Deepseek的突破和对国内应用科学发展的联想
Deepseek出圈后，我也下载了Deepseek，用下来感觉真不错，感觉以后会减少百度等搜索引擎的使用，主要原因在于Deepseek相比搜索引擎即能提供信息还能做分析是人的好助手。这样来看，AI替代很多搜索引擎的活几乎是必然的。
Deepseek的突破主要是压低了训练和推理门槛，这让很多行业可以在自己的私有环境下去部署Deepseek，把自己行业数据喂给Deepseek后，可以训练处属于自己行业的人工智能，这将会对各个行业产生巨大的变化。如果没有压低门槛，那么应用的门槛就高，产生的影响就不会那么大。
现在不清楚Deepseek开创性能否绕过英伟达GPU的限制，或者是减少对GPU的依赖，我个人觉得目前英伟达GPU的领先也只是暂时的，未来国内硬件会赶上的，那么软件和算法的重要性就更为重要，在这种情况下，Deepseek已经为人工智能超越硬件限制打下了坚实的基础，让人工智能的研究进一步投入到大模型和行业应用，这是好事，非常大的好事。
不得不感叹世界变化之快，也不得不感叹由量变引起质变的过程。中国大学扩招和多年激烈竞争下，培养出来大量的人才被卷入激烈的竞争中，同时也因为经济的提升给人才提供了能够进行创新的环境。说实话，创新这个东西是需要经济基础的，因为创新存在失败的可能，如果没有经济基础作为后盾，创新失败后就难以生存，人都是趋利避害的，就很难去冒险去做创新的尝试。当经济基础积累到一定量的时候，各种创业公司就可以在不同的创新赛道上进行尝试，从而实现质变。大家都知道目前的大厂也都在搞人工智能，相信他们也有一套自己对人工智能的管理策略，但是deepseek却不是大厂产品，这是因为deepseek在创新上有了质变，即不同于大厂的管理，而是提供了非常自由的创新环境，让聪明的脑袋进行碰撞，产生火花实现突破。这将会对我国未来创新管理方面会有巨大的推动作用，不排除大厂也会选择deepseek这样的创新管理模式来激发大厂内部的创新活力。
另外我想说的是，目前国内很多人还是认为国外很先进，在基础科学领域或许还是如此，譬如在数学、物理、化学等非常依赖于师傅带徒弟的领域，这些领域是需要一定的传承，突破也确实需要时间积淀。但是在科技应用领域（包括人工智能），是需要和产业互动进步的，中国现在具有世界上最全的工业门类，各个产业都处在世界前端，人工智能的人才培养和类似新能源汽车等都处在世界前列，可以说比国外有更多的机会。当然这里面有个问题，就是本科生、研究生、博士生的培养和产业如何结合的问题。目前国内本科生的培养和产业是比较脱节的，教材改革和课程改革都有很大惯性，不是那么容易。但是在研究生和博士阶段，本来就有很多和产业互动的过程，如果产业往前跑了，自然研究生和博士生的研究就不能还落在后面，不然得话毕业都很难说了。所以在应用科学领域，个人认为国内研究生和博士生培养不会落后国外，甚至在一些方面领先国外，主要原因是产业领域已经把基础提高了。所以，如果是面向应用科技领域，那么就得考虑去国外是不是能够学到，能否和产业结合到。其实deepseek本身就给我们一个很好的例子，就是国内的硕士、博士就可以做出突破和创新，没有海外经历就可以做到，这说明在人工智能的赛道上，实际上大家是平权的。
对于未来人工智能对大家的影响和后续该做什么工作，个人认为学生们多少了解一下人工智能是什么，去用用人工智能，然后思考一下自己所在的专业会收到多大的冲击，然后提早去思考人工智能如何共存，这样才不会被人工智能在各行业普及后被降维打击。
