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DeepSeek R1模型的橫空出世引發(fā)了AI行業(yè)的劇烈震蕩，這場看似突如其來的“爆款效應(yīng)”，實則是AI技術(shù)發(fā)展到臨界點的必然結(jié)果，也為整個行業(yè)帶來了范式級的變革信號。本次愛分析邀請來也科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO胡一川博士在線對談，深入剖析DeepSeek引發(fā)的技術(shù)變革以及其對AI產(chǎn)業(yè)格局帶來的深遠(yuǎn)影響。
01?純強化學(xué)習(xí)下的長思維鏈和工作流是相互融合、相互補充的
DeepSeek R1技術(shù)實現(xiàn)采用了Pure RL方式，這一技術(shù)層面的突破驗證了純粹用強化學(xué)習(xí)可以提升模型在解決特定復(fù)雜問題時的能力，使模型具備深度的思考和強推理的能力。在具體場景如解數(shù)學(xué)題和寫代碼上，Pure RL方式帶來了顯著的影響。
一方面，它降低了模型在特定復(fù)雜任務(wù)上提升能力時對標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴。過去，要讓模型具備解數(shù)學(xué)題和編程能力，需要標(biāo)注大量的高質(zhì)量題目，但這樣的數(shù)據(jù)并不易得，且標(biāo)注成本高昂。而現(xiàn)在，通過強化學(xué)習(xí)，模型可以在較少的標(biāo)注數(shù)據(jù)下達到一個不錯的水平，并進一步提升至更高水平。
另一方面，Pure RL方式的影響還體現(xiàn)在其應(yīng)用場景的廣泛性上。雖然數(shù)學(xué)和編程任務(wù)因其公開性和可校驗性成為強化學(xué)習(xí)的試驗田，但真實生活和工作中還有大量場景，如客服解答客戶訴求、營銷人員獲取銷售線索等，這些都可以描述成有最終結(jié)果的任務(wù)。
對于這類任務(wù)，做Agent平臺的公司可以用強化學(xué)習(xí)在特定的場景上訓(xùn)練Agent模型，使其具備復(fù)雜的推理能力和解決特定問題的能力。關(guān)于工作流路線能否延續(xù)，取決于模型的強度和應(yīng)用場景。
理論上，如果模型足夠強，工作流是可以在模型做深度推理時生成出來的。特別是在一些長尾場景中，工作流很難事先描述或設(shè)計，此時讓模型學(xué)會并在推理過程中生成工作流將更為合適。然而，在ToB場景下，工作流路線仍然是適合的。因為ToB場景對準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性和可靠性要求很高，如果每次工作流都要靠模型生成，可能存在不可靠性。
此外，在很多ToB場景下，工作流本身就已經(jīng)存在，如文檔、流程圖或?qū)＜夷X中，此時讓模型直接遵循工作流將更為高效。過去，人們先設(shè)計工作流，然后在不同節(jié)點上用大模型解決特定問題；現(xiàn)在有了長思維鏈后，模型可以在思維鏈中直接體現(xiàn)工作流的邏輯。因此，工作流和思維鏈之間并非矛盾關(guān)系，而是可以相互融合、相互補充的。未來可以基于強化學(xué)習(xí)的長思維鏈和工作流，以融合的方式各自解決不同的問題。在長思維鏈中，模型可以生成工作流，也可以調(diào)用工作流。
02?AI在ToC與ToB場景中，有哪些超級應(yīng)用的機會
大模型出來之后，增加了在ToC場景下產(chǎn)生超級應(yīng)用的可能性。
要成為一個ToC的AI超級應(yīng)用，需要具備三個先決條件：一是模型的智能水平足夠強，二是能夠連接到c端用戶所需的信息、內(nèi)容、服務(wù)等，三是擁有足夠多的c端用戶數(shù)據(jù)，以提供個性化的體驗和服務(wù)。
目前，巨頭在這些方面擁有很大的優(yōu)勢，因為他們有數(shù)據(jù)、有用戶、有生態(tài)。然而，這并不意味著沒有其他機會，因為在一些今天還沒有很好被滿足的C端場景，以及在巨頭還沒有擁有足夠的用戶和數(shù)據(jù)的場景，仍然是有機會的。面對toB場景，與ToC不同。
ToB很難說會有一個所謂的入口級的機會。然而，在大模型時代，尤其是深度推理大模型的出現(xiàn)，ToB的場景會有一個很大的商業(yè)模式上的變化。過去，ToB更多賣的是企業(yè)級的軟件，按照軟件的license或者坐席去訂閱。但現(xiàn)在，軟件可能會往Agent的方向發(fā)展，即變成一個智能體，能夠賣最終的價值，而不是軟件本身。這種變化帶來了很大的空間和機會，而且很多機會并不一定是屬于巨頭的。因為巨頭在這里面的優(yōu)勢雖然存在，但并不那么明顯。
