中美 AI 创业者的闭门讨论：DeepSeek-R1 之后，AI 创业的变化和新趋势

垂直领域的Agent能力会有大提升。

原标题：中美 AI 创业者的闭门讨论：DeepSeek-R1 之后，AI 创业的变化和新趋势
文章来源：Founder Park
内容字数：10936字

DeepSeek：2025年春节AI焦点与未来趋势

2025年春节期间，DeepSeek成为AI领域的焦点，其App登顶苹果商店免费榜，各大云厂商争相部署其R1模型。本文总结了极客公园组织的闭门讨论要点，探讨DeepSeek的创新、成本优势、应用前景及未来趋势。

1. DeepSeek的创新之处

   DeepSeek V3基座模型参数规模达671B，是目前开源最强模型之一。其R1模型的核心创新在于“反思能力”，通过强化学习(RL)实现，推理能力与OpenAI o1相当，且代码能力与OpenAI o3 mini不相上下。DeepSeek成功关键在于高度集成化的工程方案，有效降低了成本。其方法虽并非全新，但激进地结合使用，并精巧地系统设计，实现了显著的性能优化。

2. DeepSeek低成本的秘诀

   DeepSeek模型稀疏度极高，推理时仅激活37B参数，大幅降低资源消耗。其在软件架构上采用MoE架构，动态调整资源使用率，理论上可将成本压缩至原来的1/256。在训练阶段，DeepSeek摒弃了Tensor Parallelism，只使用Data Parallelism和Pipeline Parallelism，并进行精细的专家并行，从而绕过硬件限制，提高了训练效率，降低了成本。

3. Chatbot并非唯一AI入口

   DeepSeek R1结合搜索功能，为用户提供全新的体验，这对于许多用户而言是他们第一次接触推理模型。未来，AI应用型公司的竞争壁垒在于产品体验，谁能提供更快速、更便捷、更舒适的功能，谁就能在市场中占据优势。

4. 垂直场景AI落地加速

   在垂直场景中，任务评估可通过规则系统完成，无需复杂的奖励模型，因此7B级别模型即可快速得到可用结果。DeepSeek蒸馏后的中小模型在垂直领域，尤其是有明确答案的任务(如数学计算)中表现出色且成本可控。然而，对于主观性较强的任务，仍需进一步探索更优的评估方法。

5. 国产芯片助力推理算力

   国产芯片在AI应用领域有望追赶英伟达，其瓶颈在于流片。DeepSeek与华为的合作，也体现了国产芯片在稳定供应方面的优势。专注于AI应用的国产芯片，有望在部分性能指标上追赶英伟达。

6. 更强大的Agent与跨应用调用

   未来，更强大的Agent将成为趋势，通过结合规则模型和基础模型迭代训练，并在特定领域实现超人类智能。跨应用调用能力也将成为热点，但需要解决不同操作系统下的权限管理问题。

总而言之，DeepSeek的出现标志着AI技术和应用的显著进步，其开源特性降低了AI应用的门槛，推动了垂直领域AI的快速落地。未来，更强大的Agent、跨应用调用能力以及更有效的训练方法将成为AI领域的研究热点。

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作者简介：来自极客公园，专注与科技创业者聊「真问题」。