DeepSeek啓示錄

來源：牆裂壇

中國在AI界投下深水炸彈。DeepSeek 的橫空出世，不僅震撼了全球AI技術領域，更再一次掀起了一場觸及社會經濟各層面的變革。在又一次感受到技術震撼和鼓舞的同時，幾年前問過的若幹“老問題”也再一次浮出水面。但這一次，尋找答案似乎更加迫在眉睫：在本次人類經濟社會面對智能文明衝擊的壓力測試下，我們應該如何理解和應對？中國創新產業有何啓示？如何讓技術紅利惠及每一個群體？

“AI屆的拼多多”：低成本高能力的技術奇跡

DeepSeek 的崛起絕非偶然，它以一種近乎“技術奇跡”的方式，向世人展示了人工智能的另一種可能：低成本，高性能。

以 DeepSeek V3 爲例，其訓練成本僅爲 557 萬美元——這個數字足以讓硅谷的科技巨頭們倒吸一口冷氣——Meta 內部不少高管的年薪都遠超這個數字。DeepSeek 卻能以如此節儉的方式，打造出性能卓越的大模型，這無疑是對傳統 AI 研發模式的巨大挑战，也讓整個行業开始反思：AI 研發的投入與產出，是否真的必須遵循“大力出奇跡”的定律？

而就在這幾天，李飛飛團隊利用蒸餾技術，以區區 50 美元的雲計算費用，訓練出了一個名爲 s1 的 AI 推理模型——在數學和編碼能力測試中的表現能與 OpenAI 的 o1、DeepSeek 的 R1 等相媲美，更是將“成本控制”推向了新的極致。

DeepSeek的崛起再次向人們揭示了技術創新成功實現規模化、社會化應用的底層邏輯：更低的成本、更大的效用。

對一項技術的評價可以有不同的角度，比如技術本身的復雜程度、難易度；實現一種性能的困難度；存粹的开創性等，這些是技術人員更關注的。但就一項技術最終能否被商業化應用、社會化應用、規模化應用來說，則完全在於成本和效用。縱觀歷史，凡是成功的技術發明，最終都是贏在搶先實現成本經濟，即成本可負擔的應用。那些半道被淘汰的技術發明，往往不是輸在實現性能的技術能力本身，而是在控制成本上被別人超越了。歷史上，福特汽車是一個很好的例子；當下，新能源電池也是一個很好的例子；現在，DeeSeek將要展現的也是這個邏輯。

所以，“大力出奇跡”，在短期突破技術瓶頸階段往往是有效的，但作爲長遠競爭战略則是非常危險的。單純把高成本投入和算力控制當作人工智能競爭的護城河或高壁壘，未免幼稚了。

DeepSeek引發的震蕩：蝴蝶煽動了翅膀

翅膀首先“扇”到了資本市場。資本的嗅覺依然是最靈敏的，甚至過於敏感。英偉達等硬件和芯片巨頭先是暴跌，後“傑文斯理論”敘事又讓市場覺得似乎長遠是巨大的利好，算力會永遠稀缺——DeepSeek 降低了 AI 應用門檻，勢必激發更多企業加大算力投入，從而推動硬件需求的增長。

關於算力，目前資本市場的敘事未免浮於表面。人類對於算力的需求是無限的。一是因爲集中化的算力越大，能爲人工智能提供越多的可能。DeepSeep的算法雖然對算力的需求不高，但並不否認大算力的效用，因此對高算力性能的硬件和芯片的需求依然是無限的。二是社會發展和應用人工智能對算力的總需求是無限的，但對單個硬件設備的算力要求卻是有限的。

