張維為《這就是中國》第274期| DeepSeek震撼-張維為、汪濤
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“一個巨大的變化，就是一個產品出現之後，它帶來的是整個外部世界對中國看法的改變。”
“到了人工智能時代，這個情況發生了很大的逆轉，為什麼中文在人工智能中存在這樣的一個技術優勢呢？”
前段時間DeepSeek是火爆出圈了，不僅在科技界引起了廣泛的震動，很多普通人現在也開始在使用DeepSeek，甚至有的政府機構也開始在應用上引入了DeepSeek。大家可能很好奇，為什麼中國在人工智能時代會不斷地有火爆的產品，中國的整個科創生態到底有什麼樣的優勢？
在東方衞視3月11日播出的274期的《這就是中國》節目中，復旦大學中國研究院院長張維為教授和復旦大學中國研究院特邀研究員汪濤老師，對DeepSeek的火爆出圈進行了深入觀察和分析。
汪濤:
我今天演講的主題是——中文在人工智能時代的優勢。DeepSeek之所以爆火，主要並不是它技術上獲得了突破性的進展，而是其效率獲得了數量級的提升，從而使得它在相同性能的情況下，成本可以下降將近二十多倍。
不同AI模型的Token輸入/輸出價格（美元/每百萬Tokens），可以看到DeepSeek的價格遠低於其他AI模型Reddit
之所以如此，是因為研發團隊幾乎是將各種可能提升效率的技術都充分地進行了挖掘，比如説更多地採用底層編碼的語言PTX。一般來説，越是底層的編程語言，它的效率就會越高，但是編程的難度也會越大。
另外，還有適當地降低精度，比如採用一個字節的8比特浮點運算，而不是32比特，從而能成倍地減少存儲量和運算量，這在人工智能裏面有一個專業的術語叫量化。
還有蒸餾的方法，同樣可以極大地減少參數的數量，除此之外還有混合專家架構（MoE）、多頭潛在注意力技術（MLA）等等。這些技術本身並不完全是DeepSeek獨創的，原來在美國人工智能產業界的專業人員都知道這些技術，但為什麼DeepSeek把這些技術充分利用了呢？
今天就談一個大家比較容易理解，也非常有意思的話題：中文在人工智能時代的技術優勢。DeepSeek充分利用了中文的優勢，所以在它爆火之後，很多人開始關注到這個問題。
如果我們回顧一下兩百多年來的歷史，中文在現代科技中的作用，其實經歷過一個變化的過程。
在中國古代的時期，中國對周邊國家在文化上有壓倒性的優勢。其他地區對中國也有着非常仰慕的心態。但隨着中國在近代的落後，尤其是甲午戰爭失敗以後，導致很多中國知識階層開始反思自身。首先反思的就是我們的文化，也包括我們自己的語言文字。這種反思很快就發展到了極端，甚至有人認為漢字阻礙了中國進入現代科技文明。也有人認為中國應當放棄中文這種象形文字形態，應該改成像拼音這樣的字母文字。
隨着以電子計算機為代表的信息技術出現以後，中文在計算機鍵盤輸入上存在一定的困難。因為計算機鍵盤來自英文的打字機，所以輸入英文當然是最簡單方便的。因此，過去曾經認為中文阻礙了中國進入現代科技文明的觀點和思潮，在信息技術時代又再一次沉渣泛起。但是， 二十世紀八十年代，中國科技界在漢字輸入上做了大量的工作，在當時被稱為叫“萬碼奔騰”。
這些漢字輸入的工作在很大程度上降低了中文電腦輸入的困難。其中比較著名和主流的有五筆字型輸入法，也叫王碼，是王永民先生髮明的。那麼另外一個常用的輸入法是拼音輸入法。雖然客觀上説，直到今天中文還是比英文等字母文字的鍵盤輸入稍微麻煩那麼一點點。但是這些中文輸入法，在很大程度上，已經有效解決了中文在計算機上的輸入問題。在五筆字型輸入法的基礎上，充分採用詞組輸入以後，它的輸入效率甚至還可以超過英文的輸入。
