DeepSeek与ChatGPT对比有哪些优势。2025年1月20日，中国DeepSeek公司发布了DeepSeek R1大模型。该模型在数学推理等基准测试上超越了行业领先模型，其性能和成本指标引起了广泛关注，引发了三个“没想到”的讨论。

首先，DeepSeek R1由一家从事量化投资的中国公司开发，打破了传统观念中AI大模型研发需要科技巨头长期投入和技术积累的认知。其次，尽管在竞争激烈的AI领域顶尖模型通常被视为核心资产并保持闭源，DeepSeek R1却选择了开源模式，这有利于吸引更多参与者，促进更大规模的创新生态形成。最后，美国在AI领域的领先地位似乎并不如人们想象中的牢固，DeepSeek R1的出现让人们重新评估中美AI能力差距及全球竞争格局。

这些“没想到”都与规模的概念有关，也是理解DeepSeek对中国创新发展启示的关键。DeepSeek的成功降低了算力推理的约束，促进了技术从“小众”走向“普惠”。要理解这一点，需区分AI领域中的规模定律和规模效应。

规模定律是指在给定算法框架下，增加数据、参数和算力会提升AI性能，但边际收益逐渐递减。而规模效应则意味着规模越大，单位产出的成本越低。对于AI大模型而言，内部规模效应体现在单个组织或企业通过自身生产规模扩大降低成本和提高效率；外部规模效应则是整个行业规模扩大带来的共同收益。

DeepSeek的成功看似是降低了规模定律的约束，但从宏观角度看，实际上是规模经济的体现，尤其是中国的大国规模提供的外部规模经济。AI领域的竞争不仅是企业之间的竞争，更是国家之间的体系化竞争。只有国家层面的规模效应才能支撑持续性算法创新。

在国际竞争分析中，中金研究部和研究院的《AI经济学》显示，美国和中国凭借显著优势占据AI发展指数排行榜前两位。虽然美国在研发端略占优势，但中国在应用端更具优势。两国在规模上有各自的特点，带来了不同的发展路径。例如，中国适合聚焦于算法技术进步，而美国则更适合发挥算力优势。

DeepSeek的开源模式也降低了应用层使用大模型的商业壁垒，有助于加速“人工智能+”进程。开源系统如Android因其较低的商业壁垒，在用户数上远超闭源系统iOS。DeepSeek的开源模式不仅能够更好地发挥中国在应用层的规模优势，还能实现创新经济收益的更平衡分配，从而为可持续增长带来积极影响。

关于科技创新与产业创新机制，DeepSeek的成功提示我们重视需求侧与人才激励问题。大市场与多元化的需求是促进产业创新的根本驱动力。同时，多样化的人才激励机制有助于应对技术路径和商业模式的不确定性。

此外，DeepSeek作为金融领域的公司成功开发出高性能AI大模型，反映了金融科技与科技金融的互动关系。现代金融体系构建在信息技术基础上，金融科技展示了金融在需求侧对创新的推动作用。如何在保护消费者权益和经济金融稳定之间找到平衡，是发挥金融科技积极作用的关键。