妈妈让我和爸爸生小孩怎么办DeepSeek，中国AI的“斯普特尼克时刻”妈妈让我和爸爸生小孩怎么办？_ZAKER新闻
DeepSeek，中国AI的“斯普特尼克时刻”妈妈让我和爸爸生小孩怎么办？_ZAKER新闻
尽管自动驾驶距离大范围落地仍有技术难关，但自动驾驶企业已经在寻求商业化试点。“允许自动驾驶乘用车开展运营收费，是商业化的开端。”狄笛说，“自动驾驶要在一定区域内、任意点到点跑起来，能够常态化运营、商业模式能被允许落地，才能反过来推动技术迭代升级和大规模推广应用。”
本文来自微信公众号：秦朔朋友圈 （ID：qspyq2015），作者：周艾琳，头图来自：视觉中国（图为海淀新春科技庙会 AI" 财神爷 " 送祝福）近期，不仅 DeepSeek 走红，德银的一份报告也火出了圈——德银分析师马克 · 安德里森（Marc Andreessen）将 DeepSeek 的发布称为" 中国的斯普特尼克时刻 "（Sputnik moment），标志着中国 AI 科技的崛起。" 斯普特尼克时刻 " 是指某一国家或地区在某个领域的突然突破，带来巨大的技术、经济或政治影响，通常促使全球或其他国家重新评估自己的发展方向和竞争力。这个词源于 1957 年苏联发射的第一颗人造卫星——斯普特尼克 1 号（Sputnik 1），它标志着苏联在太空竞赛中的突破，震惊了全世界，尤其是美国。安德里森提及，中国最初在全球范围内确立企业主导地位的是服装、纺织和玩具行业，随后在基础电子产品、钢铁、造船等领域占据优势，近年来又主导了家电、太阳能等行业。直到 2024 年底，中国凭借电动车出口的惊人增长，引发全球关注。而在 2025 年，中国在一周内接连推出全球首款第六代战斗机和低成本 AI 系统 DeepSeek，再次震撼全球市场。中国在高附加值领域的领先地位正以前所未有的速度扩展。据报道，DeepSeek 每生成 100 万个 token 仅收取 1.4 美分，大约相当于 70 万个单词。相比之下，Meta 对其最大模型的相同输出收取 2.8 美元，其收费相当于是美国大模型的 1/200！而成本仅仅是 Open AI 的 1/50 左右。当然这几天市场有争议，DeepSeek 的技术是否真的已经领先美国，成本是否真的那么低，这些还有待时间去考证。但是至少说明一点，中国的 AI 发展比市场预期得要好，并没有落后美国那么多。如今，更关键的问题在于，究竟中美 AI 浪潮未来将如何演进？如何看待所谓的 " 蒸馏 "（distillation）质疑和开闭源争议？模型平价化趋势的深入将带来什么结果？英伟达的抛售也引发了另一个思考——算力需求显著下降，未来究竟是会导致算力消耗量下降，还是说训练模型的玩家随着门槛的降低而增加，且推理市场打开后，可能对算力需求量上升？随着 AI 主题可能会从基础设施层转向应用层，To C 场景还有什么变现手段？如果不靠模型盈利，To C 市场会有哪些？一、DeepSeek 加速模型平价化进程OpenAI 的诞生使 AI 彻底迎来觉醒时刻。回顾 2024 年，美国 " 科技七巨头 " 市值增长了 6 万亿美元，AI 主题是主要推动力。英伟达以及 " 超大规模 " 企业（hyperscaler，例如微软、谷歌、Meta、亚马逊）贡献标普 500 指数总回报（25%）的 41%。然而，也就在春节前夕，DeepSeek R1、字节跳动的豆包 1.5 Pro，以及月之暗面的 Kimi k1.5 模型相继推出，引发了全球投资者的高度关注。DeepSeek 的优异表现以及不及 OpenAI 近 1/20 的算力成本令英伟达股价一夜暴跌 17%。截至 1 月 26 日，DeepSeek 在美区苹果 App Store 免费榜升至第六位，超越 Google Gemini、Microsoft Copilot 等美国科技公司的生成式 AI 产品，而后一度冲至第一。