到了人工智能時代，這個情況發生了很大的逆轉，為什麼中文在人工智能中存在技術優勢呢？主要有以下這些原因：
首先，漢字非常規整，或者説非常整齊。無論是書寫的大小尺寸還是發音的長短尺寸，都是一樣的，非常整齊。這種規整對於計算機的處理而言，是非常方便的。比如要進行語音識別，中文每個字的發音都是聲母加韻母，發音的長度一樣，這樣就會相對比較容易區分出一句話中，每一個字的發音。
相比之下，英文單詞的長度，從一個字母到十幾個字母的都有，這樣的字母文字，每個單詞它發音的長度可能都是不一樣的。像英文裏面的“祝賀”，是“Congratulations”，這就有15個字母。我們可能會好奇，那最長的英文單詞會有多少個字母呢？如果我們到網上去搜索的話，可能會發現很多不一樣的答案。
還有一個問題是很多英文的句子，它的發音會有連讀的情況，比如説"what’s your name"，那麼這就更加難以區分出每個單詞。雖然現在這些問題在人工智能的語音識別中都已經解決了，但是它解決的技術難度，確實要比中文困難很多，需要更大的運算量，而且幾乎所有的字母文字都存在這個問題。
第二，漢字的信息密度一般比字母文字要高，這體現在很多方面。漢字是一個表意文字，內涵很豐富，可以用詞組、成語等很少的漢字表達相當豐富的含義。尤其像文言文，它的信息密度就更高了。對於人工智能來説，最終它體現的是，相同含義的一段語言或文字，在計算機中需要有多少存儲量和計算量。一般來説，中文的存儲量和計算量都是最少的。如果我們對比一下相同內容的中英文，中文一般頁數或者篇幅是最少的。
但我們要注意，這並不是完全絕對的，因為英文也有自身的優點，比如説它相對比較嚴謹，所以比較嚴謹的一些論文或法律文書裏面，英文的信息密度與中文的差異就沒有那麼大了。但是由於絕大多數情況下，中文的信息密度的確是比較高的，所以在人工智能的訓練中，相同內容的情況下，中文訓練的存儲量和計算量就會比較少。這是中文效率優勢的第二個體現。
第三，是中文的穩定性。漢字是相對比較穩定的一種語言，我們今天使用的漢字與幾千年前的甲骨文其實挺接近的。對於新出現的事物，漢字是通過常用的一些字去建立新的詞組從而適應。並且，這樣的詞組天然地會存在有規律的分類特性，比如機器的“機”，可以組成拖拉機、播種機、飛機、紡織機、發動機、蒸汽機、計算機，如此之多的機器漢字都可以用“機”這個形成詞組來表達。
漢字的穩定性對人工智能帶來的好處是訓練參數可以更少，有效的重複訓練可以更多，那麼準確性就會更高。
相比之下，英文每年都會增加大量的新詞，常用的單詞都可能會發生變化。當然我們提到中文在人工智能時代的技術優勢，並不是要把它過度地拔高，只是從以上不同技術時代，中文技術優劣勢的變化過程中，希望我們能更客觀地看待我們中國自己的文化。在進入人工智能時代，我們更應該發揮中文的優勢，使得中國在人工智能時代可以獲得更快的發展，並且有更好的經濟效益。
從我們長久以來對自己語言的態度變化中，可以獲得一些啓示：那就是如何用科學的態度去看待自己的文化。所謂利弊或優劣，它永遠是相對特定的要求來説的。我們不能因為遇到了某種劣勢就簡單地去否定自己的文化，也不能遇到優勢就自我膨脹。
科學的態度就是實事求是，如果它是劣勢，我們就應該想辦法改進，去消除或者減少這種劣勢。如果是優勢，我們就應該想辦法去充分地開發利用它。因為即使是潛在的優勢，如果不去充分地開發利用，它也不會自動地體現出來。謝謝大家。
