在人工智能（AI）浪潮席卷全球的背景下，算力成为推动 AI 发展的核心引擎。长期以来，以美国为首的西方国家凭借其在芯片、硬件和算法等方面的先发优势，主导着全球 AI 产业的发展。然而，随着中国 AI 技术的不断突破，这一格局正在发生深刻变化。
2024 年 2 月 18 日，DeepSeek 公司 CEO 公布了一项由梁文锋亲自参与的研究论文成果——原生稀疏注意力（Native Sparse Attention, NSA）机制。
这项技术创新不仅在性能上超越了传统的全注意力模型，更在效率上实现了显著提升，尤其是在处理长序列文本时。这一突破性进展，被视为中国 AI 产业在核心技术领域实现“弯道超车”的重要标志，也为全球 AI 竞争格局带来了新的变数。
一、稀疏注意力：AI 长文本建模的“破局”之举1.1 什么是注意力机制（Attention Mechanism）？
在深入探讨稀疏注意力之前，我们需要先了解其基础——注意力机制。注意力机制是深度学习领域的一项重要技术，最初应用于机器翻译领域。其核心思想是模拟人类的注意力机制，让模型在处理信息时能够“聚焦”于关键部分，忽略不相关的信息。
在自然语言处理（NLP）任务中，传统的循环神经网络（RNN）在处理长序列时面临“梯度消失”和“长期依赖”等问题。注意力机制的引入，使得模型能够直接关注到序列中任意位置的信息，有效缓解了这些问题。
1.2 全注意力（Full Attention）的瓶颈
Transformer 模型是目前主流的 NLP 模型，其核心就是全注意力机制。在全注意力机制中，序列中的每个元素（token）都会与其他所有元素进行交互，计算它们之间的相关性。这种“全局”的交互方式使得模型能够充分捕捉序列中的长距离依赖关系。
然而，全注意力机制的计算复杂度随着序列长度呈平方级增长。这意味着，当处理长文本时，计算量会急剧增加，导致模型训练和推理的效率大幅下降。这成为制约大语言模型（LLM）处理长文本能力的关键瓶颈。
1.3 稀疏注意力（Sparse Attention）的优势
为了解决全注意力机制的计算瓶颈，研究人员提出了多种稀疏注意力机制。其核心思想是，通过某种策略选择性地关注序列中的部分元素，减少不必要的计算。
稀疏注意力机制可以分为多种类型，例如：
局部注意力（Local Attention）： 只关注每个元素周围的固定窗口内的元素。全局注意力（Global Attention）： 引入一些全局节点，所有元素都与这些全局节点进行交互。随机注意力（Random Attention）： 随机选择部分元素进行交互。这些稀疏注意力机制在一定程度上降低了计算复杂度，但往往以牺牲模型性能为代价。
1.4 DeepSeek 的 NSA：算法与硬件的协同创新
DeepSeek 提出的 NSA 机制，是对稀疏注意力领域的进一步创新。它不仅在算法层面进行了优化，还充分考虑了硬件的特性，实现了算法与硬件的协同设计。
NSA 的三大关键创新包括：
动态分层稀疏策略： NSA 采用了一种分层的 Token 建模方法，通过三个并行的注意力分支处理输入序列：压缩注意力（Compressed Attention）： 通过压缩 Token 块来捕获全局信息，处理粗粒度的模式。选择注意力（Selected Attention）： 处理重要的 Token 块，选择性地保留细粒度的信息。滑动窗口注意力（Sliding Window Attention）： 处理局部上下文信息。这三个分支的输出通过一个门控机制进行聚合。这种分层策略兼顾了全局上下文感知和局部信息精确性。
算术强度平衡的设计： NSA 针对现代硬件进行了优化，特别是针对 GPU 的内存层次结构和计算单元。通过优化数据访问模式和计算流程，NSA 显著提升了计算速度。端到端可训练： NSA 支持端到端训练，这意味着它可以直接应用于预训练阶段，减少预训练计算量，同时保持模型性能。
DeepSeek 的 NSA 技术突破，不仅仅是一项技术创新，更具有深远的战略意义。
