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導語：

長期以來，美國憑借技術先發優勢以及龐大的算力、數據資源，在AI領域占據壟斷地位。在此背景下，中國人工智能初創公司DeepSeek繞開美國主導的AI"算力競賽"，通過開源協作與架構創新，以極低的訓練成本，打造了比肩美國頂尖產品性能的大模型。DeepSeek的成功突圍，也喚起了針對后發國家在人工智能等前沿技術領域“復制-追趕-復制”發展路徑的再思考。

IPP研究員蔣余浩指出，DeepSeek的突圍，增強了以非線性創新觀為指導、激勵多技術路線探索的政策的現實可行性，這種政策可以成為發展嵌入不同行業的人工智能的保障。同時，DeepSeek的發展路徑預示了不同于當前美國少數科技巨頭主導科技和產業的圖景，將為諸多后發國家和企業展現更豐富的發展經驗。???

*本文發表于《電子政務》2025年第3期，為國家社會科學基金項目“數字時代推進包容性增長的國家賦能理論及治理創新研究”成果之一。?

中國人工智能企業深度求索（DeepSeek）在2025年新春前后相繼發布開源權重模型DeepSeek-V3和DeepSeek-R1，以相對較小的訓練成本、參數規模，實現了堪比GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、OpenAI o1等大模型的性能，在短時間內震驚全球。

據統計，到2025年2月中旬，DeepSeek-R1的活躍用戶已達2000萬。關于DeepSeek-R1的技術層面問題，海內外專業人士已有許多評論。然而，DeepSeek發展經驗所展現的對于科技和產業政策領域的啟發，卻有待深入探討。本文擬以DeepSeek面對的爭議為切入，揭示DeepSeek-R1等新產品顯露的人工智能多技術路線探索的特征，進而分析科技和產業創新政策的著力方向。

有專家表示，DeepSeek讓世界看到了中國科技創新潛力，帶動了中國資產價值重估。圖源：路透社

一、后發優勢的DeepSeek抑或更復雜的發展圖景?

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有一種強烈的討論聲音：DeepSeek-R1是否僅僅只具備了后發優勢？后發優勢通常是指：后發國家或地區在經濟發展過程中相對于先進國家或地區所具有的各種有利條件。

亞歷山大·格申克龍（Alexander Gerschenkron）的經典著述闡明，后發國家可以通過選擇在一定領域內集中資源，引進先進國家的資金、技術和設備，節省科研探索的費用和時間，并快速培養本國人才，在較高起點上推動工業化進程。 [1]僅從后發優勢的理論視角來看，DeepSeek對美國科技巨頭大模型技術的借助，使其產品并沒有超越此前在許多科技和產業領域進行“趕超”的經驗。

然而，DeepSeek實踐還揭示了更復雜的圖景，是后發優勢理論難以涵蓋的。

亞歷山大·格申克龍（Alexander Gerschenkron）在《經濟落后的歷史透視》一書中指出，工業化并不存在一種統一的模式，而是隨著各國起點不同，其工業化道路、策略與模式會出現顯著差異。

(一)趕超戰略下容納多種具體策略，形成復雜的科技和產業發展景象

自二戰結束以來，美國成長為科技能力最強的國家，伴隨著經濟全球化時代的到來，美國科技精英和商業精英將其科技創新網絡和工業生產體系向全球延展，充分利用世界各國的優秀人才、優質且廉價的勞動力以及當地的環境資源、原材料等。這一系列深遠的變化鑄造了美國科技在全球的影響力和統治力。

同時，得益于全球科技創新網絡和工業生產體系的構建，許多原本產業基礎薄弱、科技水平不高的國家和地區，也獲得了重要的發展機遇。如以色列、愛爾蘭、亞洲四小龍和中國大陸等，借助模仿創新(from imitative to innovation)、彎道超車(from short-cycle to long-cycle technologies)或者換道賽車(leapfrogging)等多項具體策略，不但建立了科技和工業發展體系，甚至發展出了本土的大型高新科技企業，成為該產業全球價值鏈上不可被忽視的競爭力量，并因此沖擊了舊有的國際科技創新網絡和工業生產體系。 [2]

DeepSeek-R1的出現，打破英偉達等科技巨頭“堆積算力”的路徑，在短期內造成美國科技巨頭股價暴跌，這個市場反應說明了DeepSeek不只是處于后發跟隨者的角色，更具有求索新策略的意義，其發展路徑至少可以預示不同于當前美國少數科技巨頭主導的科技和產業的圖景，為后發國家和企業展現了更豐富的發展經驗。

據報道，DeepS eek-R1在科技圈爆火后，各領域企業紛紛接入該模型，也讓中國市場重新關注英偉達芯 片。圖為NVIDIA創始人黃仁勛。圖源：Wiki media Commons

