DeepSeek隨想

仿佛一夜之間，DeepSeek橫空出世，成為全球AI領域的焦點話題，這是中國科技產(chǎn)業(yè)的一個里程碑，也在一定程度上改變了中美科技競爭的調(diào)門。還將對中國科技政策走向產(chǎn)生深刻的影響。我在此試圖從科技發(fā)展戰(zhàn)略的角度談一些看法。

原創(chuàng)不是宿命

在DeepSeek之前，人們普遍認為中美AI存在巨大差距。由于高端GPU被卡脖子，短期內(nèi)算力差距很難彌補，因此在可見的未來，兩國在這一焦點領域的差距還會進一步拉大。這是一場輸不起的戰(zhàn)爭，而中國明顯居于下風，可以說，多數(shù)人對此表示悲觀。

面對這種嚴峻態(tài)勢，我國科技界不可謂不努力，國家投入也應該是天量級的。但遺憾的是，基本上還是在走美國道路，想方設法尋求高端芯片，把大把資源都用在拼算力上。即使明知沒有什么機會，仍未思改變。有的專家還把中美差距的拉大與中國足球類比，似乎落后是理所當然的。

那么，DeepSeek團隊又是如何以一己之力扭轉(zhuǎn)了競爭走勢呢？我認為，就是改變了原有的路徑和模式，也就是人們所說的換道超車。他們用“開源+算法優(yōu)化+端側(cè)革命”的三重熱能，重塑了大模型底層邏輯和架構(gòu)。這與馬斯克遵從的第一性原理類似，這支年輕的隊伍按照自己的興趣和意愿，打破了傳統(tǒng)范式，走出了一條新路徑，破除了對算力的迷思，這就是顛覆式創(chuàng)新。

其實在DeepSeek問世之前，中國科學院院士陳潤生就曾公開表示，大模型絕對不是靠著將芯片越堆越多來實現(xiàn)的，一定會向人的大腦去學習，把空間復雜度和時間復雜度壓縮得更小，能耗降得更低。他認為最基本的問題是要研究空間復雜度，完成計算智算的基礎理論。如果能在基礎理論上有所突破、有所發(fā)展，那就是根本性的原始創(chuàng)新，否則國內(nèi)所有的大模型都是follow。DeepSeek用事實證明，科學研究不可宿命論，它是一個不斷被否定和超越的過程。

多年來，我國科研活動基本上都是在跟蹤模仿。做什么項目，走什么路子，首先要對標發(fā)達國家的相關情況，這種模式在起步階段當然是合理的，可以少走許多彎路。但如果把這種模式固化了，形成了思維定式和固定模式，就是典型的不思進取。特別是與幾十年前相比，中國科技基礎已發(fā)生了翻天覆地的變化，RD投入、全時研發(fā)人員規(guī)模、科研基礎設施等都已位居世界前列，跟班式的科研方式需要突破。

我非常贊同一個觀點：阻礙中國科技創(chuàng)新的，是長期以來根植于國人內(nèi)心的精神封印，“西方中心論”的科技敘事成為許多國人難以擺脫的心理枷鎖。當年著名的“錢學森之問”，提出如何培養(yǎng)造就一流人才，還詰問中國科技界為什么普遍缺乏創(chuàng)新和超越西方的自信心。對于當下中國學界來說，缺乏原創(chuàng)不只是能力問題，更是思維方式的局限。

值得欣喜的是，新一代科學家正在進入代際更替。DeepSeek的梁文鋒、宇樹科技的王興興、Tiktok的張一鳴都是沐浴著改革開放的春風成長起來的，他們充滿自信和技術理想主義色彩。他們與生俱來的開放、自由和理性，與許多老一代學人的隱忍、拘謹、自卑形成了鮮明對比。無論是面對科學問題，還是與先進國家交流，都能表現(xiàn)出更多的厚重與自信。他們代表著中國的美好未來，昭示著中國的蓬勃活力。

企業(yè)已成高科技主力

帶給我們更多信心的，還有中國科技結(jié)構(gòu)的深刻變化。過去，我們總是把科技突破的希望寄托于科研院所和高校，因此，總是不計代價地把各類資源集中到學術大咖身上。現(xiàn)在的情形已經(jīng)完全不同了，作為技術創(chuàng)新主體的企業(yè)，已經(jīng)越來越多地承擔起各路研發(fā)的主角。在全社會研發(fā)投入中，企業(yè)占到78%，民營企業(yè)的發(fā)明專利更是占到70%，成為新質(zhì)生產(chǎn)力的主力軍。毫不夸張地說，今天對中國科技實力的主要評判對象已轉(zhuǎn)為高科技企業(yè)，而非傳統(tǒng)經(jīng)院。

