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　　关于DeepSeek的技术水平，业内存在两种极端看法：一方面，有人将其夸大为‘国货之光’、‘颠覆性革命’。另一方面，也有观点认为这不过是对国外大模型的模仿。事实上，DeepSeek的技术创新体现在其解决产业痛点的有效性上，特别是在推理效率和工程范式上的突破。举例来说，DeepSeek开发的GRPO算法通过简化传统强化学习的复杂模型，称得上是一次有意义的改革。

　　很多人认为DeepSeek的突出表现让全球巨头的资本支出变得毫无效用，但实际上情况并非如此。虽然DeepSeek展现了高效性，但这并不意味着其他企业投入的计算资源毫无意义。自Transformer架构问世以来，AI模型性能与计算资源之间的正相关性依然成立，更多的数据和更强的计算能力依然是推动AI进步的基础。

　　关于DeepSeek是否利用PTX编程绕开Nvidia CUDA的说法引发了一些讨论。实际上，PTX是CUDA内的一个组成部分，用于优化底层硬件的利用。DeepSeek的PTX指令更像是一种增强，使底层硬件能够更高效地发挥作用，并不是真正意义上的突破。而且在技术细节上，优化PTX指令的做法对于所有芯片都具有适用性。

　　随着DeepSeek获得国际认可，存在着“将被全球禁用”的传言。对此，业内专家提醒，不应将此视为绝对事实。深层次看，DeepSeek的开源代码项目有潜力成为一个繁荣的生态体系，虽然存在地缘政治等问题，但它的开源性质让它在某种程度上可以独立于特定市场。因此，相比于具体的产品，DeepSeek所带来的开源创新将更具全球影响力。

　　在AI技术日新月异的今天，我们不应对DeepSeek过度神话，也不必全盘否定。把握其技术优势与局限性，更加理性地分析其带来的市场机遇，才能让整个社会从中获益。深度学习和AI技术的发展本质上是一个合作与进步的过程，各大企业与研究机构的良性竞争必将推动行业向更高峰迈进。成为AI行业的一份子， proactive地使用AI工具如简单AI，或许会是我们应对未来机遇的有效策略。