IBM亞太區(qū)總經(jīng)理Hans Dekkers：AI的開(kāi)源時(shí)刻可能是其未來(lái)轉(zhuǎn)折點(diǎn)

DeepSeek-R1 是一個(gè)開(kāi)源的人工智能（AI）推理模型，在某些任務(wù)中表現(xiàn)出了極具競(jìng)爭(zhēng)力的性能，它的一夜成名驗(yàn)證了一個(gè)論點(diǎn)，即開(kāi)放、高效的模型——如果采用優(yōu)化的架構(gòu)構(gòu)建，并使用正確的數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整——能夠提供與專有方法相比極具競(jìng)爭(zhēng)力的性能。

這一具有里程碑意義的事件挑戰(zhàn)了傳統(tǒng)的說(shuō)法，即訓(xùn)練高性能的AI模型需要超過(guò) 10 億美元和數(shù)千顆最新芯片。DeepSeek-R1 的訓(xùn)練僅使用了 2,788 個(gè) GPU，與其他領(lǐng)先的AI模型相比，訓(xùn)練成本降低了 96%。雖然專有模型仍然需要大量的計(jì)算投資，但 DeepSeek-R1 已經(jīng)證明，高性能的AI模型可以用更低的計(jì)算成本和基礎(chǔ)設(shè)施支持來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練。

開(kāi)源：開(kāi)放的方法

開(kāi)源是AI的前進(jìn)之路。創(chuàng)新不會(huì)在真空中發(fā)生，它是一項(xiàng)團(tuán)隊(duì)運(yùn)動(dòng)——無(wú)論資源多么豐富，任何一個(gè)組織都無(wú)法獨(dú)自改變游戲規(guī)則。開(kāi)源AI通過(guò)快速、輕松地利用組織和個(gè)人的集體智慧，實(shí)現(xiàn)并激發(fā)整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)的創(chuàng)新。它擴(kuò)展了對(duì)關(guān)鍵AI系統(tǒng)組件的訪問(wèn)，包括數(shù)據(jù)集、代碼和模型參數(shù)。

有了開(kāi)放系統(tǒng)帶來(lái)的方法、技能組合和資源的多樣性，真正具有變革意義的創(chuàng)新才能得以釋放。人工智能創(chuàng)新促進(jìn)了整個(gè)AI價(jià)值鏈的協(xié)作，使利益相關(guān)者能夠?qū)W習(xí)和借鑒彼此的專業(yè)知識(shí)。這一點(diǎn)已被反復(fù)證明： AI以多樣性為基礎(chǔ)，增加訪問(wèn)可降低成本。不同的視角和方法會(huì)產(chǎn)生不同的解決方案，無(wú)論其來(lái)源如何——是地理位置還是其他方面。

在將企業(yè)級(jí)AI解決方案部署到業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)中方面，亞太地區(qū)的許多國(guó)家領(lǐng)先于全球同行。最新的AI采用研究顯示，2023 年印度（59%）、阿聯(lián)酋（58%）、新加坡（53%）、中國(guó)（50%）和韓國(guó)（40%）的AI采用率高于美國(guó)（33%）、英國(guó)（37%）、意大利（36%）、德國(guó)（32%）和西班牙（28%）。這些數(shù)據(jù)證實(shí)了亞太地區(qū)在企業(yè)級(jí)AI采用方面的強(qiáng)大領(lǐng)導(dǎo)地位。

開(kāi)源：開(kāi)放式創(chuàng)新

現(xiàn)在，開(kāi)源運(yùn)動(dòng)已經(jīng)打破了成本神話，AI創(chuàng)新不再由少數(shù)幾家倡導(dǎo)封閉式專有AI的公司控制。這一轉(zhuǎn)折點(diǎn)有望加速AI的進(jìn)一步發(fā)展——不僅在降低成本方面，而且在實(shí)際應(yīng)用和各種規(guī)模的企業(yè)獲取AI方面。繼 DeepSeek 一夜成名之后，斯坦福大學(xué)和華盛頓大學(xué)的研究人員又發(fā)表了一篇論文，聲稱僅用 16 個(gè) H100 GPU ，就能在 26 分鐘內(nèi)創(chuàng)建出與 OpenAI 不相上下的低成本AI推理模型，而且價(jià)格還不到 50 美元！

