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　　横空出世：训练成本只有西方同等级模型的一小部分，却在推理任务上正面对标全球顶级闭源模型，上线不久就冲上美国区App Store免费榜第一。

　　彼时在冬日的达沃斯论坛，中国工程院院士、清华大学智能产业研究院（AIR）院长张亚勤教授第一次感受到来自中国的大模型冲击，和不同国家的企业家一起因这个新模型的诞生振奋。他高度评价DeepSeek：“这是自ChatGPT以来最大的创新。”他表示DeepSeek不是单点创新，而是算法、技术、工程和商业模式的四重创新。

　　DeepSeek，让全球第一次认真把目光投向一条不是在美国，而是在中国生长出来的大模型道路——在算力和芯片受限的条件下，它用大约1%–2%的训练成本，做出了可以正面对标世界一流模型的能力，打破了算力越多、模型越大就一定更强的刻板思维。

　　可以把DeepSeek当作理解中国AI新路径的一个重要样本——在这条样本背后，是一代又一代本土工程师和研究者的积累，其中也包括张亚勤创建的清华大学智能产业研究院(AIR)的青年人才，他们对于DeepSeek算法构建起关键作用。

　　从技术与工程角度看，DeepSeek选择的是一条“精打细算”的路：更高效的模型架构、更重视推理与后期优化，而不是一味堆数据、堆算力。用更少的显卡和预算做到接近甚至逼近顶级闭源模型的效果，本身就是对越大越强的规模定律发出质疑。商业模式上，它又走了一条更激进的开放路线：采用MIT开源许可，将权重和部分代码完全开放，允许商用、允许本地部署，盈利方式则转向API/token收费、基于模型的应用服务和行业解决方案——系统几乎免费，但真正形成长期回报的，是围绕系统长出来的生态和应用。

　　回头看，这样的选择也在悄悄改变中国大模型的格局。2023年中国人工智能领域“百模大战”之后，大量同质化、跟风式的大语言模型迅速失去空间，行业从拼数量、拼声量，转向更看重性能、效率和落地能力的头部收敛阶段。DeepSeek正是这轮收敛中，最醒目的一个标志。

　　在不少人还在比较谁的模型更大、更强时，张亚勤的视角已经移到了更底层的问题：在大模型之间可以互相替代的时代，什么东西才是真正难以被替代的？在他看来，做好一个模型只是起点，真正难的是生态。今天换一个API、切到另一个大模型，技术上并不困难——他自己在做智能体项目时，就可以在Llama、OpenAI、DeepSeek等不同模型之间自由切换，性能只要在可接受范围内，迁移成本并不高。真正不容易被替代的，是围绕模型建立起来的整套系统：长期活跃的开发者社区、丰富而持续更新的应用与插件生态、深度嵌入行业场景的解决方案和服务网络。

　　在他的判断里，AI时代真正的“操作系统”，未必是某一个单独的模型，而是一整套“模型＋智能体＋应用生态”的组合。以模型为底层的基础设施，真正丰富多彩的，是长在上面的智能体、垂直行业应用和插件体系。有点像智能手机时代，操作系统在底层，应用商店和成千上万的App在上面不断生长；又比如今天的微信，它不仅仅是一个聊天工具，更是一个超级入口，触达无数小程序和服务。

　　站在这样的视角看DeepSeek，他反复强调的有两点：第一，把模型本身的性能、推理能力和效率做到极致，这是站住脚跟的基础；第二，更关键的是要构建一个开放但有粘性的生态，让开发者和企业愿意长期留在这套系统里，共同把它做大、做深。如果做不到这一点，一旦有更强的模型出现，就很容易被替换掉。

　　如果说DeepSeek是聚光灯下的明星模型，那么驱动这颗新星背后真正的燃料，其实是一整代中国青年工程师和研究者。

　　过去十多年，百度、阿里、腾讯、字节跳动、美团、地平线等企业提供了大规模的数据场景和复杂的工程问题，形成了一个高速流动的人才与项目网络：年轻的工程师不再只在课堂上学习算法，而是在真实的业务环境中被快速“抬升”，在高强度的工程实践中成长。中国从事AI事业的青年人数，目前是美国的5倍，也远远超过很多国家，成为中国AI不断发展的最大“燃料”。

　　在这一点上，张亚勤有着独特的站位。他在清华领导的智能产业研究院（AIR），一端连着顶尖高校的科研与教学，一端连着产业前线的实际需求，通过项目制教学、联合实验室、企业合作课题等方式，把学生尽早推向真正的工程问题和行业场景。一些后来走进头部大模型公司、新锐AI创业团队的工程师，正是在这样的环境里完成了从学生到实战人才的成长。

