零一万物创始人兼CEO李开复在中关村论坛上指出，DeepSeek的成功证明开源的重要性，预示着AI领域更大的发展潜力。他认为，随着Scaling Law从预训练端向推理端转移，AI模型和应用将在今年迎来加速爆发。李开复分析了超大预训练模型价值降低的四个原因，并强调其价值将更多体现在“教师模型”的角色中。他认为，AI学习范式正在从“人教AI”转变为“AI教AI”，预示着行业的新变革。

💡李开复认为，DeepSeek的成功证明了闭源的局限性，开源模式将驱动AI领域更大的发展。

📈他预测，Scaling Law从预训练端向推理端转移，AI模型和应用将在今年加速爆发，行业口号是“Make AI Work”。

📉李开复分析了超大预训练模型价值降低的四个原因：数据不足、超大GPU群效率降低、价格昂贵、速度慢。他认为，超大预训练模型的价值正在转移。

🔄超大预训练模型的价值将更多体现在“教师模型”的角色中，成为大模型时代的基础设施。新学习范式将是“AI教AI”。

IT之家 3 月 29 日消息，综合界面新闻及新浪科技，在今日的中关村论坛人工智能日的主题演讲上，零一万物创始人兼 CEO 李开复表示，DeepSeek 的成功证明闭源是一条死路，开源才会有更大的发展。

他认为，随着 AI 的 Scaling Law 法则从预训练端转移到推理端上，AI 模型、AI 应用会在今年迎来新的加速爆发，今年的一个行业口号应该是“Make AI Work”（让 AI 变得有用）。他表示，随着 Scaling Law（慢思考）的放缓，超大预训练模型的直接商业价值在逐步降低。

IT之家获悉，李开复给出的四个理由是：数据不足导致传统预训练将终结；超大 GPU 群效率降低，容错问题等导致边际效应降低；超大预训练模型价格昂贵，速度缓慢；新推理 Scaling Law 将带来更高回报。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 AI 教 AI。