對(duì)話Gartner高級(jí)總監(jiān)分析師方琦：DeepSeek不是以盈利為短期目標(biāo)的公司，開源模型商業(yè)化有很大想象空間

每經(jīng)記者 蔡鼎    每經(jīng)編輯 蘭素英    

圖片來(lái)源：視覺中國(guó)

DeepSeek的橫空出世，在華爾街到硅谷的每一個(gè)角落都掀起了一股颶風(fēng)。自DeepSeek-R1發(fā)布后，DeepSeek的相關(guān)搜索指數(shù)飆升了230%，成為科技領(lǐng)域的焦點(diǎn)話題。

DeepSeek憑什么能夠逆襲，挑戰(zhàn)OpenAI的霸主地位？此前的報(bào)道都聚焦在該公司560萬(wàn)美元的訓(xùn)練成本和創(chuàng)新“蒸餾”技術(shù)的運(yùn)用。

美國(guó)IT研究與顧問(wèn)咨詢公司Gartner高級(jí)總監(jiān)分析師方琦（Mike Fang）2月12日在接受《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者采訪時(shí)表示，DeepSeek在文化和業(yè)務(wù)模式上與其他大模型公司有比較大的差異，其成功的關(guān)鍵因素在于偏研究型的導(dǎo)向，以及大量工程師持之以恒的算法優(yōu)化創(chuàng)新。

他進(jìn)一步解釋稱，DeepSeek不是一個(gè)以盈利為短期目標(biāo)的公司，更多是從研究角度來(lái)鼓勵(lì)工程師，沒有特別多財(cái)務(wù)變現(xiàn)或者業(yè)務(wù)變現(xiàn)的壓力。

方琦主要負(fù)責(zé)Gartner數(shù)據(jù)分析小組的AI業(yè)務(wù)，幫助高管更好地使用AI和數(shù)據(jù)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)企業(yè)機(jī)構(gòu)的商業(yè)價(jià)值。他的主要研究領(lǐng)域是中國(guó)的AI市場(chǎng)和供應(yīng)商，以及AI數(shù)據(jù)。

DeepSeek成功有兩大關(guān)鍵

NBD：在您看來(lái)，DeepSeek問(wèn)世至今有如此大的影響力，靠的是什么？

方琦：我們觀察到，DeepSeek的競(jìng)爭(zhēng)性優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：一方面，這家公司是一家偏研究導(dǎo)向，而不是一家以盈利為短期目標(biāo)的公司，所以它更多是從研究角度來(lái)鼓勵(lì)工程師，能夠更高效地運(yùn)營(yíng)，而沒有特別多財(cái)務(wù)變現(xiàn)或者業(yè)務(wù)變現(xiàn)的壓力。這就是在文化和業(yè)務(wù)模式上，該公司與其他大模型公司主要的區(qū)別。

另一方面，DeepSeek擁有大量工程師，在有限的硬件環(huán)境下（尤其是美國(guó)芯片管制后）進(jìn)行算法優(yōu)化。例如，V3模型就應(yīng)用了MLA（混合精度計(jì)算）等技術(shù)。這些都保證DeepSeek能夠在有限的資源當(dāng)中，能夠更好地提高模型的性能。

NBD：DeepSeek通過(guò)低成本+開源策略迅速崛起，您如何看待這一現(xiàn)象？這是否預(yù)示著AI行業(yè)格局正在發(fā)生一些深刻的變革？

方琦：DeepSeek的崛起其實(shí)還是歸功于公司的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略。首先，它并是一個(gè)不以商業(yè)驅(qū)動(dòng)的公司，而是以研究驅(qū)動(dòng)的方式來(lái)進(jìn)行模型開發(fā)。 

其次，DeepSeek一直在創(chuàng)新——從最早的模型到后來(lái)的V3和R1模型，DeepSeek是一步一個(gè)腳印走出來(lái)的。我們可以看到，DeepSeek在工程化方面一直在不斷突破算力的應(yīng)用，而不是單純依靠堆硬件進(jìn)行暴力破解。DeepSeek有蒸餾的能力，模型蒸餾能力能夠幫助建立一個(gè)更高效的，甚至是能夠本地部署模型。

DeepSeek能達(dá)到頂尖模型的能力，不光是靠低成本，還在App上融合了網(wǎng)絡(luò)搜索和深度思考的創(chuàng)新，讓人耳目一新，引起海外的廣泛關(guān)注。

圖片來(lái)源：每經(jīng)記者 蘭素英攝

開源模型的商業(yè)化有很大想象空間

NBD：您如何看待開源和閉源之間的爭(zhēng)論？開源AI技術(shù)是否會(huì)成為行業(yè)發(fā)展的主流趨勢(shì)？

方琦：開源和閉源現(xiàn)在確實(shí)還有很多爭(zhēng)論。

從我們現(xiàn)在看到的來(lái)講，如果一個(gè)閉源模型的性能達(dá)不到開源模型的水準(zhǔn)，那這個(gè)閉源模型是否還有存在的必要？這要從商業(yè)路徑來(lái)探討。但是如果一個(gè)閉源模型性能強(qiáng)于開源模型的話，那從商業(yè)化角度或者收費(fèi)模式看還是會(huì)有優(yōu)勢(shì)，也能適應(yīng)開源模型帶來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境。

