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          李國杰院士“七問”DeepSeek

          2025-3-6 15:30| 發布者: Jorliman 750 0

          摘要: 知識網 2025年2月26日近日,中國工程院院士李國杰針對DeepSeek的崛起及其對人工智能領域的影響提出了七個關鍵問題。這一事件在科技界引起了廣泛關注,并激發了關于AI技術路徑、規模法則、AGI路線、能效革命、開源生 ...


          知識網 2025年2月26日




          李國杰院士“七問”DeepSeek-9807


          近日,中國工程院院士李國杰針對DeepSeek的崛起及其對人工智能領域的影響提出了七個關鍵問題。這一事件在科技界引起了廣泛關注,并激發了關于AI技術路徑、規模法則、AGI路線、能效革命、開源生態、產業生態和人才培養等方面的深入討論。


          ### 一、技術路徑:算法優化能否徹底替代算力競爭?


          李國杰院士指出,DeepSeek的成功打破了“算力霸權”的迷信,證明了算法與架構優化的巨大潛力。然而,當前全球AI競賽中,英偉達GPU生態仍主導訓練基礎設施,而中國在先進制程芯片領域仍面臨技術封鎖。若算法優化的邊際效益遞減,而算力差距長期存在,中國如何確保技術迭代的可持續性?是否需要在“軟優化”與“硬突破”之間建立更明確的戰略協同?這一問題引發了業界對于技術路徑選擇的深刻思考。


          ### 二、規模法則:天花板之外是否存在“新范式”?


          李國杰院士提到,“規模法則”已觸及瓶頸,但OpenAI等企業仍在探索混合模型(如GPT-4o的多模態架構)和超大規模訓練。若未來出現量子計算或神經形態芯片等顛覆性技術,是否可能重啟規模法則的潛力?這引發了人們對于未來AI技術發展方向的無限遐想。


          ### 三、AGI路線:通專融合是否掩蓋了底層技術矛盾?


          李國杰院士認為,“由專到通”與“由通到專”可能殊途同歸,但兩者對數據、算力、工程能力的要求截然不同。中國在基礎理論薄弱的情況下,押注“通專融合”是否存在資源分散風險?是否需要優先聚焦特定垂直領域(如醫療、制造)建立技術壁壘,而非過早追求通用性?這一問題直指中國AI發展的核心競爭力。


          ### 四、能效革命:“模擬計算”是否過于理想化?


          李國杰院士推崇存算一體的模擬計算方向,但當前數字計算生態已形成軟硬件深度綁定的產業壁壘(如CUDA)。數字計算與模擬計算的這場“戰爭”,不僅是技術之爭,更是生態之爭。中國應如何在這場“戰爭”中找準定位,制定適合自己的戰略戰術,成為亟待解決的問題。


          ### 五、開源生態:民主化與技術安全如何平衡?


          DeepSeek的開源模式雖打破壟斷,但也可能加劇模型濫用風險(如深度偽造、自動化攻擊)。中國在推動開源的同時,如何構建全球認可的安全治理框架?是否需通過“可控開源”(如部分模塊加密)平衡創新與監管?這一問題關乎全球AI技術的健康發展。


          ### 六、產業生態:獨角獸企業能否突破“CUDA護城河”?


          李國杰院士指出,英偉達憑借其完整的GPU CPU解決方案,構筑了一道堅固的“護城河”。中國雖有寒武紀、壁仞等一批AI芯片初創公司,但尚未形成完整的產業生態。獨角獸企業能否突破“CUDA護城河”,重構全球AI芯片市場格局?這不僅是中國AI企業的機遇,也是挑戰。



          ### 七、人才培養:年輕化團隊是否隱含長期風險?


          DeepSeek重用應屆生的策略雖激發創新,但AI研發需要跨學科經驗(如神經科學、系統工程)。過度依賴“無經驗人才”是否可能導致技術路徑短視?中國如何在鼓勵年輕創新的同時,構建“老中青結合”的復合型科研梯隊?這一問題關乎中國AI事業的長遠發展。



          李國杰院士的“七問”DeepSeek,不僅揭示了中國AI發展中的挑戰與困境,也指明了未來的發展方向。面對這些問題,中國需要以更加開放的心態、更加務實的態度,積極應對挑戰,抓住機遇,推動AI技術的健康發展,為人類社會的繁榮與進步貢獻力量。


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