(二)后發優勢理論無法為如何避免“追趕者陷阱”提供有效指引

由基于后發優勢理論而形成的工業化發展策略，經常導致后發國家即使取得了一定程度上的“追趕”效果，卻難以擺脫被鎖定在先進國家的既定技術路線內的命運。我國在很多重要企業中曾經出現的“引進-落后-再引進”的“追趕者陷阱” [3]，是幾乎所有后發國家走上工業化道路都會遇到的困境。就人工智能而言，自2022年11月OpenAI發布ChatGPT以來，大語言模型(LLM)成為主流技術路線，獲得了世界各國從業者的追捧。

根據不完全統計，中國在2023年下半年進入“百模大戰”狀態，到2024年9月，中國企業共發布了238個大語言模型，多數是延繼美國科技巨頭的路線，但性能上無法與各類有影響的大模型相比，被業內專家批評造成了巨大的資源浪費。DeepSeek沒有沿著這條拼算力的路徑前進，其實踐探索無論后續將面對多大的爭議和困難，都可以說是啟發了關于在人工智能領域如何實施追趕策略的反思，表明人工智能還遠未到定型階段，可以進行多技術路線平行探索。

實際上，在DeepSeek-R1推出后不久，斯坦福大學李飛飛團隊和華盛頓大學研究人員成功打造s1-32B的人工智能推理模型，以不到50美元的費用，使用了16塊英偉達H100 GPU，耗時26分鐘就完成了訓練。這些人工智能新產品的出現，充分證明在“堆算力”的路徑之外，還可以嘗試其他的探索方向，避免“追趕者陷阱”。

2月6日，李飛飛等斯坦福大學和華盛頓大學的研究人員以不到50美元的費用，使用了16張英偉達H100GPU，耗時26分鐘就“打造”出了一個名為s1-32B的人工智能推理模型。圖源：新華社???

二、認識DeepSeek探索路徑的理論視角：非線性創新觀

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怎樣從理論上認識以DeepSeek為典型代表的創新探索路徑及其展露的更為豐富、復雜的發展圖景?

在科技研究中，后發國家容易陷入以“線性創新觀”來指導制定公共政策的陷阱，也即將創新視為沿著“基礎研究→應用研究→產業轉化”線性路徑發展。在后發優勢理論和追趕策略的支撐下，這樣的政策有相當的益處:

一是便于國家集中一定的資源從事重大科技攻關，引導產業發展;

二是便于國家對整體的產業結構進行不斷調整，適應國際競爭的要求;

三是便于國家圍繞相應的科技和產業內容制定如外資、外貿、技術引進等配套性政策。

然而，一旦認識到科技和產業的發展將會有更豐富、復雜的前景，則這種線性創新觀就不足以成為公共政策的指導理念。

信息通信技術革命興起之后，相關領域的科技和產業的創新發展已經清晰展現出非線性發展的路徑。哈佛大學科技政策專家指出，近幾十年里奠定了信息通信時代基礎的諸項科技成果，都具有不易被簡單歸類為基礎研究或應用研究的特性，而是在科學發現與技術發明之間存在“互動循環”的復雜關系。

比如，雙極型晶體管的發明帶來了晶體管效應的發現，這些發明和發現集合在一起又創造了應用在電腦、汽車等產品上的各類處理器和芯片； 集成電路的發明帶來通用計算機的發明，又促進了計算機科學的發展； 結合材料工程的光纖以及異質結構的發明，使全球通信網絡在物理基礎設施和傳輸速度上成為可能； 旨在提高異質結導電性的材料研發工程，還意外帶來了二維系統中分數量子化現象(fractional quantization)以及一種新形態的量子流體的科學發現。 [4]

雙極型晶體管的發明催生了后來的集成電路（IC）和微處理器。圖源：Wikimedia Commons

與之前的信息通信技術一樣，當前的人工智能也是多學科知識、多技術發明集合的產物，既有各個學科基礎原理方面的突破，也有在處理技術問題過程中解決一系列挑戰的成果。

例如，大模型利用了多種技術對模型進行優化和調整，如自監督學習和增量訓練等。這種為處理技術挑戰而形成的專業知識及技術工具的集成和突破，表明大模型既是一項可供應用的科技產品，又是在多學科融合基礎上的一次突變，因此尤其需要確立“非線性創新觀”加以理解。

人工智能的非線性科技創新特征決定:

其一，可以基于研究端對國際前沿的追蹤或者研究領域本身的創新推動人工智能發展;