或许这也意味着，在未来 AI 竞赛中，中国不一定会落后，中国可以用更少的 GPU 构建模型。但核心原因在于，AI 的关键并不在于构建最佳模型，而是在于模型的应用与采纳。一个社会的繁荣程度并不取决于拥有最佳模型，而是取决于其如何高效地采用 AI 技术。值得一提的是，推理大模型 DeepSeek-R1 以开源形式问世，性能比肩 OpenAl 的闭源旗舰模型 o1，但训练成本仅为后者的 1/20。这一突破让硅谷陷入焦虑，更暴露了 Al 领域长期依赖硬件堆砌与封闭生态的脆弱性。早在去年三季度，高盛就发布多份报告，预警 AI 开支太大的风险，其中一份名为《生成式 AI：太多支出，太少收益？》（《Gen AI：Too much spend，too little benefit》）。然而华尔街似乎并不在意，投资者继续追捧着 "AI 资本支出越多、股价越应该涨 " 的故事。到目前为止，市场既奖励了在 AI 上大举投入的公司（如亚马逊、微软、谷歌、OpenAI 等），也奖励了提供工具和基础设施的公司（如英伟达、博通、Vertiv，以及广泛的半导体行业）。然而，DeepSeek 模型具有低成本特点，一度动摇投资者对整个 AI 生态系统的信心。数据显示，谷歌、Meta、亚马逊、微软、苹果和甲骨文的资本支出总额，一直在大幅增长。2023 年支出总额高达约 1600 亿美元，2024 年的资本支出将大幅增长，从大约 1600 亿美元增加到 2000 亿美元。例如，微软预计今年将在资本支出上花费 800 亿美元，基本与微软全年的现金流持平，即便大模型的潜在市场较大，但市场投资者看到这个数字后，不免有一些动摇。根据 Brad Gerstner 提到的数据，Meta 和微软的资本支出已经超过了其收入的 25%。苹果和亚马逊则处于中间位置，资本支出约占收入的 10%～15%。资本支出是否能够继续且是否必要尚无结论，但模型平价化的时代必然将加速到来。未来模型、研究将进一步商品化。但平价化趋势并不是负面的——早在 2023 年推出 OpenAI 大模型时，它在世界中拥有超过 50% 的市场份额，今年它大约有 36%，已经失去一些市场份额，但这并不重要，整体的蛋糕变大了。不难发现，市场竞争是降低成本、推动平价的关键方式，这样会使得更多人使用这个技术，把蛋糕做大，集体繁荣的实现前提是，确保关键资源不会被少数人控制来推动。DeepSeek 这一更高效且成本更低的模型的出现，无疑加速了这一进程。与此同时，DeepSeek 也引发了争议。有媒体报道，OpenAI 早前表明，已经掌握证据，显示 DeepSeek 在训练模型时通过 " 蒸馏 "（distillation）使用 OpenAI 的数据，违反服务条款。不过，OpenAI 首席执行官 Sam Altman 对媒体表示，" 没有计划起诉 DeepSeek"。他表明，DeepSeek-R1 的确令人振奋，但他相信 OpenAI 会继续开拓前沿领域，提供优秀的产品，" 我们很高兴又迎来一位竞争对手 "。但事实上，即使 DeepSeek 可能违反 OpenAI 的 API 政策，从科学角度来看，全球尚没有针对模型蒸馏的明确规则。虽然蒸馏技术可能涉及知识产权问题，但在科学研究和开源领域中，让技术能够快速发展才是最重要的。二、算力需求仍将增加DeepSeek 的出现也让英伟达站到了风口浪尖，引发了各界对大模型价格战和算力需求下降的担忧。1 月末以来，华尔街基金经理的心情好似英伟达股价那般坐上过山车。1 月 28 日，英伟达暴跌 17%，从 142 美元跌至 118 美元，市值跌去了一个阿里巴巴。如今，英伟达股价在 128 美元附近。