家人们，这几年 AI 有多火，不用猪猪多说了吧！走在大街上，随便拉住一个人，都能跟你聊上几句 AI。这股 AI 热潮的掀起，ChatGPT 绝对是最大的功臣。自从 ChatGPT 问世，好家伙，就像在全球科技领域扔下了一颗超级炸弹，瞬间引发了一场激烈的 AI 竞赛。
美国那边，科技巨头们纷纷下场，OpenAI、谷歌、微软这些名字，大家肯定如雷贯耳，它们在 AI 领域那是疯狂砸钱布局，不断推出新的技术和应用，试图在这场竞赛中拔得头筹。在大洋彼岸的中国，也不甘示弱，一大批优秀的企业和科研机构奋起直追，一场属于中国的 AI 大反攻就此打响。
就在这激烈的竞争中，有两家中国公司的动向备受关注，那就是深度求索和智谱 AI。深度求索获得腾讯 10 亿注资的消息一传出，直接在业内炸开了锅。要知道，腾讯可是互联网行业的巨头，它的投资就像是给深度求索注入了一剂强心针，让大家对这家公司的未来充满了期待。而智谱 AI，作为国产大模型的佼佼者，一直以来都在默默地搞研发，凭借着自身的技术实力，在大模型领域占据了一席之地。
今天，猪猪就带大家深入了解一下这两家公司，看看它们是如何在这场中美科技博弈中突出重围，挑战 ChatGPT 的。它们的技术实力到底如何？又有着怎样独特的发展模式和商业变现路径？接下来，就让我们一起揭开它们神秘的面纱！
中美科技博弈：大模型成为新战场
在这场 AI 大战里，美国那可是出了名的 “搅局者”。为了保住自己在科技领域的霸主地位，美国对中国科技企业那是各种围追堵截，手段一个比一个狠。就说这几年，美国出台了一系列限制措施，什么出口管制、投资限制，一股脑儿地往中国企业身上招呼 。
在芯片领域，那限制更是严格得不行。2022 年 10 月，美国发布了芯片出口管制新规，直接限制了高性能计算芯片向中国的出口，英伟达的 A100 和 H100 两款 AI 处理器，就被禁止卖给中国市场了。后来，英伟达没办法，只能推出 “缩减版” 的 A800 和 H800 芯片。可到了 2023 年 10 月，美国又进一步收紧了对华芯片出口管制，连这两款 “缩减版” 芯片也不让卖了。这还不算完，2025 年 1 月，美国政府发布的最终规则，直接限制美国企业和个人在半导体、量子信息技术以及人工智能领域与中国进行特定交易。这一系列操作，就像是给中国的大模型发展套上了重重枷锁。
为啥美国对芯片限制这么严呢？猪猪给大家好好说道说道。大模型的训练，那可离不开强大的算力支持，而芯片就是提供算力的关键。美国这么做，就是想卡住中国大模型发展的脖子，让中国在算力上受制于人，从而拖慢大模型的研发进度。没有足够的算力，就好比巧妇难为无米之炊，再厉害的技术团队，也很难训练出高性能的大模型。
除了芯片限制，美国在数据和人才方面也动起了歪脑筋。数据可是大模型训练的 “粮食”，优质的数据能让大模型学习到更多的知识和规律。美国通过各种手段，限制中国企业获取高质量的数据，还对中国的数据安全指手画脚，试图破坏中国的数据生态环境。在人才方面，美国凭借自身的优势，吸引了全球大量的优秀人才，同时也在想办法限制中国 AI 人才的发展和流动，妄图从根本上削弱中国大模型的研发实力。
（二）中国的反击与突破面对美国的重重围堵，中国的大模型企业可没有坐以待毙，而是选择了奋起反击，积极寻求突破。在技术研发上，中国企业加大了投入，不断探索新的技术路径和方法。
就拿深度求索来说，它在英伟达 H800 GPU 集群上，仅用 2048 块芯片，耗时两个月就完成了 6710 亿参数 MoE 大模型的训练，而且效能达到了行业标杆 Meta 同类项目的十倍。这一成果的背后，是深度求索团队采用了英伟达 PTX 汇编级编程替代标准 CUDA 方案，实现了硬件级深度优化。这种创新的技术路线，不仅突破了美国在算力上的限制，还让中国在大模型训练技术上走在了世界前列。
