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　　Scaling Law 是否过时？开源生态如何构建？大模型护城河究竟在哪？哪些行业将被颠覆？程序员是否面临失业危机？面对 AGI 浪潮的滚滚而来，我们不禁要追问：AI 的进化之路，将通向何方？这些 “灵魂拷问”，直击当前 2025 AI 圈最核心的焦虑！

　　为了解答这些问题，CSDN 特别企划「DeepSeek 暨 AI 进化论十日谈」系列直播。本期为十日谈系列直播之第四讲，CSDN 高级副总裁、Boolan 首席技术专家李建忠对话北京大数医达创始人 & CEO、复星集团首席 AI 科学家邓侃，两位 AI “老炮儿”火力全开“硬核”对话，围绕十大犀利议题，分享最前沿的认知干货。

　　DeepSeek 之后，还要不要相信 Scaling Law，要不要囤卡“大力出奇迹”？

　　李建忠：DeepSeek 的出现，确实给 Scaling Law 理论带来了一些新的思考。我认为，虽然预训练模型的 Scaling Law 可能会因为数据瓶颈和模型集中化而放缓脚步，但在推理计算领域，Scaling Law 依然拥有广阔的天地。随着推理需求的井喷，未来推理侧的算力需求占比甚至可能远超预训练。

　　所以我的结论是，DeepSeek 之后，我们真的不需要再像过去那样，为了预训练而大量囤积英伟达 GPU 卡了。未来的算力需求将更加多元，除了英伟达，像AMD、Intel、谷歌 TPU 等多种算力方案都将在推理市场分一杯羹。

　　邓侃：完全同意，OpenAI 那种“大力出奇迹”堆算力 Pre-training 模式，确实要被 DeepSeek 这样的创新模式所打破了。

　　我更想补充的是，Training（训练供给侧）的问题要细分来看：首先，星际之门 Stargate 那样的超大算力项目，可能不再是 AI 发展的唯一答案。其次，未来的智力涌现可能更多地发生在 MoE（Mixture of Experts）模型的 Experts 局部，而不是仅仅依赖模型规模的无限扩张。

　　最后，MoE 架构实际上为小企业参与大模型 Training 打开了一扇窗。未来，小企业完全可以作为 Expert 模块，融入到大厂的大规模模型训练中，就像 Midjourney 与 Niji 的合作那样，小厂也能在大模型时代找到自己的位置。

　　邓侃：对于这个问题，我的答案斩钉截铁——数据永远重要，但我们需要重新定义“数据”的概念。在我看来，对于任何一家严肃的大模型研发机构，全互联网数据仍然是基石，DeepSeek 这样的公司已经帮我们完成了全网数据的初步清洗和整理。中小企业可以站在巨人的肩膀上，通过蒸馏 DeepSeek 等大模型，快速获取高质量的精选数据。更重要的是，AI 生成的数据正变得越来越有价值，这些数据是互联网原生数据的一种提纯和升华。展望未来，IoT (物联网) 数据将是下一座金矿，例如特斯拉的驾驶数据、城市监控数据、各类传感器数据等等，都蕴藏着巨大的潜力。

　　李建忠：数据不仅重要，而且会越来越重要。我想补充的是，未来的数据竞争，将聚焦于两个关键点：

　　一是环境中的过程数据，而非仅仅是静态的历史数据。例如，在软件工程大模型的训练中，程序员写代码的过程数据，Issue 数据，比最终的代码结果更具价值。

　　二是数据质量。互联网数据固然海量，但真正能喂饱 AI 的，是各个领域的高质量、专业化数据。正如 DeepSeek 在数据质量上投入了巨大精力，甚至传言说创始人梁文峰会亲自下场标注数据，足以说明数据质量的重要性。

