AI高效性的关键意义
若AI欲全面惠及人类，普及大型模型与通用人工智能，提升效率成为核心议题。时代进步，AI应用需求不断上升，但高昂成本与低效性能成为普及的障碍。技术每次重大进展，均指向高效与低成本，这亦是AI发展的核心所在。若仅强化大模型能力而忽视效率，难以让大众广泛受益。
为了确保人工智能成果被全人类共享，必须提升计算效率并减少相关费用。唯有如此，人工智能才能在众多领域得到广泛运用，创造更多价值。目前，大型模型正逐步融入日常生活，然而，对于众多个人及小型企业来说，高昂的应用成本成为一大障碍。因此，迫切需要解决高效性问题。
智能革命正沿着信息革命的发展轨迹不断前进，其能力密度持续增强，计算成本相应下降，旨在推广大模型的广泛应用。回顾信息革命，从最初的大型计算机到如今个人电脑的广泛使用，成本显著降低，性能显著提高。智能革命同样呈现出这一发展轨迹。
技术持续发展，大型模型功能不断增强。然而，降低计算能力和存储费用是必要的。每当成本有所下降，就有更多的人能够接触并使用这些模型，正如早期信息设备普及于众多家庭。展望未来，大型模型有望成为如同水电一般的基础设施。
DeepSeek团队的突破
DeepSeek可能是世界上第一个成功运用纯强化学习技术复刻OpenAI o1能力的团队。该团队计划将研究成果公开，并发布详细的技术说明，从而为业界作出重大贡献。在此之前，鲜有团队能在大规模模型训练中成功应用强化学习，而DeepSeek的成就开辟了新的发展道路。
该技术显著提升了模型训练的效率，大幅降低了资源的不必要消耗。开源的研究成果展现了其自信，同时使得全球相关人员得以参与学习与优化，进而加快了整个行业技术的更新速度，并提升了研发的效率。
DeepSeek R1的深度思考能力
在写作过程中，DeepSeek R1展现了卓越的深度思维能力。该模型的开源特性使得更多人得以认识其深度思考能力，这标志着人工智能领域再现了类似GPT诞生的关键时刻。R1在内容逻辑构建和语言表达准确性方面均表现出色。
该系统助力用户提升写作效率，显著增强了信息生成领域的个人能力。本次开源举措，展示了大型模型的技术实力，提高了公众对AI潜在价值的认识，并促进了全球开发者迅速掌握和借鉴相关技术，进而推动大型模型功能的持续优化。
能力密度发展趋势
从能力密度的发展趋势分析，预计未来每100天即可将算力和参数减半，实现与现有模型同等的能力。这一趋势预示着大型模型的发展将变得更加高效。得益于计算技术和算法的持续优化，这一目标正逐步变为现实。
若维持当前的发展势头，大模型的成本将显著减少，其应用门槛亦将持续降低。届时，大众将能轻易地运用大模型进行创作与分析等活动。AI技术将在各行各业中发挥更为显著的作用，进而推动社会生产力的迅猛增长。
未来发展方向与启示
未来需持续提升能力密度，同时削减训练与计算的开支，确保大型模型的高效进步。例如，DeepSeek V3模型证明了以十分之一甚至更低的成本实现GPT-4及GPT-4o级能力是可行的。虽然其算力未必能完全以十分之一的成本与国外同类模型相匹敌，但与能力密度定律存在一定程度的吻合。
中国应当扶持此类秉持技术理想主义的团队，确保他们能在无资金顾虑的情况下展开研究。这途径是让AI惠及全球的必然选择。唯有持续创新与突破，大规模模型方能成为推动社会向前发展的关键动力。公众如何看待政府应如何提供支持以促进此类团队成长？