但在业内人士看来，如果投资英伟达的理由是相信 AI 需要大量的芯片基础设施，从而来持续训练大型语言模型，那么这种投资逻辑是不正确的；如果投资的理由是看好 AI 成本的下降以及对 GPU 需求的持续增长，那么这个逻辑其实是成立的。一位行业资深人士也对笔者表示，GPU 就像是 AI 的 " 大脑 "，届时我们可能需要数万亿个 GPU，因为它们比人脑便宜得多。虽然 AI 变得越来越便宜，但更重要的是其变得越来越强大，因此对计算能力的需求将继续大幅增加。这就好比杰文斯悖论（Jevons Paradox）所强调的，一项资源如果变得更高效，那么对这项资源的需求其实是将更大的。同时，市场竞争是降低成本、推动平价的关键方式。举一个例子，在 50 年前，如果告诉某人美国电力的成本将如今天这么低，他们会质疑能源公司如何盈利。但事实上，电力变得便宜后，几乎一切都需要电力驱动；同理，互联网的普及使得每个人都能接入，虽然价格低廉，但公司通过提供普遍可用的服务获得盈利。三、平价模型如何盈利？随之而来的另一个问题在于，随着模型越来越平价、玩家越来越多且越来越卷，如何打造可以盈利的商业模式？我们可以通过这一片段来进行思考。面对 DeepSeek，Sam Altman 此前发推表示，" 复制容易，创新很难 "。尽管这看似有其逻辑，但历史上投资者往往过于重视原创创新者的价值，低估了竞争的影响，并高估了早期创新者的资本回报。同时，新的进入者常常受益于他人的资本支出，从而能够推出新的产品和服务。回顾历史，科学研究并不是特别难以复制，而且这种复制有助于推动技术的普及和平价化。历史上的几位著名人物，如居里夫人、本杰明 · 富兰克林等，他们并没有因为自己的科学发现而赚钱。科学发现应当是全人类的财富，真正应当赚钱的地方是 " 分配 "（distribution），换言之是如何将技术触达各大市场。OpenAI 的成功也在于此，" 何人都可以复制 OpenAI" 的说法并不正确。OpenAI 不仅仅依靠研究成功，还依赖于强大的品牌建设和市场渠道，这些要素很难被复制，这可能是未来模型平价化之后需要考虑的事情，即如何打造属于自己的护城河？就国内的大模型来看，降价比例较大，从价格角度，大厂可能会持续往这条路走，一方面迫于竞争压力，一方面本身有成本优化方式来使成本降低。所以整个市场上，不要看单独靠模型盈利多少。在业内专家看来，在模型调用方面，无论是十亿还是数十亿、万亿级 token，未来只是收入之一，整体还是希望通过低价牵引行业快速商业化。虽然部分公司 B 端用户量从翻了几倍，到了几十万量级，但模型调用次数还不那么高，基于现在模型还不够好、生成速度慢、生成质量不高，另外价格也是一部分原因，所以未来通过低价方式，一是应对竞争，二是把 B 端客户迅速融入自家生态、快速业务上线、推送到 B 端或者 C 端客户手上用起来，只有用起来后，大厂未来才有可能赚到钱。具体而言，在大厂盈利逻辑不靠模型的假设之上，盈利方式可能有几种——如果 To B 端，要做捆绑式销售，模型本身成本较低，但客户用时要选很多其他东西、周边产品，例如数据库、算力、插件，搜索、BI、PaaS、SaaS 等，这些依然保持较高利润率。通过低利润模型调用加上高利润率产品绑在一起，把利润率做高。在 To C 赛道中，核心变现逻辑是通过精准信息匹配、用户上瘾机制提升付费意愿，实现商业价值最大化。主要的变现策略也有几种：例如，通过提供 AI 生成工具支持 UGC 创作，并设定不同的使用级；免费用户可以每天生成一定数量的低分辨率内容，超出部分收费。未来社交平台上的 AI 生成内容将越来越多，AI 生成工具可以通过订阅或按次付费模式变现。此外，电商导流变现也可预见。通过 AI 入口重新塑造电商流量格局，从传统的短视频平台（如 TikTok、抖音）搜索产品，转向 AI 入口（如字节旗下的豆包）搜索商品。