【圓桌討論】
主持人：剛才汪濤老師做了非常精彩的演講。其實DeepSeek能夠一下子火出圈，這讓各行各界都為之震動。它可以説並不是“唯算力論”的，而是用種種方法提升了自己的效率。剛才汪濤老師在分析中提到，提升效率的種種途徑當中非常重要的一條，同時也是不能忽視的一條——因為它用的是中文。所以這也是我們的一種文化自信。張老師您以前在聯合國工作的時候，看各國文字的文件，是不是中文的文件特別薄一點？
張維為：那肯定的，最典型的就是《聯合國憲章》，有六種官方語言版本，中文是最薄的。道理非常簡單，因為中文核心漢字只有3500個左右，掌握後就可以閲讀所有報刊，而讀《紐約時報》至少需要掌握2萬個英文單詞，否則你會讀得非常累。
另外這次DeepSeek的突破讓我聯想到我之前寫過的一本教科書——《英漢同聲傳譯》，至今仍然在使用。我舉一個例子，比方説，一句很簡單的話：你不去，我去。這五個字，你要翻成英文的話是：“You don’t go, I go”。這麼翻譯當然很簡單粗暴，但實際上中文這五個字，還可以放在上下文裏來理解的。比方説你可以理解成，“If you don’t go，I will go”，即如果你不去，我去。這是一種假設關係。也可能是一種讓步關係，比方説，即使你不去，我也去。
DeepSeek的開始界面
主持人：或者只要你不去，我就去。
張維為：所以我在想，DeepSeek要把這些關聯背景都考慮到，這就證明它的“智商”非常高，效率自然也更高。
主持人：它在給你回答的時候，其實已經把各種條件全部都思考過一遍了。
汪濤：它的概括性很強。
張維為：如果這種中文邏輯它都能夠處理，那麼它恐怕也是能夠處理英文的，這是背後的邏輯，我覺得這是革命性的。
汪濤：英文的特點是嚴謹，除了張老師前面説的，英文裏面還包括時態、單數、複數。所以英文在很多論文或法律文書中，確實是有它自身的優勢，我們也要客觀地看到這一點。
主持人：現在很多人使用DeepSeek，有個很有意思的現象，就是你用不同的句式，或者把某些關鍵詞前後顛倒一下，搜到的答案也都是不一樣的。
汪濤：是的，所以我們不能期望這種大模型的精確性非常高，這不僅是DeepSeek，其他所有大模型都是這種情況。比如説宏觀的經濟數據，或行政區域的一些數據，這些是可以的，但你要想得到一些實效性很強，精確性很高的數據，這就很難實現了，人工智能裏面稱之為“幻覺”。
主持人：如果有人想要試試看的話，可能會發現DeepSeek或者其他的通用大模型，會非常嚴肅地跟你胡説八道。
張維為：恐怕就是要通用大模型以外的垂直模型，各行各業、千行百業都要非常具體地做自己的模型。
汪濤：對，所以大家也要注意到一個問題，就是大語言模型和通用人工智能，這兩個概念往往會被混在一起説，但其實這是有區別的。大語言模型不能完全説它就是通用人工智能，它的確比以前的應用擴展了很多，尤其是它作為一個生成式的人工智能，這最初就是從機器翻譯技術裏面過來的。因為它可以生成各種各樣你想要的答案，所以感覺它的通用性會比過去強很多。但是真正你要在不同領域去應用的話，還是需要各個不同的人工智能技術。
張維為：這次春節年初二，我們去法國開會，一到那兒，就發覺大家都在談DeepSeek，基本上都是西方的學者、官員，我們一起吃飯，大家都聊這個，這給他們帶來了巨大的震撼。一方面他們覺得中國今天絕對是跟美國平起平坐的一個超級大國。
