赵妤婕 段虎才 赵逸飞（国家工业信息安全发展研究中心； 中国信息通信研究院）
摘 要：杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司（DeepSeek）的技术突破对全球人工智能产业格局、技术竞争产生了深远影响。我国借此获得了前所未有的人工智能开源生态优势，有望形成从芯片到应用的国产化人工智能供应链闭环，并抢占全球市场份额。应积极把握DeepSeek技术突破创造的发展机遇并清醒认识当前面临的挑战。应以发展促治理，以合作破壁垒，携手“全球南方”主导建设全球人工智能开放合作组织，搭建开放包容普惠的人工智能治理框架；加快构建可支撑DeepSeek大规模应用的人工智能基础设施和国产化人工智能产业体系；积极应对国际战略博弈，有力保障我国人工智能产业链供应链安全。
关键词：DeepSeek；人工智能；大模型；产业链供应链安全；国际合作
杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司（DeepSeek）通过工程创新与算法优化构建出具有国际竞争力的大模型，以显著低于行业平均的研发成本，验证了人工智能大模型对高端训练芯片的依赖度有大幅降低的可能，为全球人工智能产业提供了新型研发范式。DeepSeek的技术突破标志着我国人工智能产业崛起并步入“技术自主化+生态开源化”的新阶段，加速形成我国在高附加值领域的竞争优势。
一、DeepSeek为我国人工智能发展创造新机遇
DeepSeek的技术突破对全球人工智能产业格局、技术竞争产生了深远影响。DeepSeek通过工程创新突破国际技术壁垒，为我国构建人工智能产业生态提供有力支撑，并以极高的性价比开启了人工智能普惠时代和全球竞争新格局。
（一）从技术进步角度看，DeepSeek通过工程极限探索提高了我国人工智能算力水平
一是通过底层工程技术创新为提升国产算力利用率指明方向。DeepSeek使用接近GPU底层机器码的并行线程执行（PTX）指令集进行优化，直接控制GPU的寄存器分配、线程的调度，突破了硬件内存带宽的限制，加强算法和底层硬件的协同，有助于国产训练芯片性能挖掘，提升国产算力利用率。
二是通过模型架构创新在一定程度上提升了我国芯片计算性能。DeepSeek采用了先进的混合专家（MoE）架构a，将大模型划分为多个“专家子模块”，并利用稀疏激活策略仅激活部分专家模型参数，降低了训练与推理时的计算和存储负担，有效提升了我国人工智能芯片运算能力。
三是通过大模型训练优化降低了美国对我国人工智能芯片互连技术限制的影响。一方面，DeepSeek引入混合精度训练框架，常规计算采用8位浮点数进行，关键计算保持16位浮点数或32位浮点数精度，不仅大幅减少内存占用，还极大地提升了训练速度和能效。另一方面，DeepSeek采用了流水线并行算法，并行处理计算和通信任务，极大降低了GPU间的通信延迟，减少了美国对我国人工智能芯片在互连技术和数据传输速率方面出口管制的影响。
四是通过压缩技术有效应对了我国人工智能算力面临的高带宽内存管制。传统人工智能大模型推理需要大量存算过程，内存瓶颈成为提升人工智能推理效率的主要卡点。DeepSeek通过引入低秩压缩技术，将高维信息压缩为更低维度的潜在向量，在保证推理质量的同时大幅降低了内存消耗和对高宽带存储的需求，有效应对了美国对我国高宽带内存出口管制下人工智能算力面临的高宽带内存受限问题。
（二）从产业发展看，DeepSeek为我国构建人工智能产业生态提供有力支撑
一是打破人工智能大模型研发高投入壁垒，为全产业链闭环奠定基础。DeepSeek以相对较低的训练成本和资源消耗，成功构建了与全球领先人工智能大模型相媲美的推理模型，大幅降低了人工智能的研发门槛，有助于更多中小企业和初创企业进入大模型研发领域，加快人工智能的低成本技术扩散。同时，DeepSeek推动全球人工智能产业链从硬件资本密集型向以算法创新和应用服务为主导的方向转变，对我国构建从芯片研发、算力平台、算法研究到应用落地的全产业链闭环产生重要影响。