據(jù)了解，DeepSeek于2023年注冊成立，團隊只有140多人，清一色的本土人才，一群初出茅廬的學生軍，財力有限。無論從哪個方面來看，都無法與那些財大氣粗、高高在上的“中央軍”相提并論，做AI大模型近乎天方夜譚。如果按照現(xiàn)行的評價標準，行業(yè)大佬們對他們的認可度可能等于零。但是，用興趣做事，用身家性命投入，常常能夠激發(fā)最大的潛能。他們不缺敢為人先的俠氣，不缺對創(chuàng)新創(chuàng)意的包容，不缺不達目標不罷休的雄心，不缺海納百川的開放心胸，不缺技術報國的情懷。這種創(chuàng)業(yè)者的執(zhí)著精神，不正是人類不斷開拓新篇章的根本動力嗎？

類似的例子還有很多。比如華為，在過去30多年里，他們“沖著一個垛口猛攻”，在移動通信領域厚積薄發(fā)。從《華為基本法》規(guī)定年研發(fā)投入不得低于銷售額的10%，到2024年研發(fā)投入達1600億元，10多萬研發(fā)人員形成一個整體，日夜兼程地攻克一個個科技山頭。特別是在被美國極限打壓的情況下，他們不僅沒有跪下，反而以更大的激情與執(zhí)著迎難而上，直面壓力，5G、芯片、操作系統(tǒng)、設計軟件、汽車智駕等都是當代技術巔峰，也是學術界苦行多年越不過去的高山，終被華為一個個突破。

華大基因也是如此，目前已經(jīng)擁有世界領先的大規(guī)模測序、生物信息、高通量質(zhì)譜和合成生物等核心技術或工具，申請專利2359件，3項科研成果獲國家科技獎，12項科研成果先后入選“世界十大科技進展”和“中國十大科技進展”。在與全球領先的測序龍頭企業(yè)美國因美納的專利大戰(zhàn)中，華大智造取得完勝，獲賠3.334億美元，相當于美國人均賠付1美元。截至2024年底，華大基因總共發(fā)表文章3930篇，其中CNS文章596篇（主刊159篇），多年位居中國生命科學機構(gòu)第一位。華大基因幾十年儲備的數(shù)據(jù)、平臺、工具和人才隊伍等能力，為我國在即將到來的生物技術與產(chǎn)業(yè)國際競爭中取得先機，提供了重要砝碼。

與傳統(tǒng)經(jīng)院的科研項目制不同，企業(yè)研發(fā)活動有兩個顯著特點：一是持續(xù)性。許多企業(yè)以10年、20年的持續(xù)投入主攻某一科技領域，由此積累的知識和能力往往遠超一般項目制下的松散型、階段性學術活動。二是以市場需求為導向。將科研、技術和工程高度貫通，形成完整的價值閉環(huán)。如果說經(jīng)院式研究更多地回答單個具體和細分的學術問題，那么企業(yè)研發(fā)活動則是解決競爭力問題，是真正的一錘定音。華為等企業(yè)的崛起不是偶然，而是規(guī)律。

早在20多年前，國家做中長期科技規(guī)劃時就曾圍繞企業(yè)技術創(chuàng)新問題展開過激烈的爭論。學術界普遍不認同企業(yè)是技術創(chuàng)新的主體，規(guī)劃成為“新瓶裝老酒”，對原有科研體系進行功能性劃分，包括知識創(chuàng)新體系、技術創(chuàng)新體系、國防科技創(chuàng)新體系、區(qū)域創(chuàng)新體系和科技中介服務體系。而國家創(chuàng)新體系主要強調(diào)的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)，特別是創(chuàng)新主體和要素間的協(xié)調(diào)互動卻被忽略。所幸隨著市場經(jīng)濟的不斷推進，企業(yè)已經(jīng)用實實在在的創(chuàng)新業(yè)績重構(gòu)了中國科技版圖。

需要強調(diào)的是，主張企業(yè)技術創(chuàng)新的主體性，并非否定學術研究的價值。一個缺乏好奇心和良好學術氛圍的科研主體，注定在科技上走不遠。對于當下中國來說，問題不在于要不要加強學術研究，而是如何避免那種跟風式地、自說自話式的研究。真正的學術研究不是靠專家評出來的，很多是極少數(shù)寂寞長跑，通過十年磨一劍的功夫得來的。如果把過多的資源押在學術上，讓千軍萬馬擠進窄小的學術研究圈子，我認為這是對科技資源的錯配，由此造成不斷封閉和內(nèi)卷的文章等學術資源浪費。

