从整个人类层面上看，我一直认为竞争和博弈是好事，才能让人类走得更远！然而从国家层面看却关乎着整个民族地位及我们后代的发展，所以我们要积极参与到全球竞争中并取得胜利。这个胜利并非是零和的，而是要通过实力在丛林法则的国际社会中争取更多的国家利益。

deepseek虽然只是一个AI大模型产品，但对我们来说却有着非常重大的意义。在技术、金融、商业等具体方面带来了很大的突破，而更高层面上则是给我们的发展带来了很大信心。也正是AI非常重要，所以美国从政府到企业不断采取各种手段来限制我们的发展。

技术层面，deepseek确实做了很多较底层原创性的研究，R1模型实现了重大的技术突破。首先，在基础模型方面，deepseek采用了混合专家模型（MOE）。其次，走通了大模型训练的新范式。传统大模型的训练依赖监督学习，而deepseek则采用规则驱动的强化学习，弱化了监督微调，通过群体相对策略优化（GRPO）来增强模型的推理能力。最后，deepseek公司将大模型应用成本大大降低，这是应用爆发的必备条件，通过混合专家模型+群体相对策略优化+模型蒸馏+超强底层基础设施优化的方式大大降低了模型的推理成本。

创新机制层面，中国长期被认为只擅长做1到100的事，就像互联网我们的应用无人能敌，但是在底层根上却看不到我们的影子。对于deepseek取得的成绩，我个人感觉更重要的还是证明了国内也能构建起高质量的创新体系。我们能从跟随者到定义者，我们的环境也能诞生站在世界最前端竞争的公司，这是非常重要的！能给基础创新公司和创新者非常大的信心。再一个是deepseek大多数是中国本土的AI人员，国内的人才培养和环境也能出世界级的研究。

金融层面，金融对科技的发展非常重要，高端的科技研究都需要大量的资本投入。deepseek推出后对英伟达和美国科技股有很大的影响，不管后面有没有涨回去，其实市值跌了多少并不是最重要的。重要的是deepseek打破了美国的技术和金融的垄断，他们的金融逻辑建立在“技术垄断-资本炒作-全球收割”链条上，而deepseek迫使美国重新思考其金融游戏的底层逻辑，也一定程度上破解了美国金融封锁，重构金融的流向。

近期川普上台后就提出了星际之门计划，openAI还特地在官网上进行了宣布。星际之门计划以5000亿美元构建新一代AI基础设施，投资方包括软银、openAI、oracle和MGX。该计划视图绑定全球的AI资本，包括日本、中东和欧洲等资本大户，从而垄断AI的整个产业链。他们想以闭源技术和高昂成本构筑壁垒，迫使全球为美国AI产业链输血，进而垄断全球AI产业链利润。一旦他们布局完成，中国的AI将困于本土市场，难以推广到全球。然而deepseek的开源策略会让全球资本犹豫，既然能以白菜价获得同等的技术，为什么还要投入这么大量的资金？中国的AI及科技资产要重新评估？也许能投点中国分散风险？

deepseek的开源让全球的国家都能自己开发部署与openAI相媲美的AI模型，动摇美国AI霸权。更深层的冲击在于，开源打破了技术稀缺性的金融叙事。当训练成本从数亿美元降至数百万，AI从资本游戏回归到技术普惠。deepseek的开源或将催化全球AI应用的爆发，而中国正通过白菜价高性能重塑产业链话语权。以开源生态对抗闭源霸权，以技术普惠瓦解资本垄断。

商业生态层面，deepseek的开源策略不仅是一场技术革命，更是一场商业生态的重构。我们当然希望全球有大量应用建立在deepseek之上，从而构建一个以中国大模型为基座的商业生态。形成中美AI两强的局面才有利于增强我们的话语权，打破美国的AI技术垄断将为全世界带来科技平权。最理想的状态就是中美一起共同主导全球AI标准及发展，但如果美国不想，那也没关系，这个世界很大，容得下两套技术和商业生态。我们始终要记得AI的终极目标是提升全人类福祉，而不是资本游戏。

总结一下，当前AI领域中美竞争异常激烈。之前美国政府和大部分人都错误评估了我们的实力，包括国内很多行业外的人员也觉得差距起码几年，然而deepseek的横空出世让大家看到了中美差距并不是特别大。这场国运之战的核心，不仅是技术的较量，更是制度自信与创新生态的比拼。若中国能坚持开源破垄断、创新降成本的战略，我们也将获得我们应该有的AI革命的果实，而不是由西方全部垄断，同时也有助于重塑全球科技权力的天平。这场AI竞争对决中，胜负尚未分晓。美国只会对中国的技术封锁越来越严格，但deepseek已撕开了一道曙光。

大家如果想学习了解deepseek的原理和AI的原理，可以看我的新书——《炉边夜话——深入浅出话AI》，京东和当当都已经在售了。书中很多插图是作者用铅笔画的，包括一张自画像，你能找到吗？下面花几分钟介绍我的新书：

这是一本为您解开人工智能神秘面纱的书籍，该书的定位是对人工智能学科及原理的讲解，目的是让读者彻底掌握人工智能的相关基础知识及原理。AI知识点覆盖全面，包含了当前主流的人工智能应用及原理，通过本书能够在大脑中形成更全面的知识体系。

全书共分为18章。

• 本书从生命起源和人类智能开始讲起；

• 然后介绍了人工智能学科及其相关发展；

• 接着讲解了图灵机与计算机，这些机器是AI算法的载体；

• 然后继续讲解了现实世界的模型及如何通过计算机来对其进行建模；

• 接着讲解了现实世界的复杂性和不确定性，通过概率来对不确定性建模；

• 继续再介绍如何寻找复杂模型的最优解，核心是人工智能最优化问题；

• 然后再讲解了向量与矩阵抽象万物，包括对文本、图像、声音的数字化；

• 接着介绍了机器学习，机器学习如何辨别事物，机器学习如何捕捉关系，机器学习如何无师自通，机器学习如何自己学会玩游戏等，每个主题都用了一章篇幅详细讲解；

• 然后讲解了神经网络及其学习机制，包括相关概念和训练机制；

• 接着讲解了深度学习如何大力出奇迹；

• 然后再讲解了机器如何理解人类的语言和机器如何看见世界；

• 然后是讲解ChatGPT的工作原理，包括一些基本的介绍、大语言模型的发展、核心架构、涌现能力、人类反馈强化学习等；

• 最后讲解了如何让机器成为绘画师，包括主流的图像生成模型算法。

下面是书的目录：