DeepSeek式創新無法計劃，但對“下一代模型”該有準備_風聞

文 | 佘宗明

作家大衞·弗羅斯特曾説過：想要成功，反而不要以成功為目標，只需要做你喜歡和相信的事情，成功就會自然而然地到來。

DeepSeek的火爆出圈，儼然成了對《為什麼偉大不能被計劃》中引用的這句話的詮釋。

身為AI佈道者的李彥宏，則跟它打了個共鳴的響指。

2月11日，在第12屆世界政府峯會（WGS 2025）上，被阿聯酋AI部長奧馬爾·蘇丹·奧拉馬問到如何看待DeepSeek的崛起後，李彥宏就回答道：創新是無法計劃的，你無法知道創新何時何地會出現，你所能做的就是營造一個有利於創新的環境。

創新無法被計劃，但創新不能沒準備。一如巴斯德所説：“在觀察的領域裏，機會只青睞有準備的頭腦。”

DeepSeek在Scaling Law的大路旁開闢出“小力出奇跡”的分岔來，也是“有準備”的回報。幻方量化在GPU儲備上的先知先覺，就是“有準備”的直觀註解。

“有準備”的同義詞是“肯投入”。李彥宏在峯會上就表示，儘管技術進步、成本降低，但仍需持續投入AI基礎設施，以確保處於技術創新的最前沿。“我們仍需對芯片、數據中心和雲基礎設施持續投入，以打造下一代模型。”CNBC的最新報道也顯示，百度將於今年發佈新版本大模型“文心5.0”。

在DeepSeek讓那些對中美AI實力差距倍感灰心之人重燃信心的背景下，李彥宏説的“下一代模型”不無所指：AI角力終究是長跑賽，只有面向次世代技術持續投入，才能跑得更遠。

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李彥宏跟DeepSeek“同框”，當然不是偶然。“中國”“AI”等關鍵詞，串聯起了二者。

作為這屆世界政府峯會主論壇首位對談嘉賓，李彥宏“AI先生”的聲名在外。被《時代》週刊評為“Foremost Futurist”的他，是《時代》週刊首次評選的全球AI百大人物榜單中唯一的中國企業家。

這麼看，他成為阿聯酋AI部長的對談嘉賓，也就難言奇怪了——此次峯會上，阿聯酋AI部長只主持了兩場對談，嘉賓分別是李彥宏跟谷歌CEO桑達爾·皮查伊，去年則是黃仁勳。

作為當下全球科技圈的當紅炸子雞，DeepSeek的熱度延伸至世界性高端峯會上，也很正常——這本就是AI發展的標誌性事件。

中國AI“代言人”就中國AI“神秘力量”發表觀點，自然極具看點。

在技術大爆炸到來的今天，務實派總是會因時而變地迭代自身認知。可以看到，李彥宏在峯會上對DeepSeek發表的諸多看法，如創新無法被計劃，還有關於大模型訓練、AI應用的觀點，都彰顯了認知視野的開放性。

認同的背面是理解。從推動AI技術進步的角度講，李彥宏跟DeepSeek創始人梁文鋒本是同路人。

“卷技術是美國大模型的天命，卷價格是中國大模型的宿命”，是許多人（包括我）此前對於中美大模型對比的直接觀感。

但DeepSeek無疑刷新了不少人的認知：它卷價格，更卷技術。憑着多頭潛在注意力（MLA）和羣組相對策略優化（GRPO）技術，DeepSeek實現了對硅谷算力能效比的代際碾壓。

拋開頻域遮蔽效應看會發現，DeepSeek技術突破的背後是中國大模型技術的整體進步：百度研發的“理解-檢索-生成”協同優化的檢索增強技術（RAG）強過OpenAI的，豆包的端到端對話能力不遜於OpenAI版“Her”，可靈的視頻生成質量不輸Sora……即為印證。

就拿百度結合搜索技術積累形成的模型特色RAG來説，依靠RAG帶來的中文深度理解、多模態檢索、垂直領域定製化及即時數據整合能力等優勢，文心一言在諮詢機構沙利文的《2024年中國大模型能力評測》中拿下了五大評測維度的四項第一。

