摘要：国际知名的程序员论坛上，流传着一段测试视频：在实时编程挑战中，用户用很模糊的语言讲自己想要什么时，DeepSeek不但能听懂，还能提出优化意见。

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我国AI模型DeepSeek最近势头之火，如何让美国方寸大乱之类的，相信大家看多了也不稀奇了。

有意思的是，本以为就中美斗法，结果印度跳出来了，扬言只要10个月，他们就能研发出超过中国的AI。

咱们也不懂印度哪来的自信，难道是真不懂我国DeepSeek有多强？

国际知名的程序员论坛上，流传着一段测试视频：在实时编程挑战中，用户用很模糊的语言讲自己想要什么时，DeepSeek不但能听懂，还能提出优化意见。

更令人意外的是，在处理复杂的数学问题时，不但能把难懂的数学公式变成直观动画，还会用5种方法来验证答案是否正确。这操作把麻省理工的数学教授，都震惊得连发3个惊讶的表情。

DeepSeek为什么这么厉害呢？原来是因为中国的研发团队用了一个新方法。他们把这个方法起了个专业的名字叫“认知蒸馏”，其实就是把两种不同的技术混在一起用：一个负责理解问题，另一个负责解决问题。

此外，DeepSeek还有一个超级"过滤器"，能从海量的数据中，快速找出真正有用的信息。打个比方，如果有1000份资料，它能自动挑出其中最有价值的13份，剩下的都不用人工去看。

这样一来，训练AI的成本就大大降低了，只花了557.6万美元，相当于GPT-4.0预算的咖啡间零食开支。

当性能参数还在技术论坛引发口水战时，市场已经用真金白银投了票——DeepSeek上线3天，便登顶中美应用商店榜首。

硅谷风投圈的群里，疯传着某天使投资人的懊悔日记：“3年前那个穿着运动鞋来路演的中国团队，我竟然以为他们在讲科幻故事。”

更耐人寻味的是，已有17家医疗影像公司将其集成到诊断系统中，因为在对10万份病历的盲测中，DeepSeek的鉴别准确率，比专业医生高出8%。

真正让华尔街分析师坐不住的是，DeepSeek把自己的“秘方”公开，让所有人都可以免费使用和改进。

于是在模型发布的72小时内，有人用它来研究蛋白质的形状（这对研发新药物很重要），有人用它来破解古代文字的含义，更有意思的是，一个荷兰的高中生居然用它完成了梵高生前没画完的作品。

这已经不是简单的技术更新了，这是一次革命性的突破！

不同于OpenAI将GPT系列锁在专利高墙内，DeepSeek把技术免费分享给全世界——这个决定彻底改变了中国AI产业在全球的地位。

也正是因为开源的决策，才让DeepSeek彻底成为了全球火爆的大热门，在DeepSeek的带动下，机遇可能无处不在。

DeepSeek开源社区已汇集来自127个国家的开发者，这种分布式智慧让模型迭代速度提升400%。

但这看似大方的做法其实暗藏商机。虽然基础版是免费的，但付费使用专业版的企业用户，却在疯狂增长，每3个月就增长3倍。这就像红帽公司靠着免费的Linux系统赚大钱一样。

那些免费使用这个系统的开发者们，自发成了它的“粉丝团”。有数据显示，这种开放的系统，比保密的系统在处理特殊情况时要强73%。

这些亮眼的表现引起了全球关注。欧盟开始参考它的透明度标准，印度的AI发展规划里有11处都是对标它的技术指标。

当美国硅谷还在纠结要不要开源的时候，深圳的计算机已经在处理全球35%的AI训练数据了。

这种开放策略产生了意想不到的效果：印尼用它来做医疗诊断，巴西用它来监测雨林，德国用它来做工业检查，都是基于这套中国的技术。

最有意思的是印度。虽然印度部长说要开发自己的AI系统，但他们的技术文件中68%的参考资料都来自DeepSeek。

未来五年，开源协议将替代专利壁垒成为技术主战场，而DeepSeek正在证明，东方智慧完全能制定新的游戏规则。

DeepSeek的成功不仅让全球AI圈为之震动，也激发了一些新兴市场的自信，印度的迷之自信又因为DeepSeek的成功爆棚了，开源和低成本策略，让印度看到了在AI领域实现弯道超车的希望。

DeepSeek强到这种地步，我们国人没飘，印度倒是突然信心爆棚了。印度铁道、通信以及电子和信息技术部长瓦伊什瑙，宣布印度将在未来10个月内开发出本土大语言模型。

