发展大模型要摒弃短视冒进
一段时间以来,关于DeepSeek的消息层出不穷,下载量大跌、用户规模缩减……引发社会上一些对其发展前景和技术路线的质疑。然而,这背后折射出的是对大模型发展规律认知的偏差。 在人工智能时代,大模型的价值绝非简单以使用率和流量来评判,而是依托于技术沉淀的厚度以及生态协作的深度,对技术的极致追求与秉持战略耐心,才是立足大模型时代的关键所在。 从“流量为王”到“技术制胜”,人工智能时代的逻辑已发生转变。互联网时代的产品竞争遵循“快鱼吃慢鱼”法则——由于技术代差较小,抢占用户注意力、积累流量池成为决胜关键,“使用率”标准应运而生。就像一款社交软件可能凭借界面优化或运营活动在短时间内吸引百万用户,即便功能尚未完善,也能通过快速迭代留住他们。 但大模型竞争截然不同。这是硬科技的角力场,技术指标和模型性能是实打实的,即使用户数多,如果性能不过硬,也会在技术竞争浪潮中掉队。以DeepSeek-R1为例,其发布之初使用率的飙增,根源在于算法架构的创新与训练数据的深度优化,而非依赖用户规模。大模型的价值如同精密仪器,参数精度、响应速度、多模态能力等硬指标才是衡量其竞争力的核心要素。 从“流量垄断”到“生态...