另外，他們説要搞歐洲的人工智能通用大模型，一個重要原因是要體現歐洲的價值觀。你發現沒有，大模型處理是有價值觀的。在語言當中你輸進去不同的語料，出來的東西也是不一樣的，對不同問題的回答和描述也是不同的。
我想起德國哲學家維特根斯坦説過的名言：你講這個語言，這個語言也講你。（You speak a language，language also speaks about you.）你的整個文化背景都在你使用的語言裏。你看我們前段時間去蒙古國訪問，蒙古國盛產綿羊，相關的英文表述複雜得不得了：羊(sheep)，羊肉(mutton) ，羊毛(wool)，羊絨(cashmere)。
主持人：不認識這些單詞的話，根本不知道它們其實都有關聯。
張維為：中文一下就抓住，所以中文是尋求共性的語言。
汪濤：中文都帶“羊”字。
主持人：就像張老師一直舉例説，只要是三點水，在中文裏頭，它多少都是跟水有關係，如江、河、湖、海。
張維為：這是偉大的智慧，我們的祖先早就知道，想要治理這麼大的國家，就一定要強調共性，一定要強調不同事物之間的共同之處，這對治國理政都有啓發。
主持人：對，剛才張老師提到説DeepSeek引起了歐洲人的思考，而且他們還擔心在價值觀影響方面落後於其他國家。所以，我想問問汪老師，當我們討論DeepSeek也好，包括今年火爆出圈的宇樹科技，以及其他杭州“六小龍”成員等等，就他們給整個社會帶來的震動，到底包括哪些內容？
汪濤：我覺得它最大的影響，就是徹底顛覆了我們過去的認知，即中國只能作為追隨者。事實上DeepSeek走出的這一步説明，中國人是可以去引領一些技術發展方向的。這給大家的震撼非常強，尤其它在市場上、應用上帶來的很多方面的影響也非常大。
杭州“六小龍”
張維為：因為這次在歐洲我也有這個感覺，為什麼他們這麼被震撼？因為他們一下就看到，美國對中國的科技封鎖是沒有用的。這開始變成一種共識：中國在遭到如此封鎖的情況下，還可以做到這麼好，做到世界一流。
這次德意志銀行關於中國資產的報告中，核心概念開始改變，過去它們認為中國資產只是tradable，也就是可以買來作為交易的，短線的，或者小打小鬧玩玩的；現在叫investable，就是可以投資的。這是認知方面的巨大變化。所以説一個超級產品出現之後，它帶來的是整個外部世界對中國看法的改變。
我承認一些報告裏邊可能包含不良企圖，甚至陰謀詭計，甚至不排斥服務於華爾街金融戰的需要等等，但至少到現在為止，我們看到DeepSeek對西方帶來震撼是非常深刻的。網上有人説，DeepSeek幫中國打贏了科技戰，也在間接地幫中國打贏金融戰。
汪濤：我以前有個觀點叫“遏制背反定律”，就是遏制有多大，它的促進力就有多大。DeepSeek就是一個非常典型的例子，因為它如果不是在這種限制、封鎖越來越嚴厲的情況下，它不會想到去大幅度地提升效率。因為沒有芯片可用了，它只好去把效率極大地提升，無止境地去挖掘，挖掘到最後，我用現有的這些芯片就可以來玩大模型，這一定程度上也是被美國逼出來的一個創新。
那麼DeepSeek一走通後，不僅讓美國原來的封鎖垮掉，而且讓英偉達建立的整個體系，或者説它以前的商業邏輯，一下都垮掉了。
主持人：所以汪老師，您怎麼來觀察目前中國的科創生態？
汪濤：中國的整個產業鏈已經非常完善了，這一點就體現在剛才談到的：我們一條路走不通，可以走另外一條路。過去無論是在芯片還是在人工智能上，要想提升運算速度，有很多條路徑可以走，提升集成度也有很多條路徑可以走，所以你用28納米也可以做出跟14納米集成度一樣的芯片。只不過可能在別的方面損失一點，但實際上它是可以實現的。