其二，也可以基于應用端對研究端提出要求，形成新的研究方向，生產更豐富的人工智能產品。

DeepSeek的探索成就，尤其在后一個方面開放出了更多的可能性——實現了對于產品的廣泛應用，為再進一步基于多樣應用需求而開發更多的科研和技術產品創造條件。

DeepSeek的這個潛能，蘊藏值得討論的理論意義。

杰弗里·丁(Jeffery Ding)的新近研究指出，與國際關系經典文獻中總結的“先進部門引發全球權力結構變化”的觀點不同，實證證據表明，“推動先進技術擴散的制度”對于大國崛起更加重要。他由此勾勒出中國在人工智能競爭中的優勢條件：基礎設施建設、人才培養、促進研發和應用擴散的國家戰略等等。 [5]這項研究將輿論特別關注的創新的“先進性”與“后發性”的對立，引向了更重要的“創新能否獲得廣泛應用”這個層面上。

2025年政府工作報告首次明確“支持大模型廣泛應用”，標志著政策從技術研發導向轉向實際場景應用導向。圖源：新華社

事實上，DeepSeek-R1之所以能在短時間內攪動全球眼球，除了基于所謂“后發國家企業挑戰美國科技巨頭”這一話語之外，更重要的還是大幅度降低應用成本并采取開源的技術路徑，這兩點使得各行各業都有了基于自身發展需求來嘗試使用這個新興科技產品的機會。

李飛飛曾批評，當前人工智能的成就在很大程度上依賴公共資源的歷史投入與積累，例如目前的互聯網和人工智能科技公司多使用PyTorch的開源軟件平臺，沒有這個公共資源，就不會有ChatGPT和Claude這樣的科技產品。

然而，OpenAI和Google開發的大模型，雖然不同程度借助了開源資源，而且非常依賴海量的公共語料庫，但是卻越來越封閉，很少生成新的公共產品。 [6]這個批評意見其實是業內共識，在經受DeepSeek-R1沖擊之后，OpenAI首席執行官奧爾特曼(Sam Altman)也承認選擇閉源路線是錯誤的。DeepSeek正是充分展現了人工智能的非線性創新特性，由此是更值得提倡的技術路徑。

三、激勵人工智能多技術路線探索的公共政策

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從DeepSeek的實踐經驗能夠獲得啟發：切實激勵人工智能多技術路線探索，是我們公共政策當前最需要著力的方向，以此才能真正滿足多元豐富的經濟社會發展需求。

從中央到地方近年的一些政策，顯示了激勵多技術路線探索的意圖，其理論意義和實踐意義值得持續挖掘。

例如，一方面，中國的人工智能發展戰略顯示了非線性創新觀的理念，如國務院2017年7月印發的《新一代人工智能發展規劃》，提出了圍繞不同的應用需求而一體化配置研發、應用和產業培育力量；? 另一方面，工業制造、建筑建材、農林牧漁等領域提出的政策主張，深刻表明了探索多技術路線發展的需求，如廣東省工業和信息化廳2024年1月印發的《2023年全省工業和信息化發展情況及2024年主要工作計劃》，住房和城鄉建設部2024年2月通過的《“數字住建”建設整體布局規劃》，農業農村部2024年10月出臺的《農業農村部關于大力發展智慧農業的指導意見》，等等。

2025年中央一號文件發布，強調以科技創新引領先進生產要素集聚，因地制宜發展農業新質生產力。圖源：新華社

DeepSeek在探索更低成本、更便于適用、更為開源的科技產品路徑方面的經驗，增強了以非線性創新觀為指導、激勵多技術路線探索的政策的現實可行性，這種政策可以成為發展嵌入不同行業的人工智能的保障。

進一步的配套性政策可以提供更多的支持：一方面拓展應用場景，讓不同的科技理念和產品得到應用端檢驗的機會；另一方面激勵學術界同產業界深度合作，既共同解決應用問題，又從應用過程中提煉科學問題，推動實現科學原理的新發現。

*本文作者：蔣余浩 華南理工大學公共政策研究院研究員、廣東新質生產力政策研究中心主任

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參考文獻:

[1]格申克龍 A. 經濟落后的歷史透視[M]. 張鳳林，譯. 北京: 商務印書館，2009:53-59.

[2]Keun L. Innovation—Development Detours for Latecomers[M]. Cambridge:Cambridge University Press, 2024.

[3]陳玲，孫君，付宇航. 政策協調、不確定性與大型技術系 統創新——中國核電技術趕超的案例研究[J]. 公共政策評 論，2024(03): 3.

[4]Narayanamurti V, Odumosu T. Cycles of invention and discovery[M]. Cambridge:Harvard University Press， 2016:54-55.

[5]Ding J. Technology and the rise of great powers[M]. Princeton and Oxford:Princeton University Press, 2024: 195-203.

[6]GTC李飛飛專訪:再談AI變革，呼吁AI資源公共化[EB/OL]. [2025-02-21]. https://baijiahao.baidu.com/s?id=1823904 926054214005&wfr=spider&for=pc.

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審閱 | 劉 深

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