DeepSeek回答我什么是DeepSeek？
昨天晚上，我下载了DeepSeek这个令全世界震惊的APP。我之所以说它令全世界震惊，是因为一些顶级的高科技公司，因为它的横空出世，而顿然经受了一场措手不及的灾难。
我从网络上的一些舆情中了解到，2025年1月27日，美国芯片巨头英伟达股价暴跌17%，市值跌去5900亿美元（约合人民币4.24万亿元）。世界富豪500强的损失规模合计达1080亿美元，其中，英伟达联合创始人黄仁勋财富缩水201亿美元，降幅达20%；甲骨文联合创始人埃里森损失规模226亿美元，占其财富的12%；戴尔公司的戴尔损失130亿美元，币安联合创始人赵长鹏损失121亿美元。公开信息显示，这些公司，或多或少与AI沾边了。
对此，人们不禁要问：DeepSeek为什么这么厉害？
公开信息显示，DeepSeek来自中国杭州的一家小公司。我今天下午，通过DeepSeek问：DeepSeek目前处于AI的哪一个阶段？没想到，DeepSeek在很短的时间内，给出了详细的答案。
一
DeepSeek回答我，关于DeepSeek在人工智能发展阶段中的定位，需要从技术背景和目标两方面分析。
1. DeepSeek的技术定位：当前AI阶段的顶尖应用
DeepSeek（深度求索）的核心技术是大语言模型（LLM），例如其开源的DeepSeek-MoE-16b和专注推理的DeepSeek-R1系列。这些模型基于深度学习技术，尤其是Transformer架构，属于当前AI发展的第三阶段（2010年代至今的深度学习浪潮）。其特点包括——
数据驱动：依赖海量文本训练，无明确规则设计；专用性：擅长特定任务（如文本生成、代码编写），但未达到通用智能；工程优化：通过MoE（混合专家）架构提升效率，体现当前行业对模型性能与成本平衡的追求。
2. DeepSeek的目标：向AGI过渡的探索者
尽管技术基于现有框架，DeepSeek明确以实现AGI（通用人工智能）为目标，这属于理论上的第四阶段（尚未实现）。其特殊性在于：
纵向发展：不同于多数公司横向扩展应用场景，DeepSeek聚焦提升模型的通用性，例如通过增强逻辑推理（如数学问题解决）和跨领域泛化能力。
开源策略：开源模型如DeepSeek-MoE-16b，旨在推动社区协作突破现有AI局限，符合AGI研发需多方参与的特性。
3.行业对比：与DeepMind、OpenAI的异同
相同点：均将AGI设为长期目标，重视基础研究（如OpenAI的GPT-4、DeepMind的AlphaFold）。
差异点：DeepSeek更聚焦高效实现AGI的技术路径，例如通过模型架构创新（MoE）降低算力门槛，而OpenAI/DeepMind依赖大规模算力堆砌。
4. 现阶段挑战：AGI的关键瓶颈
DeepSeek虽在推进，但AGI需突破——
意识与理解：当前LLM仅是模式匹配，无真实认知。
跨模态泛化：整合视觉、语言、行动等多维度信息的能力。
自我改进机制：无需人类干预的持续学习能力。
结论
DeepSeek处于深度学习阶段的技术前沿，同时是AGI的早期探索者。其价值在于尝试通过工程创新（如MoE、推理优化）缩短现有AI与AGI的差距，但本质上仍受限于当前技术范式。真正的阶段跃迁需基础理论突破，而不仅是规模扩展。
二
我个人认为，DeepSeek的成功，得益于换道超车。如果沿着芯片的老路去追赶人家，估计永远都追赶不上。但换一个思路，居然可以删繁就简，而且快速超越了，而且开源，让全世界免费使用。这样一来，就彻彻底底打破了过去的神话，让人们看到了一个真实的AI世界。
总而言之，高科技的发展，一旦面向了市场，开始服务各行各业的时候，于行业里的同行而言，明天究竟会发生什么，大概率是奇袭之后的防不胜防。
我个人在此，衷心祝贺DeepSeek的横空出世，亦衷心祝愿其未来越来越强大！
