知識網 2025年2月26日

### 一、技術路徑：算法優化能否徹底替代算力競爭？

李國杰院士指出，DeepSeek的成功打破了“算力霸權”的迷信，證明了算法與架構優化的巨大潛力。然而，當前全球AI競賽中，英偉達GPU生態仍主導訓練基礎設施，而中國在先進制程芯片領域仍面臨技術封鎖。若算法優化的邊際效益遞減，而算力差距長期存在，中國如何確保技術迭代的可持續性？是否需要在“軟優化”與“硬突破”之間建立更明確的戰略協同？這一問題引發了業界對于技術路徑選擇的深刻思考。

### 二、規模法則：天花板之外是否存在“新范式”？

李國杰院士提到，“規模法則”已觸及瓶頸，但OpenAI等企業仍在探索混合模型（如GPT-4o的多模態架構）和超大規模訓練。若未來出現量子計算或神經形態芯片等顛覆性技術，是否可能重啟規模法則的潛力？這引發了人們對于未來AI技術發展方向的無限遐想。

### 三、AGI路線：通專融合是否掩蓋了底層技術矛盾？

李國杰院士認為，“由專到通”與“由通到專”可能殊途同歸，但兩者對數據、算力、工程能力的要求截然不同。中國在基礎理論薄弱的情況下，押注“通專融合”是否存在資源分散風險？是否需要優先聚焦特定垂直領域（如醫療、制造）建立技術壁壘，而非過早追求通用性？這一問題直指中國AI發展的核心競爭力。

### 四、能效革命：“模擬計算”是否過于理想化？

李國杰院士推崇存算一體的模擬計算方向，但當前數字計算生態已形成軟硬件深度綁定的產業壁壘（如CUDA）。數字計算與模擬計算的這場“戰爭”，不僅是技術之爭，更是生態之爭。中國應如何在這場“戰爭”中找準定位，制定適合自己的戰略戰術，成為亟待解決的問題。

### 五、開源生態：民主化與技術安全如何平衡？

DeepSeek的開源模式雖打破壟斷，但也可能加劇模型濫用風險（如深度偽造、自動化攻擊）。中國在推動開源的同時，如何構建全球認可的安全治理框架？是否需通過“可控開源”（如部分模塊加密）平衡創新與監管？這一問題關乎全球AI技術的健康發展。

### 六、產業生態：獨角獸企業能否突破“CUDA護城河”？

李國杰院士指出，英偉達憑借其完整的GPU CPU解決方案，構筑了一道堅固的“護城河”。中國雖有寒武紀、壁仞等一批AI芯片初創公司，但尚未形成完整的產業生態。獨角獸企業能否突破“CUDA護城河”，重構全球AI芯片市場格局？這不僅是中國AI企業的機遇，也是挑戰。

### 七、人才培養：年輕化團隊是否隱含長期風險？

DeepSeek重用應屆生的策略雖激發創新，但AI研發需要跨學科經驗（如神經科學、系統工程）。過度依賴“無經驗人才”是否可能導致技術路徑短視？中國如何在鼓勵年輕創新的同時，構建“老中青結合”的復合型科研梯隊？這一問題關乎中國AI事業的長遠發展。

李國杰院士的“七問”DeepSeek，不僅揭示了中國AI發展中的挑戰與困境，也指明了未來的發展方向。面對這些問題，中國需要以更加開放的心態、更加務實的態度，積極應對挑戰，抓住機遇，推動AI技術的健康發展，為人類社會的繁榮與進步貢獻力量。