49104月1日，在2025赛迪论坛创新驱动分论坛上，哈尔滨工业大学商学院教授、香港中文大学(深圳)深圳数据经济研究院客座教授马涛发表了《DeepSeek技术路线与创新浅析》的主题演讲，深入探讨DeepSeek的技术创新与能力，分析其在AI领域的最新进展及对产业的影响。
DeepSeek作为国内领先的人工智能模型，其技术创新得到了业内广泛关注。根据DROP、FRAMES、LongBench v2等多项测评结果，DeepSeek-V3准确率和响应速度均优于GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet，这是国内大模型技术第一次在综合能力上达到国际领先水平。
同时，DeepSeek在处理数学、工具使用、指令遵循等复杂逻辑推理任务时，表现出更强的理解能力和推理能力。这意味着，中国的技术仍在持续进化，能够应对更多复杂的任务。
增强AI领域的国际话语权
DeepSeek目前已经形成了多种类型的大型模型，包括通用模型(DeepSeek V3)、复杂推理模型(DeepSeek R1)等。特别是在复杂推理任务上，DeepSeek R1首次公开了深度思考模型的训练过程。其在数学、代码和推理任务上的表现可以与OpenAI的o1模型相媲美，这标志着我国在复杂推理模型的研发上取得了巨大进展。
马涛表示，国内复杂推理模型进展迅速，迅速追赶国外TOP模型，但在综合能力上仍有差距，尤其OpenAI发布的o1-preview，在复杂问题的求解能力上名列前茅，国内大模型在中文问题上的表现优势并不明显。
马涛指出，DeepSeek在模型架构和训练方法上进行了多个创新。首先，通过优化模型架构显著降低大模型训练和推理的成本。此外，DeepSeek还采用了混合精度训练(FP8 Training)，并引入了群体相关的策略优化算法(GRPO)，这使得大模型的训练更加高效。
在计算平台的优化方面，DeepSeek实现了任务级分时调度共享AI算力，支持在上千个计算节点上稳定运行，且日常算力占用率超过95%。通过这种方式，DeepSeek能够根据资源需求和集群状态进行动态管理，以确保计算平台的高效利用。
开源策略是DeepSeek技术发展的一个重要支撑。通过开源，DeepSeek不仅加速了技术创新，还有效推动了AI技术标准的落地。2024年，DeepSeek R1的开源模型受到了全球开发者的广泛关注，GitHub数据表明，DeepSeek R1的开源热度居高不下，吸引了大量开发者的参与。
值得一提的是，DeepSeek通过开源的方式，不仅促进了AI生态的成熟化发展，还有效降低了研发门槛，推动了大模型的快速应用落地。许多海外AI芯片企业和云服务商(如亚马逊云和微软Azure)纷纷宣布支持DeepSeek R1模型，进一步增强了其在全球AI领域的话语权。
推动AI产业的多元化发展
DeepSeek的技术不仅影响了国内AI产业的发展，还在全球范围内产生了深远的影响。截至2025年2月，DeepSeek的全球累计下载量已经接近4000万次，位居全球各大AI模型前列。相比之下，ChatGPT的下载量为4100万，而豆包的下载量约为570万。更令人惊讶的是，DeepSeek在发布20天内就超越了包括ChatGPT和豆包在内的多个AI助手，成功登顶中美免费APP下载排行榜。
马涛提到，随着DeepSeek在各类平台的广泛应用，它已经成为了一个公共品，为全球开发者提供了强大的技术支持。许多国内外企业纷纷接入并支持DeepSeek作为其AI技术的核心。通过大模型的应用，企业能够提升自身产品的智能能力，推动技术创新。
随着AI技术的快速发展，市场对于大模型的需求日益增长，特别是在企业数据隐私和安全的背景下，DeepSeek也在推动私有化部署的趋势。超过35家大型企业和技术公司(如华为、百度)纷纷发布了DeepSeek的一体机产品，推动了大模型在医疗、金融、教育等多个行业的深度应用。
在全球范围内，DeepSeek正在通过技术创新推动AI产业的多元化发展。尽管美国在基础研究、芯片设计和顶尖人才数量上仍占据优势地位，但我国在部分领域，尤其是在大模型技术和应用方面，已经实现了超越。
马涛表示，DeepSeek的成功证明了我国在全球AI格局中逐渐占据了重要的位置。未来，我们应该持续推动技术创新，强化产业链的合作，以实现我国在全球AI领域的技术领先地位。尽管目前DeepSeek在大模型技术上取得了显著进展，但实现AGI(通用人工智能)和ASI(超人工智能)的目标仍需要更多的技术创新。未来，随着DeepSeek不断推动开源生态和技术标准的制定，AI行业将迎来更多的创新突破。