　　在他眼中，这种人才生态的建设意味着，未来会有越来越多的中国团队，有能力在不同的 AI 赛道上做出自己的DeepSeek。

　　在中国科技语境里，“中国的MIT”“中国的谷歌”曾经是常见的想象与描述，在追赶阶段，这样的对标有其合理性。但张亚勤直言：一旦你真正站到全球前沿阵地，这种以模仿为核心的目标设定，就会变成一种束缚。他说，我们要开拓一个新领域，要做别人没做过的事，要做看不到终点的事。中国 AI 未来要面对的是一片深水区。要走进这片水域，离不开真正畅通的产学研合作机制：如果高校和研究机构不愿意、也不擅长和产业深度结合，就很难理解那些最关键、最棘手的真实问题，也拿不到完成真正创新所需要的高质量数据和场景。

　　张亚勤眼中的智能产业研究院（AIR），有三个目标：培养人才、科研创新、产业合作。过去几年，它已经在人才和成果上交出了不错的答卷，也孵化出一批企业和项目，但他并不讳言现实的差距：距离真正意义上的颠覆式创新，距离能够撼动大体量产业结构的影响力，还有很长的路要走。

　　在他看来，AI时代的春天已经来临，DeepSeek只是一个开始。未来还会出现很多“DeepSeek 式”的颠覆，它们未必都出现在通用大模型层面，更可能出现在垂直领域、行业应用、智能体生态中——在那些地方，真正做别人没做过的事，才有机会做出新的中国优势。对此他充满了期待。

　　面对AI的快速演进，中国社会一方面表现出异常敏锐和开放的态度，对新技术的接受速度往往远超想象；另一方面，也很容易在赞美和恐慌之间摇摆，从AI万能的神话，到“要不要取代人类”的焦虑。张亚勤一直提醒，人工智能首先是工具，而不是目的本身。如果把 AI 抬到一种“可以解决一切”的神坛，就会忽略它背后最根本的价值尺度；如果因为担心风险而对它讳莫如深，又会错过改善现实问题的机会。

　　他说：“你要想行业有什么样的需求，能解决什么样的问题，人工智能是一个工具，从我个人角度来讲，首先人工智能要为人服务，怎么样让人活得更健康、更长寿、质量更高？怎么样让我们更安全、环境更好？”不过度神化，也不过度恐慌，把AI放回为人服务的位置上，才能在技术浪潮面前保持清醒。

　　从DeepSeek到智能体、到未来可能出现的“智能体医院”，张亚勤反复提到，中国AI要真正走出自己的领先路，需要守住三个关键词：差异化的技术创新——在算力和资源并不占优的现实约束下，依然做出真正有新意、有价值的算法、工程和系统创新，而不是简单重复别人的路径；有粘性的生态系统——让大模型不只是一时的热点产品，而是变成支撑无数应用和服务的“新操作系统”，靠开发者、企业和用户的长期参与积累起真正的护城河；支撑长期探索的教育与制度环境——给年轻人足够的机会和空间，让他们敢于在真实场景中试错，在失败中迭代，而不是被短期指标和功利逻辑压垮。

　　他在百度提出要大力建设ABC（AI＋大数据+云计算），参与勾勒中国智能基础设施的蓝图；

　　他以“HI＋AI”和“善良的 AI”为原则，希望技术真正服务于多数人的福祉；

　　他就是著名计算机科学家、企业家与教育者，中国工程院院士，清华大学智能产业研究院（AIR）院长张亚勤教授。

　　张亚勤院士，清华大学智能产业研究院（AIR）院长。曾任百度总裁、微软全球资深副总裁兼微软亚太研发集团主席、微软亚洲研究院院长兼首席科学家等职。

　　张亚勤院士是数字视频和人工智能领域的世界级科学家和企业家。他发明的多项图像视频压缩和传输技术被广泛地应用于高清电视、互联网视频等领域。他是世界经济论坛达沃斯“人工智能委员会”委员、“未来交通指导委员会”委员。

　　张亚勤院士是中国工程院院士，美国艺术与科学院院士，和澳大利亚国家工程院院士。1997年他31岁被授予IEEE Fellow，成为历史上获得这一荣誉最年轻的科学家。

　　从2016年4月19日起，清华大学“人文清华讲坛”系列活动列入“文化素质教育讲座”课程，并按该课程要求举办，希望获得讲座课程学分的本科生和研究生请凭票并携带学生IC卡刷卡入场，欢迎其他师生光临旁听，入场时间为每次演讲当日18：30。

　　关于人工智能，你有什么问题希望向张亚勤院士请教？欢迎参加“人文清华讲坛”现场演讲活动，我们将为现场提问的观众赠送院士的《智能涌现：AI时代的思考与探索》（仅限讲坛当日现场领取）