相反，很多初創(chuàng)公司也開始在ToB的場景下，借助AI、借助智能體，開始創(chuàng)造了新的產(chǎn)品形態(tài)、新的交付模式和新的商業(yè)模式。此外，AI在ToB場景中的具體價值體現(xiàn)在，它可能直接參與結(jié)果的生成，或者通過編排和使用其他系統(tǒng)或工具來產(chǎn)生價值。例如，在編程助手這一商業(yè)化走得最快的ToB場景中，已經(jīng)有公司賣Coding Agent的產(chǎn)品，其收費模式變成了賣一個全天候陪伴用戶完成寫代碼工作的助手，而不是賣軟件。所以當(dāng)有一個很強的能力的模型出來之后，它是有可能打造出一個快速增長的應(yīng)用的。然而，這是否真的能長成一個超級應(yīng)用，還要看怎么定義超級應(yīng)用。目前，即使是ChatGPT或DeepSeek這樣的產(chǎn)品，也還沒有達到超級應(yīng)用的級別。因此，超級應(yīng)用到底會不會以這種方式產(chǎn)生，還需要拭目以待。
總的來說，AI在ToC和ToB場景都帶來了巨大的市場空間和機會。雖然巨頭在某些方面擁有優(yōu)勢，但仍然有很多未被滿足的需求和場景等待被挖掘和探索。同時，大模型時代也為ToB的場景帶來了商業(yè)模式上的變化和新的機會。
03?Deepseek的開源有助于改變軟件行業(yè)和大模型領(lǐng)域的內(nèi)卷狀況
近年來，軟件行業(yè)以及大模型領(lǐng)域均陷入了嚴(yán)重的內(nèi)卷狀態(tài)。軟件行業(yè)的競爭日益激烈，大模型的訂單規(guī)模也從幾百萬、上千萬的大額逐漸縮減至幾十萬或百萬級別。面對這樣的行業(yè)現(xiàn)狀，專家們認(rèn)為Deepseek的開源可能為行業(yè)帶來新的轉(zhuǎn)機。Deepseek的開源有助于改變軟件行業(yè)和大模型領(lǐng)域的內(nèi)卷狀況，推動行業(yè)向更良性的分工合作發(fā)展。
在過去，由于大家都在做同樣的事情，競爭同質(zhì)化，導(dǎo)致價格降低，投入無法持續(xù)，形成了惡性循環(huán)。而現(xiàn)在，Deepseek作為效果最好的開源模型，為行業(yè)帶來了新的選擇。對于其他不開源的大模型廠商而言，他們面臨兩個選擇：要么擁抱Deepseek，要么也選擇開源并逐步趕超Deepseek。這樣的競爭格局將促使行業(yè)變得更加理性，并促進分層合作的出現(xiàn)。例如，像來也這樣的大模型應(yīng)用廠商，可以在Deepseek這樣的優(yōu)質(zhì)模型基礎(chǔ)上，專注于應(yīng)用創(chuàng)新、強化學(xué)習(xí)、模型蒸餾以及針對企業(yè)業(yè)務(wù)場景的數(shù)字員工產(chǎn)品和解決方案的開發(fā)。這些事情在過去也能做，但Deepseek的開源大大降低了實現(xiàn)的難度和成本。
此外，Deepseek這樣的現(xiàn)象級產(chǎn)品的破圈，還將帶來行業(yè)蛋糕的擴大。隨著越來越多的新客戶和新機會的涌入，整個軟件行業(yè)將擁有更多的發(fā)展空間和機會。這將有助于行業(yè)逐步擺脫內(nèi)卷狀態(tài)，實現(xiàn)更加繁榮和發(fā)展?？傮w來看，盡管短期內(nèi)內(nèi)卷問題可能依然嚴(yán)重，但長期來看，Deepseek等優(yōu)質(zhì)開源產(chǎn)品的出現(xiàn)，將為軟件行業(yè)帶來新的希望和機遇。DeepSeek的破圈不僅是技術(shù)上的重大突破，更是AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要里程碑。
未來，誰能在開源生態(tài)、場景閉環(huán)、商業(yè)模式上率先突破，誰就能在這場范式變革中贏得先機。正如胡一川博士所言：“AI的終極價值，在于讓每個企業(yè)都能擁有自己的數(shù)字勞動力，讓每個用戶都能享受智能服務(wù)的紅利?！遍L按二維碼，領(lǐng)取完整視頻回放
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《對話首席》是一檔面向科技行業(yè)從業(yè)者的深度對話直播欄目，聚焦數(shù)智化浪潮下的戰(zhàn)略思考與商業(yè)實踐。欄目每期邀請1-2位對于科技領(lǐng)域有著獨特見解的高層管理人員，通過1.5小時的高濃度對談，解構(gòu)數(shù)智化關(guān)鍵命題。
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