二是在人工智能大模型领域创新价值分配机制，推动产业生态向开放共享转型。传统技术路径依赖硬件堆砌与封闭式商业生态构建的竞争壁垒，形成高研发投入与强资源垄断的产业格局。DeepSeek通过开源共享策略，完整公开模型权重、算法框架及训练方法，构建技术普惠的创新共同体。这一实践突破了传统技术路径对硬件配置与商业模式的固有束缚，推动行业主流平台相继开放基础模型权限并完善技术可解释性，最终形成以协作共创为核心的新型研发体系，为全球人工智能技术迭代建立了更高效、可持续的发展范式。
三是引导产业链价值分配转向应用服务端，推动形成我国人工智能产业新优势。DeepSeek崛起使全球资本开始流向注重算法创新、端侧推理和场景落地的中小企业，有助于催生更为灵活高效的人工智能供应链体系，促使新一轮技术竞争聚焦于人工智能产品的性价比提升和应用落地，而我国恰好在供应链、运营成本以及应用落地方面更具竞争力，未来将进一步形成和巩固我国在人工智能产业的比较优势。
（三）从国际格局看，DeepSeek开启了全球人工智能的竞争新格局
一是在人工智能领域实现技术路径创新突破。DeepSeek通过开源策略公开模型核心参数与技术方案，为全球开发者提供可验证、可迭代的创新基础设施。这种开放协作模式不仅验证了高效率低成本训练路径的可行性，而且通过技术普惠性重构了行业对算力配置与技术路线的认知，推动全球人工智能研发向集约化方向演进。
二是促进技术发展路径向多元化转型。DeepSeek技术生态的快速成长，印证了开源体系在构建产业话语权方面的独特价值。2025年，国际人工智能行动峰会上显现出的政策分歧，反映出技术单边主导策略与多边协作诉求间的矛盾。这种趋势加速了技术标准体系的迭代更新，推动形成兼顾安全与创新的新型技术演进框架。
三是构建全球技术普惠新格局。DeepSeek通过架构创新显著降低硬件依赖度，其技术方案已在芯片、服务器、数据服务等领域形成完整生态链。目前已有数十个国家和地区的企业使用该技术体系，特别是在算力资源配置受限的市场，这种开放架构为当地人工智能基础设施建设提供了更低成本的技术选项。这种技术扩散模式正在重塑全球人工智能供应链形态，推动形成更具包容性的产业协作网络。
二、我国人工智能发展现状
DeepSeek的技术突破既迎来了新机遇，也面临AI产业基础设施建设、产业链协同、AI治理以及国际合作、监管合规等挑战。
（一）我国人工智能产业基础设施建设有待加强
一是推理算力需求激增加剧算力中心供需矛盾。我国在智能算力容量、利用率、支撑DeepSeek大规模应用的算力需求等方面仍有提升空间。
二是DeepSeek大规模垂直领域应用需要高质量数据支撑。当前我国数据总量大，数据的质量和资产化、标准化程度，是DeepSeek在我国不同行业的大规模应用推广的影响因素。
（二）我国人工智能产业链协同水平有待提升
一是DeepSeek大规模应用需跨行业协同。需着重解决安全隐患、利益协调等问题，建设标准化解决方案与成熟的商业模式，以快速推广到其他行业。
二是警惕依靠国际开源生态带来的系统性风险。当前全球技术治理体系的不确定性，可能通过平台准入规则调整、技术协作通道收缩等路径传导至产业层面，需警惕生态韧性挑战。
（三）低成本的人工智能应用可能会加剧AI治理难题
一是我国需在大模型分级治理、知识产权、数据流动、风险管控等方面提高制度保障，优化人工智能监管职权配置。
二是国产技术方案需加快纳入国际行业标准。全球范围内对于AI伦理、数据安全和知识产权的争议日益激烈，制定统一的标准和监管措施成为一大难题。我国在推进AI自主生态建设的同时，还将面临激烈的国际规则制定博弈，应在国际标准化组织中主动发声尽早布局，这样有助于我国在硬件规格、数据协议、隐私保护等领域参与国际标准制定。