智谱 AI 也不甘示弱，它依托清华大学的科研力量，走出了一条产学研结合的发展道路。智谱 AI 与清华大学共同研发了多款大模型，在自然语言处理、知识图谱等领域取得了一系列重要成果。这些成果不仅在学术上得到了广泛认可，还在实际应用中展现出了强大的实力。比如，智谱 AI 的大模型在金融领域的风险预测、智能投顾等方面，都发挥了重要作用，为金融机构提供了精准的决策支持。
产学研结合，是中国大模型企业突破技术瓶颈的重要法宝。通过高校和科研机构的参与，企业能够获取最前沿的研究成果和技术支持，同时也能够将实际应用中的问题反馈给高校和科研机构，促进科研成果的转化和应用。这种良性互动，不仅加速了大模型技术的发展，还培养了大量的专业人才，为中国大模型产业的发展奠定了坚实的基础。
除了技术研发，中国企业在数据和人才方面也在积极布局。在数据方面，中国拥有庞大的人口和丰富的应用场景，这为数据的收集和积累提供了得天独厚的条件。中国企业通过合法合规的方式，收集和整理了大量的数据，并建立了完善的数据管理体系，为大模型的训练提供了充足的 “粮食”。在人才方面，中国加大了对 AI 人才的培养力度，各大高校纷纷开设了相关专业和课程，培养了一大批优秀的 AI 人才。同时，中国企业也通过提供良好的发展环境和待遇，吸引了大量海外人才回国发展，为中国大模型产业注入了新的活力。
深度求索与智谱 AI：大模型国家队的双子星
深度求索成立于 2023 年，虽然成立时间不长，但发展势头那叫一个迅猛。它的核心技术团队可都是由顶尖的 AI 科学家和工程师组成，这些人在大语言模型、多模态交互、强化学习等领域那都是大神级别的人物。
深度求索的核心技术 DeepSeek-MoE 模型，采用了混合专家（MoE）架构，这可是个厉害的技术。传统的深度学习模型就像一个大胖子，不管什么任务都一股脑儿地用整个网络去处理，效率低不说，还特别费资源。而 MoE 架构就聪明多了，它把模型划分成多个专家，每个专家就像一个小能手，只负责处理自己擅长的任务。在推理的时候，模型会根据输入数据的特点，挑选最合适的专家来干活，这样一来，计算效率就大大提高了。
2025 年春节期间，深度求索推出的国产大模型，凭借高性能和低成本的特点，在全球引起了广泛关注。它的 DeepSeek-V3 大模型，拥有 6710 亿个参数，这参数数量，简直就是大模型界的 “巨无霸”。参数越多，模型的学习和适应能力就越强，能处理的任务也就越复杂。而且，DeepSeek-V3 在 14.8 万亿个不同的高质量令牌上进行了预训练，然后又经过监督微调和强化学习阶段，这一番 “修炼” 下来，它的能力更是不容小觑。在多个标准化测试中，DeepSeek-V3 的表现超过了现有的大部分开源和闭源模型 。在编程测试中，它的通过率接近 40%，领先于 Llama 3.1 和 Claude 3.5；在数学推理能力上，也超越了大部分模型；在中文语言理解测试中，成绩为 89 分，远高于 Llama 3.1 的 74 分，充分证明了它在多语言任务中的优势。
腾讯的 10 亿注资，对深度求索来说，就像是一场及时雨。有了这笔资金，深度求索在技术研发上更是如虎添翼。它可以投入更多的资源，去探索更先进的技术，优化模型性能，拓展应用场景。在智能客服领域，深度求索的大模型利用自然语言处理能力，能够快速准确地理解客户的问题，并给出满意的回答，大大提升了客户服务的效率和质量。某大型电商平台，之前面临着客服资源不足、响应速度慢的问题，客户满意度一直不高。后来，该平台采用了深度求索的智能客服系统，这个系统能够自动回答 90% 以上的常见问题，客户满意度一下子提升了 25%，客服团队的工作效率也提高了 40%。