大目標下的科技路徑選擇

DeepSeek這個典型案例，讓我重新思考為什么而科技的命題。在很長一段時期里，人們習慣于把科學和技術分開，甚至于認為只有科學才是陽春白雪，技術開發(fā)和工程化與科學相比，則成了下里巴人。對諾獎的追捧和在核心期刊發(fā)表學術文章，也成為中國學術界普遍的執(zhí)念。這是一個很大的誤區(qū)，即使在西方，科學主義也早已被摒棄，技術科學、工程科學都已成為科學發(fā)展的主流方向。承認科學的實用價值，順應科學技術化、技術科學化的大趨勢，對中國科技發(fā)展有百利無一害。

特別是隨著數(shù)字技術的迅速發(fā)展，許多學科發(fā)展正在被大數(shù)據(jù)、大模型所顛覆。比如生命科學領域的基因組學、蛋白組學、腦科學等研究，如果離開了大數(shù)據(jù)和人工智能，基本上也就失去了意義。去年的諾貝爾化學獎頒給了人工智能專家，以表彰他們在“蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測”方面做出的成就；物理學獎也是頒給了人工智能工程師，他們開發(fā)了利用神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)處理信息的技術，可以讓機器像人類大腦一樣進行聯(lián)想記憶。這一切都表明，交叉學科、邊緣學科正在成為顯學，大科學范式主導的時代已經(jīng)到來。

在這個背景下，科技的路徑選擇不能再繼續(xù)以跟蹤模仿為主，而是要立足于中國的現(xiàn)實國情、科情和需求，走出具有中國特色的科技創(chuàng)新之路。DeepSeek團隊明白靠算力堆積的路子走不通，及時轉(zhuǎn)向重構(gòu)底層算法邏輯，發(fā)展軟硬件系統(tǒng)優(yōu)化的全新路徑。更為重要的是，當AI越來越受制于地緣政治，技術霸權(quán)和數(shù)據(jù)鴻溝日益加劇的時候，DeepSeek以極低成本和開源改變了AI格局與走向?？萍即竽繕耸鞘裁?，科技為誰服務，這是當代科技的本原問題，也是中國科學家需要回答的科技發(fā)展的出發(fā)點。

不僅僅是IT領域，所有的科技領域都是如此。以醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)為例，這些年來我國對醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)投入重資，包括通過重大科技專項的支持，緊跟西方醫(yī)藥研發(fā)路徑，希望在創(chuàng)新藥物方面取得突破。對中國來說，這是否是最優(yōu)路徑？

中國有14億人口，如果把主要資源都投入新藥研制上，致力于“末端醫(yī)療”，能不能解決好中國人民的健康問題？我看到一個數(shù)據(jù)：美國2023年醫(yī)療保健總支出達到4.9萬億美元，人均醫(yī)療支出約為14570美元，占國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）的17.6%。按照這個投入強度，中國即使把全部GDP都投入醫(yī)療領域，也不會達到美國的保障水平。

我們的宗旨是什么？我們究竟是要讓國人健康長壽，還是為了多出幾個創(chuàng)新藥和大藥企，這是完全不同的目標取向。如果把戰(zhàn)略重點轉(zhuǎn)向全生命周期的健康管理，從治已病轉(zhuǎn)向治未病，從治病轉(zhuǎn)向防病，結(jié)果一定會是事半功倍。

再比如農(nóng)業(yè)科研領域，從上到下最為關注的是種子問題。作為農(nóng)業(yè)的“芯片”，種子理應當成為農(nóng)業(yè)科研的“寵兒”。但是，作物生長是一個長周期過程，好的種子固然重要，光、溫、土、肥、水、保等同樣必不可少。如同人的生長一樣，即使有再好的基因，如果只是天天吃糠咽菜，也很難長成強健的肌體?，F(xiàn)在很多地區(qū)都把重金砸向育種，幾億、幾十億地搭建育種平臺，這樣真的能夠解決農(nóng)業(yè)豐收增產(chǎn)問題嗎？育成和通過審定的新品種很多，又有多少得到了規(guī)?；瘧茫咳绻覀儼艳r(nóng)業(yè)科研的重心從重心育種轉(zhuǎn)向種肥土保共抓，是不是也會像DeepSeek那樣花小錢辦大事？

總的來看，現(xiàn)在的許多科研活動往往缺乏明確的大目標，資源配置和政策過度迎合了學術偏好和功利性的短期學術成果。許多人整天忙于報課題、發(fā)文章、爭獎項和報院士，成就了一大批自說自話的學術貴族。政府支持的許多研發(fā)活動投入巨大，既解決不了有價值的學術研究，也解決不了經(jīng)濟社會發(fā)展的卡點難題。在中美科技競爭日益白熱化的今天，變革乃是當務之急。

（編輯 季節(jié)）