（四）我国人工智能领域国际合作亟须加强
一是国际技术竞争加剧影响产业协作空间。DeepSeek的技术创新引发全球技术治理体系深度调整，随着国际技术准入规则加速重构，可能从供应链配置、研发标准认证、人才流动通道等维度对我国人工智能发展造成影响，这种技术治理框架的演变正在重塑全球协作网络，需警惕由此产生的产业信任度挑战与技术扩散壁垒。
二是人工智能领域国际合作可能面临知识产权争议。当前国际技术合作面临新型制度性挑战，技术标准与知识融合路径的边界争议可能触发跨区域法律机制，对技术跨境协作形成制度性挑战，这要求产业界加快构建自主可控的技术治理框架。
三是全球数据治理规则重构加剧技术协作壁垒。部分国家陆续出台相关数字治理政策，提高数据跨境传输的治理要求。目前多个经济体对特定技术方案实施准入限制，这些以国家安全为基准的监管政策客观上增加了技术跨境应用的合规性挑战。更需关注的是，国际社会尚未形成兼顾数据安全与技术创新协同发展的治理框架，人工智能技术协作的制度性成本增加。这要求产业界加快构建符合技术伦理的数据流转体系，同时加强多边协商机制建设以应对监管碎片化趋势。
三、推动我国人工智能高质量发展的对策建议
“十五五”时期，应从技术、产业、政策和国际合作等多方面着手，搭建开放包容普惠的人工智能治理框架，加快构建可支撑DeepSeek大规模应用的人工智能基础设施，打造可支撑DeepSeek赋能千行百业的国产人工智能产业体系，加强人工智能产业链国际合作，拓展海外市场，积极应对国际挑战，有力保障我国人工智能产业链供应链安全。
（一）搭建开放包容普惠的人工智能治理框架
持续完善人工智能治理和风险防控体系。一是健全法律法规与标准体系。明确AI研发主体的法律责任边界，参考欧盟《人工智能法案》建立风险分级制度，对医疗诊断、自动驾驶、低空飞行、智能制造、能源开发等场景实施强制性安全认证。二是创新政策工具箱。积极探索在雄安新区、浦东新区划定“AI沙盒监管区”，允许L4级自动驾驶车辆、AI诊疗机器人等创新应用在限定范围内试运行，同步完善监管沙盒退出机制。三是强化人工智能领域风险防控能力。探索组建国家人工智能安全应急中心，借鉴国外成功经验。鼓励研究开发技术审查工具，构建相关检测评估平台，对算法安全性、数据权属等进行评估检查。推行人工智能保险制度，要求自动驾驶、无人机配送等高风险AI应用强制投保责任险，政府可给予一定的补贴，倒逼企业提升安全冗余设计。
构建技术主权与产业安全的立体化保障体系。建议建立技术竞争动态响应机制，必要时启动精准化贸易平衡措施，保持产业全球竞争力。具体可从三个维度着力：其一，强化战略资源治理能力，针对人工智能产业链关键材料实施出口分级管制，通过资源要素配置引导全球技术生态演进；其二，完善市场准入分级机制，对参与技术封锁联盟的实体实施对等性市场准入规制；其三，加速前沿技术领域自主创新，重点突破智能算力架构等战略必争领域。在供应链韧性建设方面，应着力提升关键技术节点的自主可控能力。通过加强区域产业链协作网络建设，培育多元化技术供给渠道，同时推进自主技术标准与产业生态协同发展，增强对全球技术波动风险的抵御能力。
（二）加快构建可支撑DeepSeek大规模应用的人工智能基础设施
一是持续强化人工智能基础层技术研发。创新大模型底层算法，探索设立“人工智能基础算法国家实验室”，针对强化学习、小样本学习、因果推理等薄弱领域开展定向攻关，减少对Transformer架构的过度依赖。聚焦攻关“下一代AI芯片”，重点布局LPU芯片、ASIC芯片、量子计算芯片、光计算芯片、存算一体芯片等颠覆性技术，支持寒武纪、华为昇腾等企业突破高算力芯片制造工艺。建立并依托国家级芯片测试验证平台，加速国产芯片在智算中心的规模化应用。