在内容创作领域，深度求索的大模型也能大显身手。它可以帮助作家、编辑等创作人员快速生成创意、撰写文章。一位网络小说作家，在创作新小说时，灵感枯竭，不知道该怎么构思情节。他使用了深度求索的大模型，输入了一些关键词和大致的故事框架，大模型很快就生成了多个精彩的情节片段，给了他很多启发，让他顺利地完成了小说的创作。
（二）智谱 AI：清华系产学研铁三角的传奇智谱 AI 和清华大学那可是有着千丝万缕的联系。它成立于 2019 年，技术成果源自清华大学计算机系知识工程实验室。可以说，智谱 AI 是从清华大学这个 “智慧摇篮” 里孕育出来的。
智谱 AI 的发展，离不开清华大学强大的科研力量支持。它形成了独特的产学研铁三角模式，高校、科研机构和企业三方紧密合作。清华大学的科研人员为智谱 AI 提供了最前沿的研究成果和技术支持，智谱 AI 则将这些成果应用到实际产品中，进行技术转化和商业落地。在这个过程中，智谱 AI 又能将实际应用中遇到的问题和需求反馈给清华大学，促进高校进一步开展针对性的研究。这种良性互动，让智谱 AI 在技术创新和成果转化方面都取得了显著的成绩。
智谱 AI 的主要模型 GLM 系列，那也是相当厉害。GLM-4 大模型，整体性能比肩世界先进水平。它采用了自研的 GLM 预训练框架，以及基于此框架开发的多阶段增强预训练方法，针对中文问答和对话进行了特别优化。在自然语言处理任务中，GLM-4 表现出色，无论是文本生成、问答系统还是机器翻译，都能完成得又快又好。
在金融领域，智谱 AI 的大模型可以对海量的金融数据进行分析，预测市场趋势，为投资决策提供有力的支持。某金融机构，在进行投资决策时，需要对大量的金融数据进行分析和研究，但是人工分析效率低，还容易出错。后来，该机构使用了智谱 AI 的大模型，大模型通过对历史数据、市场动态、行业趋势等多方面的分析，快速准确地给出了投资建议，帮助该机构在投资中获得了可观的收益。
在政务服务领域，智谱 AI 的大模型也发挥了重要作用。它可以帮助政府部门处理大量的政务文档，实现信息的快速检索和智能分类。某政府部门，之前在处理政务文档时，需要耗费大量的人力和时间进行分类和检索，效率非常低。使用智谱 AI 的大模型后，大模型能够自动对文档进行分类和标注，大大提高了工作效率，节省了人力成本。
DeepSeek-MoE 与 GPT-4 巅峰对决
DeepSeek-MoE 采用的混合专家系统（MoE）架构，就像是一个超级 “智囊团”。这个架构里有 16 个专家模型，它们就像 16 个各有所长的高手，在处理任务的时候，不是一股脑儿全上，而是根据任务的特点，动态组合，每次只激活 3B 的参数。这就好比你要解决一个问题，不需要把所有的知识都调动起来，只需要找最擅长解决这个问题的人来帮忙就行，这样既高效又节省资源。
而 GPT-4 呢，推测它是基于 Transformer 的密集模型或者是 MoE 变体，虽然具体架构没有完全公开，但可以想象，它就像一个庞大的图书馆，里面的书（参数）非常多，不管什么问题，都从这个大图书馆里找答案。它通过更大的参数量和多样化的训练数据来提升通用性，就像图书馆不断扩充藏书，让自己能应对各种问题。
这种架构上的差异，对模型性能有着很大的影响。DeepSeek-MoE 的 MoE 架构，让它在处理特定任务时，能够快速找到最合适的 “专家”，效率特别高，而且成本也低。在处理中文客服问题时，它可以迅速激活擅长中文语言理解和回复的专家模型，快速给出准确的回答。而 GPT-4 的密集模型架构，虽然通用性很强，能处理各种类型的任务，但在面对大规模数据和复杂任务时，计算成本就会很高，就像从一个超大的图书馆里找一本书，有时候会比较费劲。
