的紅利，就必須選擇更具挑戰(zhàn)性的方向。

對(duì)商湯而言，有兩項(xiàng)關(guān)鍵戰(zhàn)略選擇至關(guān)重要。其一，打造強(qiáng)大的基礎(chǔ)能力，盡管不同機(jī)構(gòu)在這一方面的定位可能會(huì)有所差異。其二，深耕特定行業(yè)，做出端到端的全鏈條價(jià)值，深入理解行業(yè)需求，將每個(gè)環(huán)節(jié)做到極致。

去年十月份，商湯公開(kāi)提出“大裝置、大模型、應(yīng)用”三位一體戰(zhàn)略。這一戰(zhàn)略正是基于AI未來(lái)高價(jià)值方向的判斷。無(wú)論市場(chǎng)如何變化，即使 DeepSeek-R1等新技術(shù)出現(xiàn)，我們依然堅(jiān)定這一戰(zhàn)略方向，這些新技術(shù)的發(fā)展非但沒(méi)有動(dòng)搖商湯的戰(zhàn)略布局，反而進(jìn)一步驗(yàn)證了其高價(jià)值定位的必要性：大裝置的支撐，使大模型訓(xùn)練更高效、推理成本更低；提升模型服務(wù)的效率，確保訓(xùn)練和推理能力始終保持在行業(yè)領(lǐng)先水平；模型與業(yè)務(wù)緊密結(jié)合，聚焦關(guān)鍵領(lǐng)域，突破行業(yè)落地的瓶頸，實(shí)現(xiàn)高價(jià)值商業(yè)變現(xiàn)。

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