但無論是哪一類算力硬件和芯片，在實現性能（效用）的同時，今後都面臨一個成本下降的問題，這才是資本市場真正該關注的。

然後“扇”動了AI的开源與閉源之爭。DeepSeek給 OpenAI 等閉源模型帶來了空前的壓力。OpenAI 不得不調整策略，向免費用戶开放更多權限；而Meta 等原本就專注於开源路线的公司，更能借助 DeepSeek 的經驗，加速自身模型的研發，進一步鞏固市場地位。這場开源與閉源的角力，也許將深刻改變 AI 未來發展格局。也許，我們可以換一個視角來看待這場开源與閉源的角力。在此之前，AI還處於研發階段，現在开始真正進入產業化、商業化階段，這場角力將決定今後一個階段人類AI的發展格局。

一定意義上，开源與閉源角力背後的思維邏輯是一樣的，即都想以一種技術模式或商業模式一統天下。就此而言，我們可以得出以下結論：一、如果一個企業，甚至一個國家，想以一種技術模式或商業模式在某個領域一統天下是不可能的。二、开源或閉源，作爲一個企業商業模式或技術模式的策略選擇，都有成功的可能，未來AI發展一定是一個开源、閉源模式並行的態勢，只是市場佔有率會各有消長，各企業的優劣端在於其自身的能力。三、某項技術（包括算法模型）被市場的應用廣度與深度並不必然體現爲發明該技術企業的經濟效益。

但蝴蝶翅膀的影響遠不止於此：我們該如何推理它對社會和經濟結構的影響？

比以上技術革新更重要的是，DeepSeek極大地降低了 AI 推理的硬件門檻，讓強大的 AI 服務觸手可及，真正推動了“AI 平民化”。未來，輕便、強大的小模型將無處不在。這對於每個社會人而言，都是一場無法回避的挑战。AI 工具的普及，使得效率、眼界和反應速度成爲競爭的關鍵。繼續拒絕使用 AI 工具的個人或企業，則面臨着降維打擊。這裏的關鍵詞是“效率、眼界和反應速度”，不要單純把AI看作是傳統的替代人工的機器或工具。

三年前，ChatGPT的出現曾引發過經濟學家擔憂：AI 恐帶來永久性通縮。

擔憂在於： AI 提升生產力，卻未能創造新需求。或者說，需求增長的速度，遠不及技術迭代的速度。結果便是，企業加速削減人力與設備投資。如今，DeepSeek 攜小模型而來，影響更甚。尤其在中國市場，DeepSeek 填補了 ChatGPT 的空白。“技術”一路狂奔，“需求”卻被遠遠甩在身後。差距日益擴大，曾經的擔憂，還是杞人憂天嗎？

還是老問題：我們真的准備好了嗎？

AI與通縮時代：白領的焦慮

不得不說，過去幾年，由於生成式AI的崛起，很多職場生態已經改變。

筆者曾親歷香港一家小基金內部的微妙變化。過去，交易員與程序員之間常常劍拔弩張，因程序員疲於應付代碼編寫和系統升級，而交易員則因一些看似瑣碎卻緊急的需求（如交易數據自動報送、功能測試等）不斷催促，畢竟，時間對交易員來說就是金錢。而AI工具的出現仿佛一道潤滑劑，交易員如今可以借助AI自行解決這些問題。

而現在，交易員可以在ChatGPT的指導下，自己寫簡單的程序處理這些問題，不用再天天催程序員，雙方關系因而得到改善。但這直接導致公司停止了招聘初級程序員和初級交易員的計劃，年輕人沒了機會。

看起來，就業機會至少在類似的行業和崗位，已經被AI”截胡“了。

這件事後來又發生了一些 “劇情反轉“：程序員跳槽去了正在大力發展AI自動交易策略的大公司，而交易員卻對AI取代人工交易的可能性嗤之以鼻，認爲大公司在浪費資源。這個例子讓人禁不住琢磨： AI究竟是”截胡“了工作機會？創造了新的就業機會？還是僅僅轉移了就業需求？