（二）性能参数大比拼从参数规模上看，DeepSeek-V3 拥有 6710 亿个参数，这已经是相当庞大的数量了。而 GPT-4 的参数量虽然没有确切公开，但据推测可能高达 1.8 万亿，比 DeepSeek-V3 还要多很多。参数规模在一定程度上决定了模型的学习能力和表达能力，参数越多，模型能学习到的知识和模式就越多。
在计算能力方面，DeepSeek-MoE 采用了创新的技术，比如英伟达 PTX 汇编级编程替代标准 CUDA 方案，实现了硬件级深度优化，在训练效率上有很大的提升。它仅用 2048 块 H800 芯片，耗时两个月就完成了 6710 亿参数 MoE 大模型的训练，而且效能达到了行业标杆 Meta 同类项目的十倍。GPT-4 在计算能力上也很强，它依托 OpenAI 强大的计算资源和先进的训练技术，能够进行大规模的模型训练。
在语言理解与生成能力上，两者各有优势。DeepSeek 在中文基准测试，像 C-Eval、Gaokao 中表现优异，在数学和代码生成（HumanEval）分数上领先。在处理中文诗歌创作时，它能很好地理解中文的韵律和意境，生成的诗歌富有文采。而 GPT-4 英文能力更强，在逻辑推理（如 MMLU、GPQA）和多步骤问题解决上更优。在处理国际商务谈判相关的文本时，它能够准确理解英文中的专业术语和复杂的逻辑关系，给出合理的回复。
（三）场景应用大对决在智能客服场景下，DeepSeek-MoE 就非常合适。它对中文语境的理解很深入，能够快速准确地理解客户的问题，并且给出符合中文表达习惯的回答。某国内电商平台使用了 DeepSeek-MoE 的智能客服系统，客户咨询问题的解决率提高了 30%，客户满意度也大幅提升。而 GPT-4 虽然也能处理客服问题，但在中文的本地化处理上，就不如 DeepSeek-MoE 那么得心应手。
在内容创作场景中，GPT-4 凭借其强大的创意和语言表达能力，在全球化内容生成、跨语言翻译等方面表现出色。它可以根据不同的文化背景和语言风格，生成富有创意的内容。一位跨国公司的营销人员，需要为不同国家的市场创作宣传文案，使用 GPT-4 后，它能够快速生成符合各国文化和语言习惯的文案，大大提高了工作效率。而 DeepSeek 在中文内容创作方面也有自己的优势，它对中文的文化内涵理解深刻，在创作中文小说、散文等方面，能够更好地体现中文的美感和韵味。
在数据分析场景下，DeepSeek-MoE 的高效计算能力和对特定领域知识的学习能力，使它在处理金融分析、科学研究等领域的数据时表现出色。它可以快速分析大量的数据，找出其中的规律和趋势，为决策提供有力的支持。某金融机构使用 DeepSeek-MoE 进行市场风险分析，它能够准确地预测市场的变化趋势，帮助该机构及时调整投资策略，降低风险。GPT-4 在数据分析方面也有一定的能力，但在处理一些专业性较强的数据时，可能需要更多的人工干预和调整。
国产大模型的商业变现之路在何方
（一）当前变现困境剖析
虽然国产大模型在技术上取得了显著进展，但在商业变现方面，还面临着诸多挑战。市场竞争那叫一个激烈，全球范围内，各大科技巨头和新兴企业都在大模型领域疯狂角逐，国内的 “百模大战” 更是硝烟弥漫。在这么多的大模型中，要想脱颖而出，吸引用户和客户，可不是一件容易的事。
用户付费意愿低也是个大问题。对于普通用户来说，已经习惯了免费的互联网服务，突然要为大模型相关的应用付费，很多人心里是不太愿意的。就算是企业用户，在选择使用大模型时，也会非常谨慎地考虑成本和收益。如果大模型不能明显提升企业的效率和效益，企业也不会轻易掏钱。
应用场景挖掘不足，也是限制国产大模型商业变现的重要因素。虽然大模型在理论上可以应用于很多领域，但在实际落地过程中，还存在很多困难。在医疗领域，大模型的诊断结果还不能完全替代医生的专业判断，数据安全和隐私问题也让人担忧；在金融领域，大模型的风险预测能力还有待提高，监管政策也给应用带来了一定的限制。