通过 AI 搜索技术（文本搜索、多模态搜索）进行精准商品推荐，同时插入广告，实现商业化。AI 硬件与订阅服务也是一种变现渠道。AI 硬件（如智能耳机、智能音箱）作为 AI 应用的延展，用户可直接购买硬件，形成收入来源。智能体（AI agent）是今年的大热词，未来智能体的个性化服务也是 To C 端的变现渠道，如定制 AI 角色（数字网红、虚拟偶像），提供付费订阅、充值、虚拟礼物等增值服务，使用户产生依赖性，从而增强变现能力。相比之下，目前 Deepseek 产品比较单一，仅是一个模型，尽管价格低，但在和大厂竞争时，并没有产品矩阵概念。此外，Deepseek 仍只是一个文本模型，随着技术发展，可以缩小文本模型和海外的差距，但是这种技术很难复制到其他模态，如音频、图像、视频等都是新模型架构，业内各界也在研究哪些可以沿用到其他模型。整体而言，各界不应该盯着模型的价格战，而是要看这个方向有没有衍生出更多应用。只有应用落地，被广泛 B 端、C 端用起来后，整个市场才真正活跃起来，否则模型只能停留在自己平台上自用，没有生态在赋能，商业化也会受阻。本文来自微信公众号：秦朔朋友圈 （ID：qspyq2015），作者：周艾琳koa12jJid0DL9adK+CJ1DK2K393LKASDad
编辑:林莽
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有车路协同领域人士指出，当前的技术条件下主要通过置信度来判断车端和路端数据的有效性，再决定是“听车的”还是“听路的”。但这一体系依然需要海量的大数据收集与验证来提升系统决策的准确性。这也需要车路协同与自动驾驶企业不断磨合，以大量的测试数据验证来提升决策的可信度。。
①我们公开公布了公立医疗机构全流程医疗服务价格，这实际上也是向全社会公开了价格之矛的水平，我们也相信公立医疗机构的价格公开以后，会对民营医疗机构市场产生一种直接的或者是间接的传导作用。
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比如在《脱口秀大会第五季》上，另一位脱口秀演员呼兰就曾谈到，股市蒸发，好好的钱投进去，不知不觉就没了。他说蒸发这个词还是有点不准确，液体转化为气体是蒸发，但人民币是固体，固体转化成气体应该叫“升华”。一些记忆中的初中物理知识，突然开始攻击小王了！所以“我们的钱只是升华了！”
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第三，体现了“便民利民”的理念。无论是全国的《指导意见》，还是各地的《实施意见》，都花费了相当大的篇幅在如何“便民利民”上。一是程序的简便性，登记时间和地点都非常灵活，生育登记既可以在户籍地办理，也可以在现居住地办理，可以在生育前办理，也可以在生育后办理，所要求的材料也尽可能地减少。二是“出生一件事”联办。加强部门协同，大力推进出生医学证明、儿童预防接种、户口登记、医保参保、社保卡申领等多个事项联办。三是加强技术的支撑作用，公众可利用政务平台、微信公众号或手机应用程序进行网上办理，数据库实现互联互通，已有采集信息的就不再要求登记人提供相关材料，教育、公安、民政、卫生健康、医保、社保等人口服务基础信息融合共享进程大大加快。这些政策极大减轻了人们的负担，最大程度地便民利民。
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第二批：9月12日，药学院、生命科学与基础医学学院、物理与电子工程学院、计算机与信息工程学院、数学与统计学院、3D打印学院、医学院、国际教育学院、经济学院、美术学院、音乐学院、体育学院专升本新生报到。