观点速读

　　2025年，大模型产业的发展理论上应该会出现新的转折点，DeepSeek就是其中之一。每当一项新技术发展7年左右，业界就需要一个新概念来升级、分岔或取代。现在，预训练大语言模型已经发展大约7年后抵达“天花板”。产业需要寻找新的突破方向，例如推理、Agent、开源、低成本等，从而迈入深度学习3.0时代或者大模型2.0时代或者大模型的下半场。

　　“七年之痒”的说法，是个人对技术发展规律的一项总结：每当一项新技术发展7年左右，业界就需要一个新概念来升级、分岔或取代。7年是一个心理周期，因为媒体、资本市场、人才培养和工程界都对这项新技术进入了审美疲劳期。

　　这波AI浪潮也不例外，可以大致按照6到7年一个周期分为三个阶段。

　　第一个阶段从2012年到2018年，以深度学习的基础技术突破为主。由于依赖监督学习，模型规模相对较小，典型案例如视觉领域的AlexNet（2012年）、游戏领域的AlphaGo（2016年）。该阶段是深度学习1.0时代，最典型特征就是垂直应用。

　　第二个阶段从2018年到2025年，预训练大模型成为主流，例如BERT、GPT系列、T5等均在该阶段兴起。应用场景包括自然语言理解、文本生成、图像生成、跨模态任务（文本到图像、图像到文本等）。该阶段是深度学习2.0时代，最典型特征是通用性更强，以生成式人工智能应用为主。

　　第三个阶段从2025年开始，大模型产业的发展理论上应该会出现新的转折点。这是因为预训练大语言模型已经发展大约7年（“七年之痒”），抵达发展的“天花板”了，能力提升明显放缓。产业需要寻找新的突破方向，例如推理、Agent、开源、低成本等，从而迈入深度学习3.0时代或者大模型2.0时代或者大模型的下半场。横空出世的DeepSeek，凭借着高性能、低成本和开源的优势，已经成为大模型产业发展所需的转折点之一。

　　追溯到2018年前后，当时业界共识是深度学习已经遇到了新瓶颈。业界分歧集中在接下来第二阶段的深度学习应该怎么走，因为前方涌现出很多个值得探索的新方向。

　　现今，总结过去几年AI产业的发展，关键词就会变得很清晰——大语言模型、预训练、生成式、Scaling law……基本概括出大模型上半场的特点。

　　2025年初，同样的循环又启动了。业界共识是深度学习2.0／大模型又遇到了新瓶颈，业界分歧依然是接下来新一阶段的大模型应该怎么走，因为前方又涌现出很多个值得探索的新方向，至少有10个岔路口。

　　1．从规模竞赛到效率优先。模型参数量增长放缓，转向模型架构优化（如稀疏激活）、训练成本控制（混合精度训练）与推理加速（量化部署）等。

　　2．从单一模态到多模态融合。由语言文本主导转向多／跨模态统一建模（如CLIP的图文对比学习），支持图像、音频、视频协同理解。

　　3．从通用模型到垂直深耕。从模型通用能力转向领域专业化（生物医学、金融代码），通过知识图谱注入与微调适配行业需求。

　　4．从黑盒模型到透明决策。从不可解释的“黑箱”转向可解释性工具（LIME、SHAP）与决策路径可视化，满足高风险领域合规需求。

　　5．从集中训练到分布式协作。从数据集中化转向联邦学习（Meta的Federated Learning Studio）与隐私计算（安全多方计算），打破数据孤岛。

　　6．从被动生成到主动执行。从内容生成转向智能体（Agent）框架（AutoGPT），支持工具调用（API）、任务规划与动态交互，实现智能体崛起。

　　7．从技术驱动到伦理并重。从技术突破主导转向伦理对齐（如RLHF）与法规约束（如欧盟《人工智能法案》），确保算法公平性与安全性。

　　8．从生成能力到风险治理。生成式AI爆发，深度伪造检测（Meta Deepfake检测工具）与数字水印（SynthID）兴起。

　　9．从云端部署到边缘赋能。从依赖云端集中式转向边缘推理（TinyML、TensorRT），实现低延迟、低成本终端部署。

　　10．从盲目扩张到价值验证。从资本狂热转向商业化落地验证（ROI分析），失败案例倒逼行业理性发展。

　未来数年，大模型将实现从“技术神话”到“社会工具”的转型，技术方面从堆参数转向精细化创新（多模态、可解释性），应用方面从实验室指标转向垂直场景（医疗、金融），治理方面从野蛮生长转向伦理与安全约束（法规、内容治理），最终将像算力和电力一样成为新一代数字基础设施。建设AI基础设施的目标，就是实现“智力在线”。

来源：中国工信新闻网　人民邮电报