（二）成功案例借鉴智谱 AI 在商业变现方面，就有不少值得借鉴的经验。在 B 端，智谱 AI 的 MaaS 平台 API 年收入同比增长超过 30 倍，日均 Tokens 消耗量增长 150 倍，已经吸引了 70 万企业和开发者用户。它通过与企业合作，为企业提供定制化的大模型解决方案，帮助企业提升业务效率和创新能力。在金融领域，智谱 AI 与多家银行合作，利用大模型为银行提供智能风控、客户服务等解决方案，帮助银行降低风险，提高客户满意度。
在 C 端，智谱 AI 的智谱清言 App 拥有超过 2500 万的用户，年化收入超千万。智谱清言推出了付费会员功能，会员可以享受更多的功能和服务，比如无限制的 AI 搜索、高清的 AI 画图等。这种付费模式，既满足了用户的个性化需求，又为智谱 AI 带来了稳定的收入来源。
深度求索也在积极探索商业变现模式。它通过与企业合作，为企业提供智能客服、内容创作等解决方案。在智能客服领域，深度求索的大模型可以快速准确地回答客户的问题，提高客户服务的效率和质量。某电商企业使用了深度求索的智能客服系统后，客服成本降低了 30%，客户满意度提高了 20%。
（三）未来变现趋势展望随着技术的发展和市场的成熟，国产大模型未来的商业变现前景还是非常广阔的。与新兴技术融合，将是一个重要的发展方向。将大模型与物联网、区块链等技术结合，可以创造出更多的应用场景和商业机会。在智能家居领域，大模型可以与物联网设备结合，实现更加智能化的家居控制和管理；在供应链金融领域，大模型可以与区块链技术结合，提高供应链金融的效率和安全性。
拓展海外市场，也是国产大模型未来的一个重要变现途径。中国的大模型技术在国际上已经具有一定的竞争力，通过拓展海外市场，可以将中国的大模型产品和服务推向全球，获得更多的商业机会。一些国产大模型已经在东南亚、欧洲等地区开展了业务合作，取得了不错的成绩。
随着人工智能技术的不断发展和应用场景的不断拓展，国产大模型的商业变现前景将越来越广阔。只要企业能够不断创新，提高技术水平，挖掘更多的应用场景，就一定能够在商业变现的道路上取得成功。
大模型国家队的未来蓝图
在未来，智谱 AI、深度求索等大模型国家队有望在多模态融合技术上取得重大突破。目前，大模型在自然语言处理和计算机视觉等单模态领域已经取得了不错的成果，但多模态融合技术还处于发展阶段。未来，大模型有望实现文本、图像、语音、视频等多种模态信息的深度融合和协同处理。到时候，我们和大模型交流，就不再局限于文字，还可以通过图片、语音等多种方式，大模型也能更全面地理解我们的需求，提供更精准、更丰富的服务。
强化学习也是大模型可能突破的一个重要方向。通过强化学习，大模型可以在与环境的交互中不断学习和优化自己的策略，从而提高决策能力和解决复杂问题的能力。在自动驾驶领域，大模型可以通过强化学习不断优化驾驶策略，提高自动驾驶的安全性和可靠性；在机器人领域，大模型可以让机器人更好地适应复杂的环境，完成各种任务。
模型轻量化技术也不容忽视。随着大模型的规模越来越大，对计算资源的需求也越来越高，这限制了大模型在一些资源受限设备上的应用。未来，大模型国家队可能会研发出更先进的模型轻量化技术，在不损失模型性能的前提下，大幅减少模型的参数数量和计算量，让大模型能够在手机、智能家居设备等资源受限的设备上运行，为更多用户提供服务。
（二）市场竞争格局未来的大模型市场竞争格局将更加复杂和激烈。国内，大模型国家队将面临来自其他科技巨头和新兴企业的竞争。各大企业会不断加大研发投入，推出更具竞争力的产品和服务。百度的文心一言、阿里的通义千问等，都在不断优化升级，试图在市场中占据更大的份额。新兴企业也会凭借创新的技术和独特的商业模式，在细分市场中寻找机会。