隨之而來的，是文心大模型調用量快速增長：截止去年11月，其日調用量已超15億，相比一年前大幅增長30倍，成了中國大模型落地應用爆發的佐證。

到頭來，從文心一言到DeepSeek-R1，都奠定了外界對中國大模型技術能力的基礎認知。

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去年7月，在率先打響國產大模型價格戰第一槍後，梁文鋒在接受媒體專訪時曾解釋，“我們認為，AI和API服務應該是人人都能負擔得起、隨時可用的。”

與之相呼應的是，DeepSeek驚豔四座後，OpenAI CEO山姆·奧特曼、微軟CEO納德拉和亞馬遜CEO安迪·賈西都不約而同地談到，AI成本下降是趨勢。

此次峯會上，李彥宏同樣談到了這點。他認為，“創新的本質是成本下降與生產力提升。”根據摩爾定律，每十八個月，性能就會翻倍而價格減半。如今大模型推理成本每年降低90%以上。

前不久，在接入DeepSeek模型後，百度智能雲立馬宣佈了打折——千帆平台上的DeepSeek-R1僅為官方刊例價的5折，DeepSeek-V3為官方刊例價的3折，並提供限時免費服務，便是迴響。

成本下降的後面是技術帶動：推理引擎性能優化層面，針對DeepSeek模型MLA結構的計算進行極致性能優化；推理服務工程架構創新層面，做了嚴格的推/拉模式性能對比、設計了請求失敗的續推機制、實現了主流的KV-Cache複用技術……是百度雲智能將AI成本打下來的重要支撐。

結果就是，DeepSeek模型上線首日，已有超1.5萬家客户通過百度千帆平台進行模型調用。

降本是最好的“刺激”。依託技術賦能，推動自有與納管主流大模型降低調用成本，已成千帆平台的“基操”。過去一年，文心旗艦大模型降價幅度超過90%、主力模型全面免費，就累計幫助用户精調了3.3萬個大模型，開發出逾77萬個企業級應用。

很大程度上，在推動AI成本下降上，李彥宏跟梁文鋒也是殊途同歸：如果説，DeepSeek讓全世界看到了中國AI花小錢辦大事的破題能力，那百度點亮首個國產萬卡集羣，就是中國AI從算力基建層面尋求成本突破的另一種解法。

有專業人士提到，由於訓練效率與數據利用效率差距，中國的模型整體資源消耗大概是全球頂尖模型的四倍。

而DeepSeek的框架創新，百度的AI基礎設施完善，正是將效率提上去、成本降下來的兩種思路。

2024年9月，百度升級發佈百舸AI異構計算平台4.0，就是着力為企業提供“多、快、穩、省”的AI基礎設施。該平台迄今已具備成熟的10萬卡集羣部署和管理能力，能將兩種芯片混合訓練大模型的效率折損控制在5%以內，達到業界最領先的水平。

百度近期成功點亮崑崙芯三代萬卡集羣，又放大了其降本效應與提效價值：萬卡集羣可通過模型優化、並行策略、有效訓練率提升、動態資源分配等手段智能調度任務，將訓練、微調、推理任務混合部署，最大化提升集羣綜合利用率，降低單位算力成本，滿足AI原生應用快速迭代需求，實現訓練成本指數級下降。

“創新的本質是成本下降與生產力提升”，百度和DeepSeek們降低成本，自然能撬動更多創新。

花旗銀行的研報説，百度、DeepSeek等中國模型展現出的高效和低成本優勢，將有助於加速全球AI應用開發，並在全球引發更多技術創新，就是前瞻預判。

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提供“多、快、穩、省”的AI基礎設施，是百度AI全棧佈局之下的能力體現。

“百度是全球少有的在AI上實現全棧佈局的公司”，是《時代》週刊將百度納入“2024年全球100大最具影響力企業”榜單時給出的評語。

何為全棧佈局？簡單來説就是，大模型發展所需的AI基礎設施、框架、雲服務、AI生態反哺模型能力等條件，它都有。從芯片層的崑崙芯、框架層的百度飛槳到模型層與應用層的落子，百度的“六邊形戰士”形態已若隱若現。

全棧佈局，不能少了場景落實、應用搭建等拼塊，也必然體現在應用層的先行一步上。

AI產業發展，不是建空中樓閣，應用層跑通了，基礎設施投入才可持續。移動互聯網時代，從應用層到基礎設施的倒三角型利益分配，催生了數量眾多的超級應用和明星獨角獸，支撐了移動生態的長久繁榮，就是最好的證明。