AI將遵循過(guò)去技術(shù)革命的軌跡。起初，由于成本過(guò)高而使得算力獲取受到限制。然而，隨著技術(shù)進(jìn)步和規(guī)模經(jīng)濟(jì)使人們更容易獲得算力，從而開(kāi)啟了新的采用和創(chuàng)新浪潮。同樣，歷史表明，開(kāi)源社區(qū)使開(kāi)發(fā)人員和研究人員能夠加速負(fù)責(zé)任的 AI 創(chuàng)新，同時(shí)確保科學(xué)的嚴(yán)謹(jǐn)性、信任、安全、保障、多樣性和和經(jīng)濟(jì)性的競(jìng)爭(zhēng)力。

然而，AI開(kāi)發(fā)的透明度各不相同，雖然開(kāi)源AI促進(jìn)了開(kāi)放性，但并非所有模型都會(huì)公開(kāi)其訓(xùn)練數(shù)據(jù)。一些模型的訓(xùn)練源仍不透明，這使得透明度和治理成為希望規(guī)模化部署AI的企業(yè)的關(guān)鍵考慮因素。

開(kāi)源：開(kāi)放的責(zé)任

雖然開(kāi)源AI具有顯著優(yōu)勢(shì)，但圍繞數(shù)據(jù)治理、合規(guī)性和安全風(fēng)險(xiǎn)的擔(dān)憂也在不斷出現(xiàn)。例如，在不同地區(qū)開(kāi)發(fā)的AI模型可能受制于不同的監(jiān)管要求和數(shù)據(jù)共享義務(wù)。對(duì)于跨境部署AI的企業(yè)來(lái)說(shuō)，這些地緣政治和合規(guī)方面的考慮至關(guān)重要。

另一個(gè)關(guān)鍵考慮因素是多模型和混合AI戰(zhàn)略。開(kāi)源AI并不一定意味著選擇一種模式而不是另一種模式，而是利用針對(duì)不同用例而優(yōu)化的混合模式。將開(kāi)源AI與云計(jì)算、本地部署或混合環(huán)境中的專有解決方案相集成的能力，可以使企業(yè)能夠最大限度地提高效率，同時(shí)保持安全性和合規(guī)性。

最后，專家混合（MoE）等架構(gòu)創(chuàng)新正在推動(dòng)AI模型訓(xùn)練和部署的新效率。在保持高性能的同時(shí)，MoE 在減少計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)方面發(fā)揮了重要作用，為企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用提供了高達(dá) 30 倍的推理成本優(yōu)勢(shì)。

隨著AI的不斷發(fā)展，采用開(kāi)放、透明和多模式的戰(zhàn)略對(duì)于推動(dòng)創(chuàng)新，同時(shí)確保AI保持負(fù)責(zé)任、安全和且可供所有人使用至關(guān)重要。

開(kāi)源：開(kāi)放的未來(lái)

AI的未來(lái)屬于每一個(gè)人，而不僅僅是少數(shù)幾個(gè)組織。這就是全球合作促進(jìn)開(kāi)放式AI創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)出現(xiàn)的原因。開(kāi)放式訪問(wèn)將把今天的AI用戶轉(zhuǎn)變?yōu)槊魈斓腁I構(gòu)建者，在我們尚未想象到的領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)應(yīng)用。

企業(yè)正在擁抱開(kāi)源、開(kāi)發(fā)代碼，并將開(kāi)源原則融入其AI開(kāi)發(fā)流程。最近的研究發(fā)現(xiàn)，新加坡 44% 的 IT 決策者計(jì)劃在 2025 年使用更多開(kāi)源解決方案來(lái)優(yōu)化AI實(shí)施。預(yù)計(jì)亞太地區(qū)將有更多企業(yè)追隨這一趨勢(shì)。

AI是我們這個(gè)時(shí)代最具變革性的技術(shù)，它有可能增強(qiáng)人類(lèi)應(yīng)對(duì)世界上最緊迫挑戰(zhàn)的能力。然而，只有當(dāng)AI的發(fā)展實(shí)現(xiàn)民主化而不是由少數(shù)人控制時(shí)，才能釋放其真正潛力。開(kāi)源AI將確保亞太地區(qū)及其他地區(qū)的個(gè)人、企業(yè)和政府都能獲得其益處和機(jī)遇，從而迎來(lái)新一輪的技術(shù)和經(jīng)濟(jì)進(jìn)步。