在国际上，大模型国家队要与 OpenAI、谷歌等国际巨头展开竞争与合作。一方面，大模型国家队要不断提升自身的技术实力和创新能力，在全球市场中争夺份额；另一方面，也要积极与国际巨头展开合作，共同推动大模型技术的发展和应用。通过合作，我们可以学习国际先进经验，提升自身的技术水平，同时也可以将中国的大模型技术推向国际市场，提升中国在全球大模型领域的影响力。
为了在竞争中保持优势，大模型国家队需要不断加强技术创新，提高产品性能和质量；拓展应用场景，满足不同用户的需求；加强品牌建设，提升品牌知名度和美誉度；建立完善的生态系统，吸引更多的开发者和合作伙伴加入，共同推动大模型产业的发展。
（三）对中国科技发展的深远意义大模型国家队的发展对中国科技产业升级和国际竞争力提升具有重要意义。大模型技术作为人工智能领域的核心技术，其发展将带动一系列相关产业的发展，如芯片、云计算、大数据等。这些产业的发展将推动中国科技产业的升级，提高中国在全球产业链中的地位。
在国际竞争中，大模型国家队的发展将提升中国的科技实力和国际影响力。随着大模型技术在各个领域的广泛应用，中国将在智能交通、智能制造、智能医疗等领域取得领先地位，为全球提供更多的创新解决方案。这将有助于中国在国际科技竞争中赢得更多的话语权，提升中国的国际竞争力。
大模型国家队的发展还将对社会进步和经济发展产生积极的推动作用。在教育领域，大模型可以为学生提供个性化的学习服务，帮助学生提高学习效率和学习质量；在医疗领域，大模型可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定，提高医疗水平和医疗效率；在金融领域，大模型可以帮助金融机构进行风险评估和投资决策，提高金融服务的质量和效率。这些应用将改善人们的生活质量，促进社会的进步和发展。
大模型国家队的发展前景广阔，它将在技术突破、市场竞争和推动中国科技发展等方面发挥重要作用。让我们拭目以待，期待大模型国家队在未来的发展中取得更加辉煌的成就，为中国的科技进步和社会发展做出更大的贡献！
结尾：星辰大海，征途在前
好啦，家人们，到这里关于中国版 OpenAI 崛起的事儿，猪猪就给大家唠得差不多啦。从这场中美科技博弈里，我们能看到大模型技术已经成为了科技竞争的关键领域。美国的围追堵截没能拦住中国，反而激发了中国企业的斗志，让我们在技术突破和商业应用上都取得了不小的成绩。
深度求索和智谱 AI 作为大模型国家队的代表，在技术研发、产学研合作、商业变现等方面都做出了表率。它们的发展，不仅让我们看到了中国大模型的技术实力，也为中国大模型产业的发展探索出了可行的道路。
DeepSeek-MoE 与 GPT-4 的技术对比，让我们清楚地认识到中国大模型在技术上的优势和不足。虽然我们在一些方面还存在差距，但在另一些方面已经实现了超越，而且这种差距正在不断缩小。
在商业变现方面，虽然目前还面临着一些挑战，但也有不少成功的案例可供借鉴。随着技术的发展和市场的成熟，未来的变现前景还是非常广阔的。
大模型国家队的未来蓝图更是充满了无限可能。在技术突破方向上，多模态融合、强化学习、模型轻量化等技术的发展，将为大模型的应用带来更多的可能性。在市场竞争格局中，大模型国家队将在国内和国际市场中面临挑战，但也将迎来更多的机遇。它们的发展，对中国科技产业升级和国际竞争力提升具有重要意义。
AI 大模型的发展，就像一场激动人心的冒险，充满了无限的可能。中国版 OpenAI 的崛起，只是这场冒险的一个精彩篇章。未来，相信大模型国家队会继续加油，在技术上不断突破，在市场上大放异彩。也希望家人们都能多多关注大模型技术的发展，一起见证中国大模型在国际舞台上创造更多的辉煌！