AI 與人類社會經濟的關系非常復雜。目前業界對其影響可歸結爲三種觀點：一種觀點將其比作90年代的制造業自動化革命，認爲能夠大幅提升白領如律師、會計師、經濟學家等工作的生產力。衆多人將從中受益。第二種觀點則將其視爲“客廳把戲”或"曇花一現"，認爲從實驗室到市場的轉化之路充滿挑战，無法充分發揮提升生產力的作用，難以成爲改變遊戲規則的力量。

而第三種觀點最爲悲觀，警告AI可能重演藍領失業潮，讓大量白領陷入困境——AI能夠迅速替代或減少白領工作，企業進一步減少僱傭甚至購买設備的需求，白領可能面臨與 20 世紀 90 年代和 21 世紀初藍領工人相同的困境：大規模失業、收入減少。

早在三年前，上一次ChatGPT橫空出世引起軒然大波時，OpenAI和賓夕法尼亞大學就在同年共同發表一篇論文，題目是：“GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact, Potential of Large Language Models” （大型語言模型對勞動力市場的早期影響潛力）”。通過對美國職業信息網絡（O*NET）中的工作數據分類，分爲“常規任務”與“非常規任務”、“手動任務”與“認知任務”，然後把數據集由人類專家標記爲“可自動化”或“不可自動化”，再對數據集進行訓練，最後用機器學習模型預測出一個給定任務是否可以被GPT自動化。結論是：影響非常“普遍”，涵蓋幾乎所有行業、以及從“低薪服務”到“高技能專業工作”的所有工種和工資水平——大約80%的勞工會被AI“奪走”10%的工作任務；大約19%的勞工甚至會被“奪走”50%以上的工作任務。

歷史告訴我們，技術革新雖然終將提升整體福祉，但短期內往往加劇不平等。被技術取代的群體，常常成爲發展的代價。眼下，雖然AI在微觀層面已顯現生產力提升的跡象，但宏觀數據尚未體現這一變化。

尤其在經濟發展“新需求”遲遲未被“創造”或“激發”出來的當下，損失可能將大於收益。

尤瓦爾·哈拉裏曾在一次演講中警示：AI無需具備意識，就能操縱人類社會。在《AI新生》（Human Compatible）這本書中，作者羅素提到了一個比喻：如果人類收到一封外星文明稱將在一個月內降臨地球的郵件，可能會感到害怕。然而，若聽說一年內，一種難以理解的人工智能將降臨地球，人們反而不會太在意。這兩位思想家都在影射：人們恐懼外星文明，卻對 AI 掉以輕心——它的影響會在潛移默化中讓人類社會“措手不及”。

但最終，AI的應用，最終由人決定。哪些工作被取代，亦是人爲選擇。特朗普再次當選，部分原因是美國藍領崗位被外國工人以及機器取代的擔憂，而這些擔憂，也是在美國企業和工廠主的決策下發生的。而在競爭壓力、內卷和FOMO心理驅使下，企業也可能在DeepSeek帶來的新一輪效率革命中加速裁員進程——只不過這次目標可能是白領。

如果AI導致財富分配失衡，大量白領失業，社會穩定性將面臨嚴峻考驗。這並非技術本身的過錯，而是社會治理機制的滯後。這背後依然是那個問了千百遍，但進展極慢的問題：在推進AI發展的同時，我們需要如何建立更完善的分配機制，確保技術紅利能夠惠及全民？

人類僅存的自留地：照顧與“思維實驗”？

喬姆斯基在幾年前紐約時報文章中寫道：AI絕不可能完全替代人類，因爲人類有一項AI難以匹敵的技能——做“思維實驗”。也就是可以憑空想象不存在的事物。比如，愛因斯坦研究黑洞，是他自己想象出來的，然後用理論推導證明其存在。這種可以“想象完全不存在的事物，然後證明其存在”的思維實驗能力，喬姆斯基認爲AI不具備。

