李开复:零一万物正基于 DeepSeek,打造 AI 2.0 时代的 Windows
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来源:IT之家
在 2025 中关村论坛年会上,零一万物 CEO、创新工场董事长李开复表示,“大模型的推理成本正在以每年降低十倍的速度快速下降,这为 AI-First 应用爆发提供了非常重要的条件。”(新浪科技)

3 月 30 日下午消息,在 2025 中关村论坛年会上,零一万物 CEO、创新工场董事长李开复表示,“大模型的推理成本正在以每年降低十倍的速度快速下降,这为 AI-First 应用爆发提供了非常重要的条件。”

“两年前模型性能不够好的模型,现在已经够好了;两年前推理成本太贵的模型,现在已经是‘白菜价’了。”李开复认为,“AI-First 应用很快将井喷,2025 年将会是 AI-First 应用爆发、大模型‘落地为王’的元年。”

他指出,因为模型训练所用的数据量已经触及瓶颈,以及算力方面也存在着客观制约因素,预训练阶段的 Scaling Law 正在放缓。好在行业内已经出现了新的曙光,Scaling Law(规模定律)正从预训练阶段转向推理阶段,也就是慢思考模式。过去,预训练阶段的 Scaling Law 指的是 —— 有更多的 GPU、更多的数据,模型就可以变得更聪明,但目前其增长趋势放缓了。而新的慢思考 Scaling Law 是 —— 模型思考的时间更长,就会得出更优质的结果。

“目前看来,慢思考 Scaling Law 下,模型性能的成长速度非常快,而且还有很大的增长空间。”李开复表示,“结合这些新的技术创新,现在模型训练的过程变得更像是先训练一个‘文科生’,让模型阅读所有书籍,然后再向‘理科生’方向训练,让模型能够证明数学题、会写代码,最终得到厉害的‘文理双全’模型。”

在李开复看来,随着现在企业和用户已经经过“DeepSeek Moment”的市场教育,中国市场真正觉醒了,这也为中国 AI-First 应用的爆发扫清了一大障碍。今年人工智能的一个焦点问题应该是:Make AI Work,让大模型真正赋能千行百业。

据他介绍,鉴于 DeepSeek 落地到企业生产力场景中仍存在许多需要克服的卡点困难。零一万物在过去几个月做了战略调整,已经全面拥抱 DeepSeek,并且把大部分力量用于把 DeepSeek 优质基座模型转变为企业级 DeepSeek 部署定制解决方案 —— 可以类比为零一万物在打造 AI 2.0 时代的 Windows 系统,而 DeepSeek 就是驱动 Windows 的内核。