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评论员：主权AI对南方国家遥不可及 数字主权挑战显现

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2025-02-18 05:28:44  观察者网

DeepSeek-R1模型的开源发布再次引发了全球对大语言模型（LLM）人工智能的关注。DeepSeek以远低于OpenAI的成本训练出了效果接近甚至部分优于OpenAI-o1的模型，并通过“蒸馏”技术提供了一系列参数规模相对较小、效果劣化不严重且有一定实用价值的衍生模型，例如国家超算互联网平台SCNet部署并免费向公众开放的Qwen-7B和Qwen-32B等。

根据实验和估算，部署运行DeepSeek-R1 671B模型用于内部研究实验，每小时成本在300元以上或每月十几万元；如果采用有监督微调方法进行训练，成本还会增加几倍。尽管这个成本仍然超出大部分个人和小微企业的承受能力，但对于大型企业和国家来说已经完全可以接受。

这意味着大语言模型被DeepSeek高度“民主化”了：任何国家都能训练并部署一个很大程度上自主可控、体现本国价值观且能结合本国实际情况的大模型AI。几个月前，这几乎只有美国和中国能做到。

一些国家政府已经意识到这一转变的重要性。印度政府计划投入计算基础设施、数据和资本支持，在农业和气候变化等领域构建与人工智能相关的应用，据说其大模型将在DeepSeek-R1的基础上构建。韩国宣布加快国家级人工智能计算基础设施建设，目标是成为“全球第三大AI强国”，显然认识到各国都有可能在短期内建成自己的“主权AI”，而DeepSeek的开源大大加速了这一进程。

巴西UFABC大学教授Sergio Amadeu指出，DeepSeek的开源使那些在技术上依赖美国发展的国家能够制定有利于自身发展的战略，但开源并不能解决建设对地方和国家发展至关重要的主权基础设施的问题。数字主权是一个系统工程，仅靠一两项立法或“杀手应用”的突破无法实现全面提升。

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