主持人：效果一樣就可以。
汪濤：那麼像這一次DeepSeek為什麼能夠實現這麼大的突破？事實上如此大程度的效率提升，它的潛力其實一直都存在，只不過過去都是沿着美國的路徑設計的。因為整個技術發展的路徑都是被這些西方核心芯片公司所引導的，比如在很多人的概念中，電腦久了以後運算速度會下降，但如果我們知道怎麼配置，其實可以保持運算速度做到幾乎不變。
所以，過去由美國的技術公司主導着技術發展的方向。但是現在美國製裁之後，逼着中國去找別的路徑，最後我們發現其實能走的路很多，我們可以通過很多方法去提升效率。
中美科技公司的AI競賽
張維為：對我們的啓發就是，我們一定要有自己的話語，尤其不要總是跟隨着美國的話語、華爾街的話語、資本力量的話語。為什麼我們當時對美國的經濟判斷相對比較準確，對特朗普當選的預測也比較準確，一個重要原因是因為我們解構了它的話語，解構之後你就非常自信。美國經濟情況不好，實際上科技情況也不是很好，所以這對我們很多媒體人、學者、一些科技工作者也是個教訓，我們分析任何事情，要有獨立自主的思考，現在到這個階段了。
主持人：我覺得張老師這點説得特別對，就是要有自己的獨立思考。其實在科技這一塊，就像汪老師説的，因為以往所有的語言架構、語言體系都被設置好了，所以大家就是這麼幹的，大部分不會去思考。但是被逼地去思考了以後，發現全然不是如此。
汪濤：對，是這樣的。
主持人：我再問一下張老師，您有沒有觀察過DeepSeek這個應用？您用下來感覺如何？
張維為：我真的問了一個問題，這個問題知道的人不多，它回答得還蠻有水平的。因為我研究“文明型國家”，我問它“文明型國家”跟“文明國家”有什麼區別？它給了我一個很像樣的回答，這是我沒想到的，對這麼一個比較小眾的問題，一個定義方面的問題，它還拿出一個幾百字的報告。
主持人：現在除了個人，有一些政府機構也在用 DeepSeek。您覺得在哪些內容領域可以使用？
汪濤：首先我們排除那些可靠性要求特別高的內容。比如説工業控制，不能輕易地使用，因為你出一次錯，那造成的損失會很慘重。其次。軍事情報不要去輕易用。因為大模型的這種“幻覺”，它在理論上是不可能消除的。所以它可以做參考，在其他一些對可靠性、精確度要求不那麼高的領域，它確實應用可以更廣。尤其是像文創，本身它就是描述一種感覺。
主持人：要天馬行空，或者説多一點創意和創想。
汪濤：像是寫報告、做PPT的話，它也可以讓內容更加優化。甚至現在DeepSeek已經可以產出一些初步的、統計性的、宏觀的地區經濟分析，然後在他產出的基本報告上去加工，就能省很多事。
【觀眾提問】
觀眾：今天想請教幾位老師的一個問題是：DeepSeek 的開源策略會如何推動中國在AI領域形成非對稱技術競爭能力，突破美國的技術封鎖？中國在今後是否會加大對開源社區的政策支持？
主持人：開源是一個關鍵詞，汪濤老師您覺得我們怎麼來理解開源的作用？
汪濤：其實不是説開源就一定會達到某種結果。比如在過去，個人計算機的時代下，微軟的操作系統可以説處於統治地位，同時期還有Linux的操作系統，也是開源的，但是Linux的開源一直沒能撼動微軟公司在個人計算機操作系統的地位。
在大模型時代，事實上在DeepSeek之前也有開源的，像麥塔也開發過一個大模型就是開源的。但為什麼DeepSeek的開源，實現了這麼大的衝擊？原因就是效率的提升，它不是説百分之幾十的提升，甚至不是一倍的提升，而是數量級的提升。這帶來的影響本身就非常震撼。所以不是説軟件開源了，它的經濟性就一定好。
