知識網(wǎng) 2025年2月26日

### 一、技術(shù)路徑：算法優(yōu)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(quán)”的迷信，證明了算法與架構(gòu)優(yōu)化的巨大潛力。然而，當前全球AI競賽中，英偉達GPU生態(tài)仍主導(dǎo)訓(xùn)練基礎(chǔ)設(shè)施，而中國在先進制程芯片領(lǐng)域仍面臨技術(shù)封鎖。若算法優(yōu)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(shù)迭代的可持續(xù)性？是否需要在“軟優(yōu)化”與“硬突破”之間建立更明確的戰(zhàn)略協(xié)同？這一問題引發(fā)了業(yè)界對于技術(shù)路徑選擇的深刻思考。

### 二、規(guī)模法則：天花板之外是否存在“新范式”？

李國杰院士提到，“規(guī)模法則”已觸及瓶頸，但OpenAI等企業(yè)仍在探索混合模型（如GPT-4o的多模態(tài)架構(gòu)）和超大規(guī)模訓(xùn)練。若未來出現(xiàn)量子計算或神經(jīng)形態(tài)芯片等顛覆性技術(shù)，是否可能重啟規(guī)模法則的潛力？這引發(fā)了人們對于未來AI技術(shù)發(fā)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(shù)矛盾？

李國杰院士認為，“由專到通”與“由通到?！笨赡苁馔就瑲w，但兩者對數(shù)據(jù)、算力、工程能力的要求截然不同。中國在基礎(chǔ)理論薄弱的情況下，押注“通專融合”是否存在資源分散風(fēng)險？是否需要優(yōu)先聚焦特定垂直領(lǐng)域（如醫(yī)療、制造）建立技術(shù)壁壘，而非過早追求通用性？這一問題直指中國AI發(fā)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(shù)字計算生態(tài)已形成軟硬件深度綁定的產(chǎn)業(yè)壁壘（如CUDA）。數(shù)字計算與模擬計算的這場“戰(zhàn)爭”，不僅是技術(shù)之爭，更是生態(tài)之爭。中國應(yīng)如何在這場“戰(zhàn)爭”中找準定位，制定適合自己的戰(zhàn)略戰(zhàn)術(shù)，成為亟待解決的問題。

### 五、開源生態(tài)：民主化與技術(shù)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(fēng)險（如深度偽造、自動化攻擊）。中國在推動開源的同時，如何構(gòu)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(chuàng)新與監(jiān)管？這一問題關(guān)乎全球AI技術(shù)的健康發(fā)展。

### 六、產(chǎn)業(yè)生態(tài)：獨角獸企業(yè)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(gòu)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(chuàng)公司，但尚未形成完整的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。獨角獸企業(yè)能否突破“CUDA護城河”，重構(gòu)全球AI芯片市場格局？這不僅是中國AI企業(yè)的機遇，也是挑戰(zhàn)。

### 七、人才培養(yǎng)：年輕化團隊是否隱含長期風(fēng)險？

DeepSeek重用應(yīng)屆生的策略雖激發(fā)創(chuàng)新，但AI研發(fā)需要跨學(xué)科經(jīng)驗（如神經(jīng)科學(xué)、系統(tǒng)工程）。過度依賴“無經(jīng)驗人才”是否可能導(dǎo)致技術(shù)路徑短視？中國如何在鼓勵年輕創(chuàng)新的同時，構(gòu)建“老中青結(jié)合”的復(fù)合型科研梯隊？這一問題關(guān)乎中國AI事業(yè)的長遠發(fā)展。

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