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人工智能是一种类似于内燃机或电力的“通用目的技术”,天然具备“至小有内,至大无外”推动学科交叉的潜力,无论是从人工智能角度解决科学问题(AI for Science,如利用人工智能预测蛋白质序列的三维空间结构),还是从科学的角度优化人工智能(Science for AI,如从统计物理规律角度优化神经网络模型),未来的重大突破都将源自于这种交叉领域的工作。


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国盛证券也表示,国产模型进步影响深远,打开广阔投资机遇,尤其是国产大模型技术的不断进步带来的变革令人期待。一是更低的成本让企业在开发AI应用时,能够以、更高的效率进行,有望加速国内AI应用从概念走向实际落地。DeepSeek开源的蒸馏小模型超越OpenAI1-mini也有望加速模型在端侧落地。二是算力效率提高,AGI有望来临。国盛证券认为算力利用效率的提高一方面有望加速大模型的进步,另一方面也降低了大模型的训练和部署门槛,有望激励更多玩家入局大模型产业。微软CEO引用“杰文斯悖论”,表示随着AI的效率和可访问性越来越高,将看到它的使用量猛增。大模型应用对算力的需求为国产算力产业链带来了巨大的发展机遇。三是投资内容更加丰富,包括互联网大厂合作生态如软件服务商;AI Agent各领域如SAAS;其他细分领域,计算机行业公司深度受益。


当然,预留给合资品牌的时间也不多了,如何调整策略、如何应对特斯拉及本土车企的挑战,仍是他们共同面临的问题,其中效率是最为考验的一环,在本土品牌一年内“四代同堂”等现象越来越多的当下,合资品牌“三年磨一剑”的低效显然已不合时宜。


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当然,当务之急还是要正视DeepSeek的成绩,既不拔高,也不误导。必须明晰,DeepSeek的低成本并不意味着算力不重要,AI发展高质量算力是基础条件,没有算力的支撑和保障,再高效的算法都将面临巧妇难为无米之炊。因此,DeepSeek并没有改变AI发展的进程图,反而拓宽了全球AI领域的发展路径,即人们可以用更节约的方法最大化算力算法和数据训练。


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