2.1 打破“算力瓶颈”，加速 AI 应用落地
长期以来，算力不足一直是制约中国 AI 产业发展的关键瓶颈。NSA 技术的出现，为解决这一难题提供了新的思路。通过降低计算复杂度，NSA 使得在有限的算力资源下，训练和部署更大规模、更复杂的 AI 模型成为可能。这将加速 AI 技术在各行各业的应用落地，推动产业智能化升级。
2.2 提升中国 AI 技术的自主可控能力
在当前国际形势下，核心技术的自主可控至关重要。DeepSeek 的 NSA 技术是中国科研团队自主研发的成果，具有完全的知识产权。这标志着中国在 AI 核心技术领域取得重要突破，提升了中国 AI 技术的自主可控能力。
2.3 增强中国 AI 产业的国际竞争力
在全球 AI 竞争日益激烈的背景下，DeepSeek 的技术突破为中国 AI 产业赢得了竞争优势。NSA 技术在性能和效率上的双重优势，使得中国 AI 企业在国际市场上更具竞争力。这将有助于中国 AI 产业在全球 AI 价值链中占据更重要的地位。
2.4 推动中国 AI 人才培养
DeepSeek 的技术突破，也将对中国 AI 人才培养产生积极影响。这项成果将激发更多年轻人投身 AI 研究的热情，吸引更多优秀人才加入中国 AI 产业。同时，NSA 技术的开源，也将为学术界和产业界提供一个学习和交流的平台，促进中国 AI 人才的快速成长。
三、全球 AI 竞争格局的新变数DeepSeek 的技术突破，不仅对中国 AI 产业产生深远影响，也为全球 AI 竞争格局带来了新的变数。
3.1 算力竞赛的新焦点：效率与性能的平衡
长期以来，全球 AI 竞争的焦点主要集中在算力规模上。各大科技巨头纷纷投入巨资建设超级计算集群，以支持更大规模的 AI 模型训练。然而，DeepSeek 的 NSA 技术表明，算力效率同样重要。在算力资源有限的情况下，如何通过技术创新提高算力利用率，实现效率与性能的平衡，将成为未来 AI 竞争的新焦点。
3.2 开源与闭源的博弈
DeepSeek 选择了开源其 NSA 技术，这与 OpenAI 等公司采取的闭源策略形成鲜明对比。开源有助于推动技术的快速传播和应用，但也可能削弱公司的竞争优势。未来，开源与闭源的博弈将更加激烈，不同模式的优劣也将进一步显现。
3.3 中国 AI 力量的崛起
DeepSeek 的技术突破，是中国 AI 力量崛起的一个缩影。近年来，中国在 AI 领域取得了长足进步，涌现出一批具有国际竞争力的 AI 企业和科研机构。DeepSeek 的 NSA 技术，进一步证明了中国在 AI 核心技术领域的创新能力。这将增强中国在全球 AI 竞争中的话语权和影响力。
四、投资方向和建议DeepSeek 的技术突破，为投资者提供了新的机遇。以下是一些投资方向和建议：
关注 AI 芯片和硬件领域： NSA 技术对硬件提出了新的要求，这将推动 AI 芯片和硬件领域的创新和发展。投资者可以关注具有相关技术优势的企业。关注 AI 应用领域： NSA 技术将加速 AI 在各行各业的应用落地。投资者可以关注在特定领域具有领先优势的 AI 应用企业。关注 AI 开源生态： DeepSeek 的开源策略将推动 AI 开源生态的发展。投资者可以关注在开源领域具有影响力的企业和项目。关注 AI 人才培养： 人才是 AI 产业发展的核心。投资者可以关注在 AI 人才培养方面具有优势的高校和机构。五、结语DeepSeek 的 NSA 技术突破，是中国 AI 产业发展历程中的一个重要里程碑。它不仅打破了长期以来的“算力瓶颈”，提升了中国 AI 技术的自主可控能力，也为全球 AI 竞争格局带来了新的变数。
未来，随着 AI 技术的不断发展和应用场景的不断拓展，中国 AI 产业有望在全球 AI 舞台上扮演更加重要的角色。DeepSeek 的成功，也将激励更多的中国科技企业和科研人员，在 AI 领域不断探索和创新，为构建人类命运共同体贡献中国智慧和中国力量。
