Transformer架构：生成式AI的基石

Transformer架构是生成式AI发展的核心驱动力。它通过自注意力机制，能够高效处理序列数据并理解复杂的上下文关系，为GPT等大型语言模型的性能突破奠定了基础。

上图简示了Transformer模型的基本处理流程：输入数据（如文本）首先被转换为向量嵌入，随后通过编码器进行深层特征提取和上下文理解，解码器则基于这些信息生成目标输出序列。

GPT模型参数量增长趋势

从GPT-1到GPT-3，模型参数规模的急剧增长是其能力提升的关键因素之一。更大的参数量通常意味着模型能学习更复杂的语言模式和知识。

注：GPT-4及更新模型的具体参数量未完全公开，但其在效率和多模态能力上实现了显著提升。DeepSeek-V2总参数量达到2360亿，激活参数210亿。

DeepSeek作为中国AI领域的新兴力量，凭借其创新的架构设计和对成本效益的极致追求，正在挑战全球AI市场格局。其愿景是通过优化资源，在保持高性能的同时，降低AI模型的开发和部署门槛。

DeepSeek-V2-Lite 性能基准 (SFT Chat模型)

DeepSeek-V2-Lite（160亿总参数，24亿激活参数）在多项中英文基准测试中表现出色，常优于参数量更大的密集模型或其他MoE模型。

数据来源：DeepSeek官方发布。该表展示了部分关键基准测试结果。

中国正经历从“世界工厂”向全球高科技强国的深刻转型。人工智能，特别是以DeepSeek为代表的本土创新，是这场转型的核心驱动力，推动中国制造业向智能化、高端化迈进。

AI赋能中国关键行业

DeepSeek等AI技术已广泛应用于中国多个关键行业，显著提升效率，优化流程，并催生新业态。

此外，中国计算能力持续增强，预计到2025年AI计算能力占比达35%，为AI广泛应用提供坚实基础。DeepSeek在金融风控（已整合至主要银行）、缺陷检测等领域也展现了巨大潜力。

全球AI竞争日趋激烈，美国和中国是其中的主要参与者。两国在投资规模、创新生态、人才战略及治理方法上各有特点。

AI治理方法对比

各国在AI治理上采取不同策略，反映了其价值观和优先事项的差异。美国注重灵活和行业特定监管，欧盟强调伦理和风险为本，中国则侧重国家主导下的规范发展与开源合作。

尽管面临半导体出口管制等挑战，中国通过本土创新和效率驱动的方法展现韧性。然而，AI伦理、偏见和数据隐私问题仍是全球共同关注的焦点。