数字化转型网（Professionalism Achieves Leadership 专业造就领导者）人工智能专题
刘知远: 我觉得这件事情还是具有一定的必然性。大概在 2024 年的时候，很多投资人，甚至一些不从事人工智能领域的人，会来问我：中国的AI和美国的AI相比，到底是差距变大了还是变小了？我当时明确表示，我们认为中国正在非常快速地追赶，与美国最先进的技术之间的差距正在逐渐缩小。尽管我们面临一些限制，但这种追赶是显而易见的。一个重要的现象可以验证这一点：2023 年初 ChatGPT 和后面 GPT-4 发布后，国内团队复现这两个版本的模型大概都花了一年时间。2023 年底，国内团队复现了 ChatGPT 水平的模型能力；2024 年四五月份，一线团队复现了 GPT-4 水平的能力。但随后你会发现，像 Sora、GPT-4o 这样的模型，基本上都是国内团队在大约半年内完成复现的。
这意味着，像 o1 这样的模型能力，国内团队在半年左右复现是可预期的。DeepSeek 本身非常出色，其价值不仅在于能够复现，还在于它以极低的成本做到了这一点。这是它的独到之处，也是它脱颖而出的原因。但无论如何，国内一线团队能够在半年左右复现 o1 水平的模型能力，我认为这是可以预期的
DeepSeek 能够更快、更低成本、更高效地完成这项工作，这是它的巨大贡献。从这个角度看，我认为有一定的必然性。当然，DeepSeek 能够达到这样的出圈效果，也离不开它自身团队的长期积累，这正如刚才锡鹏老师提到的那样。