而且上来就放了卫星，在他的介绍中，印度本土大模型将战胜DeepSeek和ChatGPT，印度哪来的底气如此嚣张？难不成他们的AI技术积淀，已经足以支撑这个翻盘计划了？

面对全球AI竞赛的紧迫性，印度政府近期密集批准了18项战略性提案，这些政策可不是简单的资金投入，而是构建起覆盖算力基建、数据共享平台与创新孵化机制的三维支撑体系。

在农业科技领域，政府计划建立全国性的作物生长数据库，这个覆盖2.3亿农户的数据网络，将成为训练垂直领域AI模型的关键燃料。

补贴政策的落地方式，已经能看出印度决策者对印度AI崛起的野心，40%的计算成本减免就是想要通过公私合营模式，实现全新的策略。

政府以战略投资形式入股云计算中心，换取对本土开发者的算力折扣，这种机制将每小时AI训练成本从1.29美元压缩至0.77美元，相当于为初创企业节省了每年约150万美元的运营开支。

不过有业内人士指出，这仅仅是基础设施层面的支持，真正难关在于如何将政策红利，转化为实际生产力。

在基础模型研发方面，印度AI使命的推进策略值得玩味，六家核心开发商并非传统意义上的科技巨头，而是由三家学术机构、两家金融科技公司和一家农业大数据企业组成的混合阵容。

从这种组合模式也能看出，印度试图将行业know-how模式直接注入基础模型开发。

班加罗尔AI研究院首席科学家拉吉普特，就对这事说的很清楚：我们的优势不在算力竞赛，而在于用550万美元预算，开发出能精准诊断20种热带疾病的医疗模型，这种特定场景的突破可能改变游戏规则。

看来印度这是要将DeepSeek当成首要的赶超目标了，不过印度在AI赛道上的布局存在明显短板。

孟买理工大学最近的调研显示，全国可用于AI训练的结构化数据总量仅为中国18%，且78%的医疗数据仍停留在纸质档案阶段。

现有的5000个开源数据集中有43%存在标注错误问题，这些问题都是隐形的地雷，随时可能摧毁精心搭建的模型架构。

但印度开发者正在探索独特的突围路径，浦那的初创企业AgriBrain开发的水稻产量预测模型，仅用20万张田间图像就达到了国际顶尖水平，印度工程师也是有创新性的，这次突破就创新性地融合了卫星遥感数据和农民经验数据。

这种"土法炼钢"式的创新，或许正是印度AI发展的缩影，在资源约束中寻找突破，将本土化优势发挥到极致。

当被问及与OpenAI等巨头的竞争时，瓦伊什瑙的目标也十分明确，他表示印度不需要复制GPT-5，而是要培育100个解决具体民生问题的专用模型。

这种务实主义思维正在影响整个产业生态，从海得拉巴的智慧灌溉系统，到金奈的结核病筛查AI，印度正试图用场景创新，弥补基础研究的不足。

印度的人才储备方面正在呈现冰火两重天现象，虽然每年有35万名工程师毕业，但真正具备深度学习研发能力的不足8000人。

为此印度科学院启动了“百校千师”计划，在地方院校批量培养AI讲师，班加罗尔、海得拉巴等科技枢纽正在形成独特的人才虹吸效应，工程师社区在GitHub上的协作活跃度已跃居全球第三。

在这场静悄悄的AI革命中，资金流向揭示出新的趋势，风险投资不再盲目追捧通用大模型，而是向农业科技、方言处理等细分领域倾斜。专注于印地语自然语言处理的Bhashini项目，最近就获得了4500万美元的专项投资。

这种定向爆破式的投入策略，或许能为印度开辟出差异化的竞争优势。

当我们回顾这场全球AI竞赛，DeepSeek的崛起必然是个重要的里程碑，它不仅展示了我国在AI技术上的巨大进步，还通过开源策略重构了全球竞争格局。

至于印度能否能如愿成为下一个AI大国，让我们拭目以待。

信息来源：

称赞DeepSeek低成本AI模型 印度部长：计划开发印度本土模型，10个月内就绪 红星新闻 2025-02-01

DeepSeek开源背后战略智慧：中国AI如何用"开放"重构全球竞争格局 2025/02/01 Zaker新闻

评论丨DeepSeek“横空出世”，成功的关键源于这两点 红星新闻 2025-01-27

来源：百科密码