创新工场董事长兼零一万物CEO李开复在中关村论坛上，深入分析了DeepSeek的崛起及其对AI行业的影响。他强调DeepSeek通过开源模式缩小了与美国的差距，并加速了中国大模型的落地。李开复认为，2025年将是AI应用大规模落地的元年，大模型能力提升、新技术融合、推理成本降低等因素将推动产业变革。同时，他还指出了超大预训练模型价值转移的趋势，认为其将更多地体现在“教师模型”角色中，预示着AI学习范式的转变。

🚀DeepSeek的崛起：李开复认为DeepSeek通过破解并开源推理模型的思考训练过程，缩小了与美国的差距，并以高效工程效率与OpenAI竞争。开源模式被认为是推动大模型发展的关键，加速了中国大模型的全面落地。

💡AI应用落地三大挑战：李开复指出，企业在落地DeepSeek模型时需解决安全部署、应用实践和行业定制三个问题。零一万物近期也进行了战略调整，全面拥抱DeepSeek，致力于提供企业级部署定制解决方案。

📈AI 2.0时代的机遇：李开复预测，2025年将是AI应用大规模落地的元年。大模型能力提升、新技术融合、推理成本降低是推动产业渗透的关键因素。相较云计算，AI 2.0应用层的爆发周期将缩短到两年内。

📉超大预训练模型价值转移：李开复认为，随着Scaling Law的放缓，超大预训练模型的直接商业价值在逐步降低。数据不足、超大GPU群效率降低、价格昂贵、新推理Scaling Law等因素导致其边际效应递减。超大预训练模型的价值将更多体现在“教师模型”的角色中，预示着AI学习范式的转变。

2025中关村论坛年会期间，在“未来人工智能先锋论坛”上，创新工场董事长兼零一万物CEO李开复发表演讲。对于DeepSeek大爆发，他表示，DeepSeek破解并开源推理模型的思考训练过程，进一步缩小与美国的差距；高效工程效率，与OpenAI天量级融资的底层逻辑针锋相；开源模型能力追赶上闭源模型，进一步推进SOTA模型的商品化。

这表明闭源的路是一条死路，开源才能得到更好的发展；“DeepSeek Moment”大幅加速大模型在中国的全面落地。

不过他指出，DeepSeek模型很强，但企业落地需要解决三个问题：安全部署，快速实现私有化、安全部署的DeepSeek；应用实践，针对行业场景把DeepSeek用起来；行业定制，更懂行、能进化的DeepSeek。

为此，零一万物近期也进行了战略调整，全面拥抱DeepSeek，做企业级DeepSeek部署定制解决方案。

他表示，Al技术井喷的浪潮下，2025年会是Al应用大规模落地的元年。具体而言，过去两年大模型能力不断提升，在问答能力上已经远超人类；新技术持续突破，数字化Al与真实物理世界将进一步融合；大模型推理成本一年下降10倍，Al 2.0普惠点将加速产业渗透；相较云计算，Al 2.0应用层的爆发周期将缩短到两年内。

另外，随着Scaling Law的放缓，超大预训练模型的直接商业价值在逐步降低。理由1，数据不足导致大模型之父预测传统预训练将终结；理由2，超大GPU群效率降低，容错问题等导致边际效应降低；理由3，超大预训练模型价格昂贵，速度缓慢；理由4，新推理Scaling Law（慢思考）将带来更高回报。

他认为，超大预训练模型的价值正在转移，将进一步体现在“教师模型”的角色中，其本质也将更趋进于大模型时代的基础设施。旧学习范式是人教AI，新学习范式是Al教Al。