二是加快推进算力基础设施提质扩容。以应用为导向，支持民营企业参与智能算力中心等人工智能基础设施建设，支持中芯国际扩建先进制程的生产线，增加国产智能算力产能，加快形成多元算力供给体系。在靠近数据源和用户端部署边缘算力节点，开放低成本普惠算力，推动算力资源跨区域调度平台建设，实现“全国算力一张网”。
三是完善高质量数据基础设施建设。积极搭建高质量数据生态，筹备组建国家数据集团总公司，建设国家级数据共享平台，整合制造、医疗、金融等垂直行业数据，统筹全国人工智能高质量数据供给。建立统一的数据标准与治理体系，研究制定垂直行业的数据采集、存储和处理标准，统一监管数据格式、元数据标注和质量评估，消除行业间数据孤岛。
（三）打造可支撑DeepSeek赋能千行百业的国产人工智能产业体系
一是加快构建人工智能产业全链条自主生态。建立“人工智能供应链安全联盟”，以国产大模型带动人工智能供应链产业上下游企业发展。对EDA工具、高带宽存储器等关键环节实施“备链”计划，制定关键供应链国产化替代路线图，逐渐实现半导体制造的成熟制程全链条自主。依托“专精特新”产业集群，推动芯片、云计算、数据中心、算法研发和应用落地的全产业链自主化，进一步完善从硬件到软件、从研发到商业应用的闭环体系。
二是推动DeepSeek在人工智能垂直领域及行业场景落地。依托“人工智能+”行动和大规模设备更新行动，遴选一定数量的“链主”企业开展人工智能深度应用改造，建立“改造投入补贴+税收优惠”激励机制。鼓励企业创新商业模式与价值分配模式，试点“人工智能价值共享机制”，针对生成式AI引发的版权争议，建立作者、平台、AI公司的三方分成机制。探索新型算力交易模式，试点“算力期货”产品，允许企业对未来算力需求进行对冲交易，平抑市场价格波动风险。
三是完善人工智能产业链企业救济保障机制。做大我国人工智能产业增量，完善政府与企业沟通协调机制，为企业提供指导和支持。洞察国际形势，进一步开放市场吸引外资企业，支持我国企业联合推动人工智能产业链供应链自主化，积极促成国际合作。
（四）加强人工智能产业链国际合作，拓展海外市场
一是携手“全球南方”推动建立全球人工智能开放合作组织。以“智能向善、创新合作、包容普惠”为导向，携手“全球南方”积极落实《全球人工智能治理倡议》，大力推动《人工智能能力建设普惠计划》，成立“全球人工智能开放合作组织”，积极参与全球人工智能治理议程设定，为广大发展中国家提供可负担的人工智能普惠应用解决方案，提升我国在人工智能技术标准制定中的影响力。
二是依托高质量共建“一带一路”发展人工智能全球商业生态。在“一带一路”合作框架下进一步发展人工智能数字服务贸易，为我国人工智能产业全球拓展提供广阔的市场空间。充分利用金砖国家合作机制和多边区域组织框架，推动国内大模型产品在国际范围内的商业应用，开展人工智能人才培养和交流，帮助发展中国家改善人工智能产业环境，支持各成员国提升互联网和算力基础设施水平，共建人工智能全球供应链合作机制，让世界共享人工智能发展红利。
三是依托国际合作提升我国开源人工智能平台国际影响力。依托国际合作项目吸引海外资金投资我国人工智能基础设施建设，大力推动国产优势人工智能大模型产品“出海”，打造互惠互利的全球人工智能国际合作模式。鼓励全球企业和科研机构在我国开源平台上开源核心技术和应用成果，降低对国外人工智能开源平台的依赖。积极与国际开源社区交流合作并推动国际标准互认，提升我国开源人工智能平台的国际影响力。
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【本文系2024年商务部专项课题“促进服务贸易发展的财税政策研究”（2024566005）的阶段性成果。】
（赵妤婕系国家工业信息安全发展研究中心助理研究员；段虎才系中国信息通信研究院高级工程师；赵逸飞系中国信息通信研究院工程师）