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评论丨我国人工智能发展还需要哪些突破?
文章来源:21世纪经济报道  上传时间:2025-2-14  浏览量:82

许余洁(联和金融数字经济研究所学术所长、首席经济学家)

在全球数字经济的竞争中,我国正经历从“互联网+”到“数据要素×”的战略跃迁。春节前后,我国人工智能企业DeepSeek的横空出世与异军突起,为这一战略路径提供了生动注解。通过“自主研发+国际对话”的技术路线与“开源生态+成本优势”的商业模式,DeepSeek在短时间内实现了对国际技术壁垒的突破,以及用户规模与商业价值的指数级增长。

DeepSeek是“站在巨人肩膀上”的成功创新,源于其对国际技术生态的深度融入与创造性转化,具体表现在:一是原理创新的突破。在巧妙融合国际前沿技术与主流架构的基础上,同时自主研发动态参数剪枝、混合精度计算等轻量化训练,实现算法优化与工程化改进,显著提升模型效率,降低模型训练成本。二是科研组织模式的创新。采用“分布式协作+敏捷开发”的研发体系,整合高校、企业、开源社区的创新资源,缩短技术迭代周期。这种“开放创新”路径,既避免了闭门造车的低效,又通过差异化技术路线规避了同质化竞争。三是实现了开源生态的成本优势。DeepSeek通过开放模型参数与训练框架,吸引了全球超过10万开发者参与社区共建,形成“滚雪球式”创新网络。相较于闭源模型高昂的API调用成本,开源模式通过用户自主部署与二次开发,实现边际成本趋近于零的扩张。此外,海量用户产生的应用数据持续优化模型性能,形成了“数据—算法—场景”的正向循环。

DeepSeek的成功实践表明,我国AI发展既非简单复制西方闭源垄断模式,也非完全依赖国际开源技术,而是通过“自主创新+开放协同”开辟新路径。这一新路径以开源技术降低创新门槛,以自主创新掌握核心话语权。以“数据要素×”为支点,撬动智能经济的新未来,我国需进一步打通“技术研发—数据流通—商业转化”的全链条,将数据要素的乘数效应从经济领域扩展至社会治理、国际竞争等更广阔维度。

具体而言,我国人工智能发展需要继续在三大方向持续突破。

一是技术普惠化。通过开源工具链的普及,将AI技术与算力资源“飞入寻常百姓家”,让全球的普通企业与个人都能够低成本地使用先进技术;通过数据资源的开放共享打破数据孤岛,释放数据的潜在价值;通过政策支持与资本引导,培育多元化的创新生态,激发全社会的创新活力。二是生态全球化。以开源社区为纽带,连接全球开发者、企业与研究机构,构建多极化的数据要素协作网络,不同国家和地区的参与者,凭借各自独特的文化背景、技术优势和市场需求,在开放平台上共享知识、交流经验、共同创新。通过技术合作与标准共建,提升我国在全球数字生态中的影响力。三是积极参与全球数据治理的多边合作,将我国实践转化为国际标准,推动建立公平、透明、包容的国际数据治理秩序。通过数据跨境流动、数字税、AI伦理等领域的制度探索,为全球AI技术的发展提供相关经验。通过将我国实践转化为国际标准,不仅能够提升自身在全球数字治理中的话语权,还能为全球数字经济的健康发展贡献中国智慧和中国方案。

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