對話全國政協委員周鴻禕：DeepSeek正加速中國AI產業革命爆發

南方財經全媒體集團全國兩會報道組記者白楊 北京報道

今年年初，DeepSeek的崛起，在全球範圍內掀起一股DeepSeek熱潮。

近日，全國政協委員、360集團創始人周鴻禕在接受南方財經全媒體集團全國兩會報道組記者採訪時表示，DeepSeek最大的成果不僅是讓中國大模型在技術上趕上了美國大模型，同時在中國用戶、企業和政府中做了一次人工智能的普及教育。

他認爲，由於DeepSeek免費、開源等特性，政府和企業紛紛開始採用DeepSeek降本增效，加速了中國AI產業革命的爆發。

但DeepSeek作爲基座模型，也存在着幻覺、提示注入攻擊等問題。同時，大模型要在企業內部真正發揮作用，還需要連上企業的專業知識庫、打造智能體，調用企業各種IT系統，這進一步加劇了安全風險。

因此周鴻禕指出，當大模型滲透率提升時，應用安全問題也迫在眉睫。“傳統網絡安全已經無法應對新挑戰，所以我建議應由既懂安全又懂AI的企業牽頭，以模製模，通過打造安全大模型來解決大模型的應用安全問題。”

開源將戰勝閉源

DeepSeek的成功，不僅在於用低成本實現了模型的高性能，更是因爲它的開源策略真正推動了AI平權。如今，許多過去堅持閉源的大模型也開始反思，並逐步走向開源。

周鴻禕指出，開源與閉源之爭不僅是技術路線的分歧，更是兩種產業模式的較量。他表示，“美國企業試圖通過閉源壟斷構建技術壁壘，而中國正在用開源生態打破這種局面。”

周鴻禕認爲，開源戰勝閉源是必然的。通過開源，中國企業不僅降低了全球開發者使用大模型的門檻，更將自身置於人工智能技術鏈的頂端——當全球開發者基於DeepSeek開發應用時，中國實際上成爲AI技術標準的制定者。

這種強大的生態聚合效應，將進一步推動DeepSeek的發展。當全球最優秀的開發者都開始使用DeepSeek後，會形成“生物大爆炸”效應，許多基於DeepSeek的成果會加速涌現，同時這些成果也會回饋到DeepSeek社區。

周鴻禕表示，現在即便OpenAI推出了能力更強的模型，用戶也不會輕易更換，因爲DeepSeek免費且開源，更值得信任。

開源讓DeepSeek在全球範圍內獲得了廣泛支持，甚至在美國市場上也有擁護者。現在任何企業都可以把DeepSeek部署在自己的服務器上，進而實現了數據安全的可控。

周鴻禕稱，人工智能要引發工業革命，一定要讓技術進入千行百業、千家萬戶。目前來看，DeepSeek的開源策略對中國產業升級具有槓桿效應。

“過去企業自建大模型需要投入高昂成本購買算力和數據，如今只需一臺服務器就能部署本地化的DeepSeek。”周鴻禕說，這種成本優勢讓中國數百萬中小企業迅速用上頂尖AI技術，形成“全民AI”的產業基礎。相比之下，美國企業受限於閉源模型的高昂使用成本，反而可能在AI普惠化進程中落後。

幻覺是把雙刃劍

在DeepSeek的快速發展過程中，幻覺問題依然存在，這也被認爲是阻礙大模型深入更多產業場景的核心障礙。

周鴻禕認爲，幻覺作爲大模型的“基因問題”，也是一把雙刃劍。“幻覺是大模型具備真智能的體現，也是走向AGI的基礎，它讓大模型體現出更多的創造性和想象力，未來能夠在科研領域發揮重要作用。”

但幻覺在一些對準確性要求極高的行業，比如醫療、金融等，確實會帶來嚴重問題。現階段，大模型幻覺很難徹底消除，但人們已經探索出許多方案，比如通過多個大模型交叉驗證、搜索矯正以及企業知識庫比對等方式對幻覺進行糾正。

周鴻禕提出，在大模型產業高速發展的過程中，不發展是最大的不安全，不能因爲大模型的幻覺問題就因噎廢食。

事實上，幻覺只是AI安全問題的一部分，隨着大模型技術的快速發展，安全挑戰也越發嚴峻。

周鴻禕表示，要正確認識AI安全問題，不能誇大也不能忽視。在其看來，AI安全與業務發展可以同步解決，但面對AI安全問題，不能把它當作傳統的網絡安全問題來解決。

AI安全問題可以分爲四個層面，分別是基座模型安全、用戶端安全、知識庫安全和智能體安全。針對這些AI安全問題，周鴻禕提出的解法是“以模製模”，即用專門的“安全大模型”來管知識庫、智能體以及基座模型的“胡說八道”。

中國AI產業“各自歸位”

DeepSeek的一個重要價值，是讓中國AI產業“各自歸位”，重新找到自己的定位。

在周鴻禕看來，過去一窩蜂地搞“百模大戰”，實際上是在重複造輪子。而DeepSeek的出現，讓許多大模型廠商意識到，既然DeepSeek基座模型做的好，那就讓它做AGI，自己開始轉向模型應用。

這個變化，在過去一個月尤爲明顯，尤其是許多擁有自研大模型的互聯網廠商都開始接入DeepSeek，這也標誌着大模型分工時代的真正到來。

周鴻禕表示，DeepSeek最利好的肯定是大模型應用生態。“過去，許多創業者或小公司因資源有限，難以自建模型。開源模型的性能不足，高性能模型又價格昂貴，尤其是API服務模式，用戶越多成本越高。這些問題導致許多企業遲遲不敢應用大模型。但DeepSeek解決了這些困擾，因此今年會有大量的AI應用出現。”

與此同時，周鴻禕認爲，未來AGI這條路，肯定也不只有DeepSeek會走下去。“對於擁有足夠算力的頭部廠商，他們肯定會堅持做下去”。

對於企業如何用好大模型，周鴻禕提出，企業首先要找好場景，然後結合知識庫形成專業大模型，接着基於專業大模型打造智能體，最後是將智能體接入企業工作流程。

其中，找場景是最關鍵的第一步。周鴻禕將大模型比喻成“電動機”，“把電動機帶回家，可以用於電動牙刷、電動刮鬍刀或電吹風中，如果成本足夠低，你可以買許多電器，每個都配備一個電動機，但你不可能買一個電動機，讓它既能刷牙又能吹風”。

“正如電動機需嵌入具體設備，大模型應用也應走垂直化道路。企業需在特定場景中明確大模型能解決的具體問題。只有這樣，大模型應用才能真正做起來。”周鴻禕說。