发展大模型要摒弃短视冒进

近段时间以来，围绕DeepSeek的讨论持续不断，诸如下载量下滑、用户规模收缩等传闻频现，引发外界对其技术路径与发展前景的种种猜测。然而，这些表象背后，实则反映出人们对大模型发展规律理解的不足。

在人工智能的新阶段，衡量大模型的价值早已不能局限于使用频率或流量规模，而应着眼于技术积累的深度与生态协同的广度。唯有坚持对核心技术的长期投入和战略定力，方能在大模型时代真正站稳脚跟。

从“流量为王”转向“技术为本”，AI时代的竞争逻辑正在重塑。互联网产品往往信奉“快鱼吃慢鱼”——因技术差距有限，谁能更快抢占用户注意力、扩大用户基数，谁就能赢得市场，“使用率”因此成为关键指标。例如，一款社交应用即便功能尚不完善，也可能凭借界面美化或营销手段迅速吸引大量用户，并通过后续迭代稳固地位。

但大模型的竞争本质不同。这是硬科技的较量，性能优劣由算法能力、参数精度、响应效率、多模态支持等真实指标决定。即便用户众多，若核心能力不足，终将在技术浪潮中被淘汰。以DeepSeek-R1发布初期的热度为例，其受欢迎的根本原因在于算法架构的突破性设计与训练数据的精细打磨，而非短期运营策略。大模型如同高精尖仪器，真正的竞争力体现在内在的技术含金量。

可灵大模型

可灵大模型（Kling）是由快手大模型团队自研打造的视频生成大模型

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从“流量控制”迈向“生态开放”，底层发展理念也在进化。当公众聚焦于使用数据时，却忽略了其作为AI基础设施的战略意义。目前，阿里云、腾讯云等主流云平台，多个搜索引擎、智能设备厂商及行业解决方案提供商，乃至广大开发者群体，均已接入DeepSeek体系，构建起一个广泛联动的技术生态。这得益于其开放API与训练框架，不设流量壁垒、不搞数据独占，助力开发者高效打造垂直场景应用，推动AI能力快速落地千行百业。可以说，DeepSeek正在构筑属于人工智能时代的“信息高速公路”。

从“单点创新”升级为“系统协同”，大模型实现跃迁的基础正逐步完备。在DeepSeek-R2筹备过程中，研发团队已在学术论文中勾勒出下一代系统的蓝图：强调“模型与硬件”的联合优化。这意味着大模型的发展不再依赖单一算力扩张或算法改进，而是走向软硬件一体化的“系统化作战”。当前，华为昇腾384超节点、上海AILab系统平台等关键技术进展，正为这一转型提供坚实支撑，预示着新一代智能系统的到来已进入倒计时。

当传统互联网思维遭遇人工智能浪潮，“唯流量论”和“爆款情结”已成为制约创新的桎梏。在这个算力成本高企、技术迭代迅猛、计算需求庞大的新时代，盲目追求短期成效极易埋下重大风险。只有摆脱急功近利的心态，专注于技术深耕与生态共建，才能在这场关乎国家科技实力的长跑中赢得最终胜利。（经济日报 钟梓滨）

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