DeepSeek同其他模型性能對比
主持人：如果免費但是很不好用，那也沒有人來。
汪濤：或者是説效率的提升沒有那麼高，它的開源意義就沒有那麼大，因為價值沒有那麼大。但是DeepSeek對於效率的數量級提升，除了它自己的使用成本降低以外，底層的硬件成本同樣是數量級的降低，這個價值就很大了。
除此之外，DeepSeek還有一個對中國很大的影響。我們都知道，人工智能的大模型目前還處於初級階段，標準還未完全形成。過去為什麼Linux很難撼動微軟在操作系統的地位？因為標準已經被微軟建立起來了，整個生態已經建立起來了。
DeepSeek在美國的人工智能生態環境還沒完全建立起來的時候，突然之間得到了廣泛應用，緊接着帶來的影響，就是建立一個以中國人工智能大模型為標準的生態，這個影響是非常大的。
主持人：張老師説中國話語有一個非常重要的構成，就是標準的制定。如果DeepSeek在未來能夠引領相關標準的制定，那這將是它最大的貢獻。
張維為：有些東西只要眼光稍微長遠一點，就能認識到形成生態最終可以帶來的價值。而且據我知道，即使在開源裏邊，也並不都是一樣的，它裏邊各種各樣的源代碼，有的屬於訓練的源代碼，有的屬於推理的源代碼，並非都是開放的，所以還有很多細分的技術領域。
主持人：説到生態，我倒是想問汪老師一個問題，您覺得像DeepSeek這些公司的出現，它受益於我們在科創生態上哪些成就？接下來還會對整個科創生態帶來什麼影響？
汪濤：DeepSeek的開發主要是人工智能軟件相關的開發，如果中國的人才積累沒有達到現在非常雄厚的基礎，那要開發是很難的。那麼DeepSeek起來以後，它會連帶影響其他生態的建立，比如人工智能的芯片。過去人們的概念中只有用英偉達的芯片，現在DeepSeek將效率提升後，我們可能沒有那麼依賴高性能的芯片，也可以帶動中國人工智能芯片的爆炸性增長。對於下游環節的各種應用場景，這種生態的建立也是有很大作用的。
剛才張老師談到説，歐洲也想建立基於它自身價值觀的“DeepSeek”，所以這個影響是非常快的。
主持人：差不多去年的這個時候，我們討論的是ChatGPT 4。當時我們還討論它的文生視頻。其實文生視頻，張老師當時一直説這是一個概念，你可能做個短視頻可以，但做長的就不行。因為我們也在節目裏説過，這是非常耗電的，電力支撐很容易供應不上。但是剛才汪老師説因為DeepSeek它提供了效率，它不是“唯算力論”，而是數量級地降低了對算力的依賴，所以這也就意味着它將會數量級地降低對能源的依賴。
汪濤：這是很自然的。
主持人：這是非常了不起的。所以當我們做大型運算的時候，它對於周圍的資源消耗會變得很划算。
汪濤：這個問題的出現是因為摩爾定律逐漸達到了極限。原來芯片不斷在發展，我們對算力的需求也在不斷增長，過去沒有這個問題，現在為什麼出現了這個問題？在摩爾定律還有效的時代，我提升幾倍、十幾倍的算力，它是可以保持功耗不變的。即使隨着集成度的提升，在實現更高算力的情況下，它的功耗也一直維持在一個水平上。但是現在因為摩爾定律越來越接近極限，這就意味着伴隨運算能力提升，功耗很難再降低了。
因此，現在我們可以看到很多給最初計算機降温的技術，甚至水冷技術、液冷的技術都用上了。這就意味着，算力的增長必然帶來功耗的同步增長，或者説雖然沒有完全同步，但是影響會很大。