　　李建忠：DeepSeek 的横空出世，绝不是什么 “雕虫小技”，而是一场生态级的创新，甚至是国运级的创新。在我看来，DeepSeek 的意义至少体现在三个层面：

　　首先，它和 OpenAI 的 o1 模型一起，引领了AI 范式的转移，从预训练走向了推理计算，而且 DeepSeek 的开源，加速了强化学习技术的普及。

　　其次，DeepSeek 的开源本身就是一种生态战略，它将倒逼整个大模型生态的建设，包括算力生态、应用生态、Agent 生态等等。

　　最后，也是最重要的一点，在全球技术竞争的大背景下，DeepSeek 的突破，无疑具有国运级的战略意义，它极大地提振了中国 AI 行业的士气，甚至惊艳了世界。正如饶议教授所说，DeepSeek 的意义堪比“自战争以来，中国给西方技术界带来的最大震撼”。

　　邓侃：如果用“国运级创新”来形容 DeepSeek 的突破，我认为毫不为过，甚至恰如其分！我从四个方面来解读 DeepSeek 的“国运”意义：

　　第一，DeepSeek 的成功，是对美国技术霸权的有力回击，堪称“反围剿”的胜利；

　　第二，DeepSeek 的开源和低价策略，团结了全球开发者，甚至包括欧盟、日韩等，这简直是一场“反霸权”的统一战线；

　　第三，美国的制裁，或许会倒逼中国加速 GPU 国产化，最终实现“集中力量办大事”的壮举；

　　第四，外部压力反而可能催化中国AI产业链的快速成熟，构建起自主可控的 AI 生态闭环。 我对中国 AI 的未来充满信心，DeepSeek 的出现，无疑是一个划时代的里程碑。

　　在我看来，Android 真正的成功之处，在于其卓越的架构设计：BP（基础协议）+ AP（应用处理器）的分层架构，让 Android 拥有了强大的跨平台能力和灵活的可扩展性。反观 DeepSeek 的 MoE + MLA 架构，与 Android 的设计理念有着异曲同工之妙：MoE 架构赋予了系统伸缩自如的能力，MLA 机制则大幅提升了效率。我甚至大胆预测，DeepSeek 有潜力成为 AI 时代的“鸿蒙”，它完全可以借鉴 Android 的成功经验，构建一个跨设备、跨平台的 AI 开放生态。

　　李建忠：我忍不住追问一句：DeepSeek 有没有可能更进一步，在算力层也实现反向的“软件定义硬件”，从而一统算力江湖？

　　邓侃：这个问题很有想象力。DeepSeek 的技术路线，的确有可能倒逼国产 GPU 迎来春天，甚至催生出中国自己的 GPU 标准。DeepSeek 团队对算力效率的极致追求，迫使他们深入 GPU 底层进行优化，这无疑为国产 GPU 提供了绝佳的学习和追赶机会。

　　李建忠：坦白说，我对绝大部分闭源模型的前景并不乐观，但如果一定要说有机会，那也只有极少数与超级应用深度融合的闭源模型了。

　　在我看来，闭源模型想要突围，必须走“应用 + 模型”的路线，牢牢绑定自身的核心应用场景，打造应用平台的护城河，并借助数据飞轮效应，不断优化用户体验和特定领域的知识积累。放眼中国互联网，字节跳动或许是最有希望成为“中国 iOS”的公司，毕竟，超级应用（抖音）和强大的分发能力，是闭源模式得以生存的关键。

　　邓侃：对于建忠的观点，我持有保留意见。我认为字节跳动如果选择闭源，恐怕不是一个明智之举。在我看来，用户粘性并没有想象中那么可靠，内容平台的用户很容易“用脚投票”，用户粘性并非真正的护城河。一旦竞争对手的内容质量实现反超，用户倒戈只是分分钟的事情。更何况，字节跳动本质上是一家互联网公司，缺乏像 iOS 那样的硬件生态作为支撑。而且，内容质量的提升，并非与封闭性划等号，一个开放、充满活力的生态，往往更能孕育出优质的内容。

