近期，DeepSeek如同一颗平地惊雷，在人工智能领域掀起轩然大波，并迅速成为资本市场的焦点。这一技术不仅在研发上取得了显著突破，还在多个行业中展现出巨大的应用潜力，吸引了众多云厂商、车企和手机企业的关注，纷纷宣布将接入DeepSeek。
为了深入探讨DeepSeek所带来的影响，南方都市报“上岗了!AI”课题组邀请了硅基智能创始人兼CEO司马华鹏、中国科学院科技战略咨询研究院研究员周城雄以及闪极科技CTO潘欣，共同参加了线上沙龙。三位嘉宾围绕DeepSeek的冲击波、中国人工智能行业的弯道超车机会、行业影响以及职业新机遇与挑战等话题展开了热烈的讨论。
司马华鹏表示，DeepSeek的火爆预示着开源的胜利。他指出，从OpenAI推出ChatGPT以来，各大公司都在追赶，而DeepSeek的火爆则是开源社区共同努力的结果，体现了新的组织形态的胜利。同时，他还提到DeepSeek-V3的训练成本仅为GPT-4的1/20，这一成本效应将极大地推动大模型的落地。
潘欣则从推理角度入手，认为DeepSeek-R1是GPT-4后首个专攻模型推理阶段的标杆型开源模型。他提到，GPT-4推出后，业界的关注点逐渐从预训练转向推理阶段，但一直没有标杆型开源模型出现。而DeepSeek则在这一领域取得了显著突破，其效果已达到GPT-4的水平。
周城雄则强调，DeepSeek是算法和算力的一次关键突破。他指出，计算能力是科技水平的重要标志，DeepSeek的出现意味着人类在信息处理能力上迈出了重要一步。同时，他还提到DeepSeek的成本效应具有商业优势，将促进大规模商业化时代的到来。
在谈到DeepSeek的成本效应时，司马华鹏表示，企业做大模型落地时一定会考量模型的投入产出比。此前，很多大模型应用都出现了算力投入大、产出低于投入的情况。而DeepSeek则让行业成本下降了80%-90%，这是一次里程碑事件。同时，他还提到DeepSeek加速了行业的开源，为创业公司提供了更多机会。
潘欣则认为，DeepSeek的应用改进将带来应用侧的爆发。他指出，当单次推理的token成本降到一定阈值时，很多应用就可以被解锁，如社交类应用、长时间开启的应用等。这将进一步促进AI应用市场的爆发，并增加对全球算力的总体需求。
在讨论DeepSeek对行业的影响时，嘉宾们普遍认为，以知识传递为核心的行业如医疗、教育、金融、咨询等将受到很大冲击。同时，开发AI的程序员也可能成为最先被取代的职业。然而，新的工作机会也将出现，如服务业的需求可能会增加。
最后，嘉宾们还谈到了中国人工智能行业是否迎来了弯道超车美国的机会。潘欣认为，目前中国在硅谷大创新基础上做了小创新，但还没有走到前面去试错和付出更大的算力成本。因此，要说这是弯道超车的重要节点还为时尚早。周城雄也表示，人类社会知识在不断迭代，计算能力也在不断进步，一次进步并不能保证一直处于领先地位。