從開源模型的角度看，以Meta的Llma3為例，將模型開源完善了其生態(tài)圈，增強(qiáng)了與蘋果等主要渠道的議價(jià)權(quán)。這也是為什么大公司會(huì)將大模型開源的一大主要原因。

DeepSeek的開源策略尚未考慮具體商業(yè)落地，未來(lái)如何演進(jìn)仍需觀察。開源模型如何商業(yè)化？這還是有很大的想象空間的。

NBD：DeepSeek用開源將AI入場(chǎng)券“平民化”，那么未來(lái)在AI成本迅速降低的基礎(chǔ)上，以前互聯(lián)網(wǎng)的哪些行業(yè)將獲得爆發(fā)機(jī)會(huì)？哪些又會(huì)被削弱？

方琦：我認(rèn)為，從成本（大幅）降低的角度來(lái)講，就是原來(lái)工程師能做十次實(shí)驗(yàn)，現(xiàn)在可能可以做100次實(shí)驗(yàn)。這降低了我們的試錯(cuò)成本，會(huì)產(chǎn)生很多機(jī)會(huì)。我認(rèn)為，未來(lái)尤其是基于推理模型，會(huì)有很多新的嘗試，例如OpenAI的DeepResearch。未來(lái)，大家可以通過(guò)像DeepSeek-R1這樣的開源模型，做更多的研發(fā)和創(chuàng)新，為各行業(yè)帶來(lái)新的炒作曲線和嘗試機(jī)會(huì)。

Gartner高級(jí)總監(jiān)分析師方琦（圖片來(lái)源：受訪者供圖）

應(yīng)更多思考如何與AI互補(bǔ)，而非是否被替代

NBD：DeepSeek的橫空出世，對(duì)中國(guó)的AI產(chǎn)業(yè)和相關(guān)的企業(yè)意味著什么？

方琦：對(duì)于中國(guó)的整個(gè)AI產(chǎn)業(yè)來(lái)講，DeepSeek的MIT許可證（MIT License）為中國(guó)企業(yè)出海提供了機(jī)會(huì)，尤其是在開發(fā)、硬件推理和芯片領(lǐng)域。 

對(duì)于中國(guó)企業(yè)來(lái)講，需要更加關(guān)注對(duì)AI的治理。如果將DeepSeek模型的能力比作一輛高速行駛的汽車，那么缺乏原生剎車系統(tǒng)或剎車系統(tǒng)不完善都將帶來(lái)風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)需要自建或管控這些風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避機(jī)制，確保AI治理體系的健壯性，才能使企業(yè)的“車”開得更快。因此，關(guān)注AI倫理和負(fù)責(zé)任的AI治理是關(guān)鍵。 

NBD：AI時(shí)代，創(chuàng)業(yè)者和普通人應(yīng)該如何用AI來(lái)打造新的行業(yè)?

方琦：我認(rèn)為每個(gè)從業(yè)者都會(huì)用一些新的工具，因?yàn)锳I能夠更好地解鎖生產(chǎn)力。應(yīng)用AI的能力對(duì)我們來(lái)說(shuō)也是比較重要的。未來(lái)，會(huì)用AI的人淘汰不會(huì)用AI的人。這是大家普遍能夠看到的一個(gè)趨勢(shì)。

NBD：隨著開源大模型的崛起，您認(rèn)為普通人是否應(yīng)該擔(dān)心一些職業(yè)或者行業(yè)會(huì)被AI替代？

方琦：從企業(yè)的角度來(lái)看，現(xiàn)在普遍存在的一個(gè)誤區(qū)是，大家認(rèn)為AI會(huì)像樂(lè)高積木一樣，拼湊在一塊，某一個(gè)人或企業(yè)未來(lái)會(huì)像樂(lè)高積木一樣被AI替代了，我認(rèn)為這個(gè)大概率不會(huì)發(fā)生。

如果一些行業(yè)能夠被快速替代，或者一個(gè)企業(yè)當(dāng)中的非核心業(yè)務(wù)被替代，那我覺得企業(yè)應(yīng)該更多地采取外包策略。

我認(rèn)為，未來(lái)可能像一個(gè)濕地系統(tǒng)，里面有各種動(dòng)物、植物，他們其實(shí)是一個(gè)共生的關(guān)系。我們應(yīng)該更多地考慮，如何將職業(yè)和AI互補(bǔ)，如何讓這個(gè)流程變得更好，而非是否可能被替代的問(wèn)題。