　　大模型到底有没有护城河？如果你是梁文锋，如何建立 DeepSeek 的护城河？

　　邓侃：要探讨大模型的护城河，我们不妨先回顾一下互联网时代的“护城河三要素”：技术壁垒、用户粘性、内容壁垒。

　　技术壁垒：DeepSeek 选择了“唯快不破”的策略，通过持续的技术迭代来保持领先，但这本身就存在风险，谁也无法保证永远领先。

　　用户粘性：DeepSeek 需要有意识地培养用户粘性，通过个性化服务和优质体验来增强用户依赖。

　　内容壁垒：DeepSeek 需要不断提升全网数据搜索和优选能力，为用户提供独一无二的优质内容。

　　综合来看，我认为 DeepSeek 在三个护城河要素中，至少能占据两个半。用户粘性和内容壁垒是 DeepSeek 的优势，技术壁垒虽然有风险，但可以通过持续创新来弥补。

　　李建忠：对于护城河这个概念，我可能和邓侃的看法不太一样。我认为大模型可能很难建立起像操作系统那样固若金汤的护城河。在我看来，技术壁垒并非真正的护城河：技术迭代太快了，领先优势转瞬即逝。

　　IT 历史无数次证明，技术领先者最终也可能黯然失色。用户是善变的，忠诚度并没有那么高。再高的初始用户粘性，也抵挡不住颠覆性创新的冲击。DeepSeek 的训练内容本身，可能并不构成独特的竞争优势，其他玩家也能够通过各种途径获取类似的数据。

　　Development（开发平台）：DeepSeek 如果能成功打造 Agent 平台，或许能构建起一定的护城河。

　　Deal（交易平台）：DeepSeek 也有可能涉足 Agent 交易环节，构建支付平台。

　　Design（交互设计）：大模型可能很难掌握交互设计的主导权，操作系统在这方面似乎更有优势。

　　Device（设备）：大模型不掌控硬件设备，操作系统与硬件深度绑定，控制力更强。

　　所以我的观点是，大模型在 Development、Distribution、Deal 这三个 D 方面，或许有机会构建一些护城河，但在 Design 和 Device 方面，则可能难以与操作系统级别的护城河相提并论。当然，这只是我目前的思考，也许更重要的是，像梁文峰这样的创新者，他们的目标可能已经超越了传统的护城河思维，他们追求的或许是更广阔的 AI 未来。

　　邓侃：要回答这个问题，我倾向于从两个维度来分析：一是开源 vs. 闭源，二是产品形态的相似度。在我看来，闭源模型，首当其冲，最为危险。因为开源模型更容易抱团取暖，形成统一战线，共同对抗闭源巨头。而产品形态与大模型核心功能（问答搜索、多模态生成）越接近的行业，也越容易受到冲击。比如，传统的搜索引擎、图像公司、影像识别公司等等，都站在了风口浪尖。

