来源：联合早报网

作者：陶瑞（国际科技顾问、时评人）

编辑：邓思涵

人工智能（AI）产品DeepSeek横空出世，在全球科技界引发巨大震动。发布不久后，美国总统特朗普公开表示，这应当成为美国产业界的“警钟”。

DeepSeek的成功毋庸置疑，但仅是优化整合而非原创突破，尤其是它以相对较低的成本实现重大突破。公司声称模型的开发成本仅约550万美元。虽然这一数字在业界引发广泛质疑，但无论外界如何争论，DeepSeek作为一款高性价比的产品，依然不容忽视。相比研发成本，更关键的是运营成本——即模型运行时消耗的算力资源。在这一点上，DeepSeek同样表现出色。

DeepSeek是如何做到“物美价廉”的呢？这得益于它采用的更加节能且高效的模型架构，例如专家混合模型（MoE）和多层注意力机制（MLA）。这些技术能够在提升计算效率、降低能耗的同时，增强信息处理能力。然而，这些技术并非DeepSeek的原创，而是业界的已有成果。DeepSeek的创新之处在于，它成功将这些算法进行集成和应用优化，最终提升性能，远超同类产品。

此外，也有传言称DeepSeek采用了“蒸馏”技术，利用OpenAI训练自己的模型。“蒸馏”是一种常见的技术手段，指的是在训练过程中，将问题输入给OpenAI，通过获取OpenAI的答案来进一步优化自身模型，类似一种“对答案”的过程。是否可以将这种做法视为盗用OpenAI的知识产权，至今难以定论。毕竟，外界无法直接接触OpenAI的内部代码和推理过程，只能看到输出结果，而AI的输出本身并不享有版权。讽刺的是，OpenAI本身也一直面临涉嫌非法使用他人版权内容，来训练自身模型的指控。因此，若简单将DeepSeek的成功归结为剽窃，显然不公平。

从更宏观的角度来看，DeepSeek的成功并非典型的“0到1”式的创新，而是通过“站在巨人肩膀上”取得的显著成就。尽管底层技术并非原创，但在集成和优化方面的突破，依旧代表中国在科技创新上的重要进步。

DeepSeek的成功让许多中国人倍感自豪，然而我认为，应当从这次逆袭中看到存在的诸多问题。DeepSeek的成功实属不易。这家由量化投资业务转型而来的初创公司，曾尝试融资，但公开资料显示融资之路并不顺畅。背后有多方面原因，主要是风险投资市场近年来急剧萎缩，于是投资者开始更倾向于短期回报快的项目，而非须要长期研发投入的创新型企业。DeepSeek长期依靠先前的资本积累得以维持运营。然而，市场上一定还有许多极具潜力的项目，却因缺乏资金支持而难以面世。

虽然私募风投市场急剧萎缩，但作为重点扶持产业，AI领域并不缺乏政府资源投入。许多知名企业以AI研发为名，获得巨额政府补贴。然而事实证明，大部分补贴项目并未取得理想回报，反倒是DeepSeek这样之前名不见经传的初创企业实现突破。这一现象应当引起深思。

科技创新是心急吃不了热豆腐的。越是急功近利，越是一无所获，创新需要的不是充满竞争压力的竞技场。DeepSeek之所以成功，其中一个秘诀就是它像一个自由科研的实验室，而非一个以业绩考核为主、压力巨大的商业场所。DeepSeek为工程师提供一个宽松、自由、舒适的工作环境，这与现代心理学对创新环境的研究高度契合。美国作为创新大国，并非依赖政府补贴，而是学术机构和成熟的商业市场愿意资助科学家自由探索。创新往往在意想不到的角落出现，因为从0到1的突破总是难以预测的。尽管DeepSeek已经取得一些进展，但仍未完全实现0到1的创新，因此，在科技创新道路上还有很长的路要走。

谁能真正引领“0到1”的创新，谁就能在科技竞争中立于不败之地。历史已经多次证明，真正的创新往往来自意想不到的领域，而这本质上是一个概率问题。关键在于是否能够转变思维定势，构建更加自由开放的科研环境，让市场在产业资源和资本分配中发挥更大作用。