DeepSeek的出現給了我們另外一個方向：我們不用單純地去追求算力，而應該降低對算力的需求，這也是一個節省能源的方法。不僅僅DeepSeek可以這麼幹，大模型、人工智能也可以這麼幹，因為我研究生時候的課題，是在個人計算機上面實現過去巨型機的衞星雲圖處理。當時我們就採用了各種各樣降低算力需求的方法，過去我們也聽到説中國研究原子彈，那時候沒有高性能計算機，是由算盤打出來的。
如果算法完全一樣，那用算盤也能把原子彈“打”出來，未來事實上也是這樣的。芯片提升是一個路徑，但我們現在提供了另外一條路徑，只是説在過去摩爾定律成立的時代，我們把這些方法都忘了。因為既然芯片算力可以那麼快增長，為什麼要去省算力呢？
主持人：最後發現算力不僅本身有瓶頸，而且還要制約你。
汪濤：所以未來這可能在很多領域都會出現，甚至在一些對算力需求很大的領域。那麼怎麼降低算力的一些技術發展？這就成為了一個方向。
主持人：我覺得汪老師的觀點給了我們一個啓發，就是您説的從節約能耗、從對自然環境友好、從“雙碳”目標的實現來説，咱也得換條路走，因為那種高能耗的路是不能走下去的。好，我們再來看這邊還有哪位朋友要參與討論，歡迎提問。
觀眾：兩位老師好。主持人好，我是陳希贇，來自上海，我是一名碩士二年級的在校學生。考慮到最近DeepSeek 和宇樹科技都特別火，我想了解一下國家在相關方面的一些前沿佈局是什麼？以及我作為一個即將畢業參加秋招的學生，我也想了解一下，我可以重點關注什麼行業和領域？
汪濤：應該説DeepSeek這種人工智能大模型對於文創領域是非常好的一個工具，也是很重要的一個應用領域。需要認識到，它並不能完全替代人力，所以不要指望人工智能這樣的工具可以完全做到跟人一樣，甚至完全替代掉人來做事。但是它會提供一些很好的基礎工作，你在這個上面去進行一些加工，會有很好的應用。
涉及到就業的問題就相對比較複雜一些。但不管怎麼樣，最重要的是你的能力，比如説我在大學的專業是電子測量，但是後來我們一個班的很少有人專門做這個工作，但是你掌握的工具，它的應用面是很廣的，就你可以去做很多別的工作，根據市場的變化，可以很容易去適應。
主持人 ：我前兩天跟一個大學教授有個對話，他都是要求他的學生交讀書筆記的，但是最近他發現，這些學生交上來的讀書筆記有很濃的DeepSeek痕跡，所以他説他打算改一個方式，跟自己的碩士博士生面對面地讓他們談談讀某本書的感受。所以我就在想，可能DeepSeek可以幫助大家初步地做些什麼，但是最後的成果你應該遠遠超出它，這樣才是一個好的作品。
張維為：反正我覺得DeepSeek也好，或者人工智能發展，機器人發展也好，某種意義上是革命性的，許多現有的工作可能會因此消失，但同時也會相應創造一些新的工作機遇，天無絕人之路。
2025年2月10日，杭州雲深處科技的工作人員在動態展示“絕影”系列機器人。新華社
主持人：剛才我們也聊到人工智能可能在未來生活當中的一些應用。但回過頭來講，我們今天的話題從DeepSeek火出圈開始，到汪老師解釋為什麼它可以不要“唯算力論”來提高自己的效率。我想，包括DeepSeek在內的很多科技公司的成功，一方面在於我們這些年，其實在科創生態上始終努力地佈局，另一方面在於許許多多該領域從業者的心血努力。
另外，我們也可以看到像這樣的一些公司的崛起和發展，毫無疑問還會繼續重塑我們中國的整個科創生態，帶來許許多多新的局面，也讓我們一起期待。謝謝演播室的兩位嘉賓，謝謝大家一起來參與討論，再見。
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