可AI時代的“倒三角”尚未成型，AI企業給英偉達們“打工”仍是常見圖景。強如微軟谷歌，AI基礎設施投資中約一半的錢也要用來買卡。

就此看，李彥宏的那段話很有針對性：過去幾年，我們對各種技術進步和突破感到非常興奮。但如果我們看技術棧，它就像一個金字塔，最賺錢的是硅層面，即GPU和其他類型的AI芯片；然後在其上面的是雲基礎設施，由超大規模雲服務提供商提供；再往上是語言模型，最上層是應用層。應用層雖然位於最頂端，但應用層目前還沒有賺到太多錢。

AI產業可持續發展，推動AI成本下降的確重要，幫助應用層跑通則更為關鍵，這樣才能形成正循環。李彥宏在峯會上就説：我們確實需要關注應用層的價值創造。如果你作為基礎設施層投入了數千億美元，卻無法開發出能帶來十倍以上回報的應用，那麼這是不可持續的。

該怎麼加速大模型落地應用的提點擴面？峯會上有個細節頗堪玩味，也為此提供了參照：李彥宏談到Robotaxi比人開車安全十倍，蘿蔔快跑出險率僅為人類駕駛員的1/14，阿聯酋AI部長也表示也許明年峯會可以探索用蘿蔔快跑提供交通服務。

蘿蔔快跑是百度推動AI規模化應用的重要抓手。2024年發佈了全球首個支持L4級無人駕駛的自動駕駛大模型Apollo

ADFM的蘿蔔快跑，自動駕駛訂單量擊敗谷歌Waymo位居全球第一，入選《全球自動駕駛十大里程碑》及MIT2025十大突破性進展，就表明了中國AI在應用上的巨大未來想象空間。

在大模型應用場景早已從“Chat”擴圍到各個領域的時下，蘿蔔快跑只是大模型應用場景豐富性的註腳：大模型To

C側最先實現商業化的標杆性應用百度文庫，以4000萬付費用户緊逼微軟的Copilot，百度智能雲2024年在中標項目數、行業覆蓋數、央國企中標項目數三個維度裏均為第一……就擘畫出了大模型規模化應用途徑的多元。

DeepSeek爆紅後，有些人又陷入了將研發與應用二元對立的誤區。但事實上，規模化應用的反哺，恰是DeepSeek們取得更多技術突破的動能。

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需要看到的是，無論是技術研發，還是落地應用，都需要“有準備”——DeepSeek跟百度都推動了AI技術進步、成本下降，但這不意味着，就該因此降低對AI的投入。

亞馬遜CEO安迪·賈西就説：（在DeepSeek的帶動下）AI 的成本在降低，但這並不意味着企業會減少對技術的投入。相反，降低的成本將使企業能夠重新考慮那些因預算限制而擱置的創新項目，從而加大整體的技術支出。

就在近日，微軟、亞馬遜、谷歌和Meta四巨頭表示，在去年創紀錄的支出之後，他們將在2025年進一步加大投資，預計在AI技術和數據中心建設上總共投入3200億美元。相較之下，四巨頭2024年的總資本支出為2300億美元。

其中動作最猛的，正是亞馬遜——它準備將支出增至1000億美元以上。

李彥宏説“仍需對芯片、數據中心和雲基礎設施持續投入，以打造下一代模型”，DeepSeek追求持續進化，顯然也是着眼於提升中國AI競爭力的應然之舉。

伊瓦爾·埃克朗在《最佳可能的世界：數學與命運》中説：世界不分因果鏈，不是線性地安排事件……每個事件就像樹幹，把網狀的根伸向過去，把樹冠託向未來。

持續投入，就是將AI技術突破和應用拓圈的根扎得更深，最終將AI時代紅利的樹冠託得更高。而這，需要技術理想主義的堅持，需要務實的準備。

4個月前，在百度世界大會上，針對“硅谷預言家”安德森多年前的那個著名論斷“軟件吞噬世界”，李彥宏表示，這個世界不應該被吞噬，而應該被創造。

某種意義上講，他和其他的AI從業者們都是在“創造”——他們處在同一側，都在以探索下一代技術為支點，創造“最佳可能的世界”。

創新不能被計劃，但他們都在為創新做準備。