目前爲止，思維實驗也許是人類創造力的領先點。但未來AI是否也可以進行思維實驗，憑空想象並證明不存在的事物？如果可以做到，人類的自留地也許又少了一塊。

但依然有一塊終極自留地：人類之間的“人性關懷”——AI永遠取代不了。

陳存仁先生在《銀元時代生活史》中描繪了舊時中醫診所的景象：熙熙攘攘的病患，醫生帶領着幾位徒弟，徒弟們分工協作，接待病人、記錄藥方、協助推拿針灸敷藥。醫生在望聞問切之余，也口傳身授，指導徒弟。彼時的師徒關系，與如今的醫生、護士和實習醫生團隊有着微妙的相似之處。然而，最大的不同在於，徒弟最終能自立門戶，懸壺濟世，而護士的職業發展則被限定在護理領域。

那么，護士和祕書這些職業，會被ChatGPT取代嗎？記錄醫囑、整理病歷等文書工作，似乎完全可以交給AI；B超檢查這類依賴影像判讀的工作，似乎很容易被AI取代。但幫你撩衣服、扶你躺下和坐起、在你肚子上塗溫暖的液體呢？這些事ChatGPT和DeepSeek幹不了，或許人形機器人可以勝任吧——但你能感覺到它在“擔心”和“關懷”你嗎？

它能代替你面對手術的恐懼嗎？能幫你體驗大病初愈的欣喜嗎？或者腦洞再大一點，AI能幫你體驗 “死亡”嗎？AI的出現，固然會改變許多行業的格局，甚至重塑我們的生活方式。但人類的情感、同理心、以及對生命意義的追尋，都是AI無法觸及的——也是只有人類之間才能共情的。

人類未來真的只有“思想實驗”和“人性關懷”這樣的自留地嗎？不！這未免太悲觀了！要知道未來無處不在的AI和那恆古長存的山川風月，都是人類的生存環境。人類創造AI，並且還會以不同的技術路徑創新AI，都是爲人類自身服務的。雖然AI可以代替人類的許多工作，具備比單個人更多的知識、技能和智慧，但並不等於就可以替代人類，就如同這個地球上已經有了許多高智商的人，但依然有其他高智商以至於低智商的人生存的空間。

書櫃裏擁有《李白詩集》的人和讀過《李白詩集》的人是不一樣的。你暢遊長江，吟詩一首，詩或許不如李白，但於你則是一次人生境界的提升。人類創造了AI，不等於人就可以無所事事，甚至必然無所事事。一個人、一個企業，不在於是否擁有AI，而在於能否掌握AI和有效地運用AI。

厚積薄發：中國創新產業的啓示

最後的一點想法，把注意力從自己身上轉移到國家： DeepSeek是“國運”嗎？

DeepSeek 也引發了對中國創新和技術產業的激烈討論。輿論兩極分化，贊譽與質疑交織，民族自豪感與技術焦慮感並存。有人視其爲技術封鎖下的“小米加步槍”式勝利，有人則質疑其創新性，擔憂其依賴禁運顯卡或存在數據侵權，甚至主張技術不應开源。

DeepSeek 的成功，是全球 AI 發展進程中的重要一步，是开源模式下技術創新的體現。其成功同樣建立在對前人技術的學習借鑑之上。創新是積累傳承的過程，離不开前人的智慧。而且恰恰是DeepSeek 的开源成功，爲中國大模型產業的發展提供了寶貴的經驗。

在全球 AI 的競技場上，競爭與合作並存。DeepSeek 的出現，僅僅是一個开始，我們有理由相信，中國將在全球 AI 舞台上扮演越來越重要的角色。而加強國際合作，充分利用全球的技術資源和人才優勢，是發展的重要橋梁；積極參與开源項目，與世界頂尖的开發者交流合作，既能學習先進技術，又能分享中國智慧，提升國際影響力。而中國大模型產業，甚至更廣泛的創新行業、技術升級、新質生產力的發展都應以如此態度求索和進步。