　　李建忠：我更倾向于构建一个“危险——安全”光谱，来量化不同行业受冲击的程度。在我看来：

　　最危险的，莫过于信息服务行业（搜索引擎、问答类网站）。这些行业的产品形态与大模型的核心功能最为相似，极易被直接替代，可谓“首当其冲”。

　　其次危险的，是内容行业（内容平台、社交媒体）。AI 内容生成将颠覆内容生产模式，创作门槛大幅降低，传统内容平台面临巨大冲击。

　　再次危险的，是电商行业。Agent 可能绕过传统电商平台，直连商家，重构电商分发体系和流量入口。

　　相对安全的，是服务行业（O2O 服务，如携程、美团）。服务落地需要线下执行，AI 短期内难以完全替代，O2O 平台在整合线下服务资源方面仍有优势。

　　而最安全的，当属社交行业。社交需求是人类的刚需，情感连接是 AI 难以替代的，腾讯 (微信) 在社交领域的护城河，依然坚不可摧。

　　在前文关于护城河和行业颠覆两大问题的讨论中，已经提前“剧透”了 AGI 时代互联网逻辑的变与不变。

　　护城河重塑。传统流量、数据、技术壁垒不再是王道，用户交互入口、Agent 生态、场景深度融合，将成为新的护城河。

　　内容生产颠覆。AIGC 将掀起内容创作革命，“人人皆可创作”的时代加速到来，内容平台亟需转型。

　　电商模式重构。Agent 可能颠覆传统电商，“去中心化”的 Agent 电商或将兴起，电商平台需积极拥抱 Agent 生态。

　　交互入口之争。人机对话成为新入口，操作系统和超级 App 将上演 “入口争夺战”。

　　优质内容为王。内容为王的本质不会改变，AIGC 时代，优质、独特的内容将更显稀缺和珍贵。

　　社交刚需永恒。社交是人类的底层需求，情感连接是 AI 无法替代的，社交平台依然拥有不可撼动的地位 。

　　邓侃：我的观点很直接——任何行业，任何职业，在 AI 时代都既有机遇，也有挑战，关键在于你是否主动拥抱 AI。我的建议是，拥抱 AI 者，乘风破浪；拒绝 AI 者，逆水行舟。

　　以程序员为例，善用 AI 辅助编程工具，就能效率倍增，将精力投入到更具创造性的工作中。未来，全栈工程师将成为稀缺人才，因为 AI 能够拓展个人能力边界，一人可抵多人。当然，一些重复性、低技能的工作，比如 DBA（数据库管理员），可能会被 AI 自动化工具取代。

　　李建忠：我认同邓侃的看法，AI 既是挑战，更是机遇。对于程序员而言，与其担心被 AI 取代，不如拥抱 AI，成为 AI 的驾驭者。

　　我认为，程序员不会大规模失业，但职业发展路径会发生转变。就像汽车出现后，马车夫消失了，但司机却成为了更庞大的职业群体。AI 时代，程序员将从单纯的“代码工人”，进化为“软件构建师”，他们将更多地利用 AI 工具来提升效率，专注于更高级的架构设计、业务理解和创新应用。未来，“人人都是开发者”或许不再是梦想，掌握 AI 工具，人人都有机会参与软件创造。

　　这个问题与第九问异曲同工，两位嘉宾的观点也高度一致：AI 代码能力的突飞猛进，不会导致程序员大规模失业。

　　AI 辅助编程工具，能够极大地提升程序员的生产力，让程序员有更多精力专注于高阶任务。未来程序员的核心竞争力，将不再是单纯的“手撸代码”，而是对业务的理解、对架构的设计、以及对 AI 工具的驾驭能力。

　　本期对话，李建忠与邓侃两位专家，以其前瞻性的视野和犀利的观点，为我们奉上了一场精彩绝伦的 AI 思想盛宴。他们深入探讨了 DeepSeek 现象背后的技术逻辑和产业影响，更对 AGI 时代 AI 的未来发展趋势，进行了大胆而富有洞见的预测。

　　「DeepSeek 暨 AI 进化论十日谈」系列直播，将继续秉持开放、思辨、前沿的理念，邀请更多 AI 领域专家，带来更多深度、尖锐、前瞻的思想碰撞，敬请期待后续更精彩的直播！

　　十日谈第 1 讲（2 月 6 日）综述开场：DeepSeek 技术创新及对 AI 生态的影响

　　十日谈第 3 讲（2 月 8 日）直击 Deepseek 技术真相，对我们究竟意味着什么？

　　十日谈第 4 讲（2 月 8 日）DeepSeek 十问（就是你现在看的这篇文章！）

　　十日谈第 5 讲（2 月 9 日）聊聊关于 DeepSeek 的十大错误认识

　　「DeepSeek 暨 AI 进化论十日谈」系列直播栏目，还将继续为您奉上更多精彩内容，第七讲直播再次由建忠老师“Solo”，深入探讨 DeepSeek 如何推动软件开发的智能化转型，分析其在提升开发效率、优化流程及增强协作方面的创新应用。建忠老师将分享前沿见解，揭示 AI 如何重塑软件开发的未来。欢迎预约今晚直播：

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