［摘"要］"新質(zhì)生產(chǎn)力是對傳統(tǒng)生產(chǎn)力一種躍升，其核心要義離不開創(chuàng)新驅(qū)動，而DeepSeek的技術(shù)革新使得API的調(diào)用成本大幅降低，從而使得人工智能的大規(guī)模商業(yè)化應(yīng)用成為可能，進(jìn)而促進(jìn)新質(zhì)生產(chǎn)力的飛躍。DeepSeek技術(shù)革新可以從提供基礎(chǔ)設(shè)施支撐、提供要素供給、開拓應(yīng)用場景等多個(gè)層面賦能新質(zhì)生產(chǎn)力；與此同時(shí)，在DeepSeek賦能過程中，仍然面臨一定障礙，如相關(guān)體制機(jī)制有待完善、技術(shù)發(fā)展面臨一些瓶頸、技術(shù)與應(yīng)用的融合不夠充分，以及相關(guān)專業(yè)人才短缺等。為此應(yīng)該健全圍繞DeepSeek技術(shù)革新的相關(guān)體制機(jī)制，推動DeepSeek技術(shù)不斷突破短板，不斷推進(jìn)DeepSeek技術(shù)與應(yīng)用的深度融合，并大力培養(yǎng)DeepSeek技術(shù)相關(guān)專業(yè)人才，以全面提升DeepSeek技術(shù)革新對新質(zhì)生產(chǎn)力的賦能效果。

［關(guān)鍵詞］"DeepSeek；技術(shù)革新；新質(zhì)生產(chǎn)力

［中圖分類號］F49;TP18"［文獻(xiàn)標(biāo)識碼］A"［文章編號］"1673-0461（2025）05-0021-06

一、引言

習(xí)近平指出，“概括地說，新質(zhì)生產(chǎn)力是創(chuàng)新起主導(dǎo)作用，擺脫傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)增長方式、生產(chǎn)力發(fā)展路徑，具有高科技、高效能、高質(zhì)量特征，符合新發(fā)展理念的先進(jìn)生產(chǎn)力質(zhì)態(tài)”［1］。新質(zhì)生產(chǎn)力不是孤立的，最終體現(xiàn)為產(chǎn)業(yè)應(yīng)用形態(tài)。具體而言，新質(zhì)生產(chǎn)力是以新技術(shù)深化應(yīng)用為驅(qū)動，以新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)和新模式快速涌現(xiàn)為重要特征，進(jìn)而構(gòu)建起新型社會生產(chǎn)關(guān)系和社會制度體系的生產(chǎn)力。新質(zhì)生產(chǎn)力“新”的關(guān)鍵在于創(chuàng)新驅(qū)動，“質(zhì)”的錨點(diǎn)在于高質(zhì)量發(fā)展［2］。由此可知，新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展是對傳統(tǒng)生產(chǎn)力的一種躍升，需要依托戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，尤其是人工智能領(lǐng)域的持續(xù)技術(shù)革新。

作為一項(xiàng)突破性技術(shù)創(chuàng)新，DeepSeek展現(xiàn)出強(qiáng)大的生命力。以其最新的產(chǎn)品DeepSeekV3和DeepSeekR1為例，通過多頭潛在注意力（MLA）機(jī)制和混合專家（MoE）架構(gòu)的創(chuàng)新，使6"710億參數(shù)規(guī)模的模型在每個(gè)計(jì)算任務(wù)中僅需激活370億參數(shù)，實(shí)現(xiàn)了算力資源的高效利用，特別是在模型訓(xùn)練成本方面，通過一系列算法優(yōu)化和資源調(diào)度創(chuàng)新，將訓(xùn)練成本降至同類產(chǎn)品的十分之一左右［3］。這種以技術(shù)創(chuàng)新推動效率變革的發(fā)展模式，正是新質(zhì)生產(chǎn)力追求“高效能、高質(zhì)量”的生動實(shí)踐。

從研究現(xiàn)狀來看，學(xué)界對新質(zhì)生產(chǎn)力的關(guān)注度日益提升，但研究視角仍有待拓展。現(xiàn)有研究主要集中在以下幾個(gè)方面：一是新質(zhì)生產(chǎn)力的理論內(nèi)涵探討，如高帆（2023）［4］、程恩富等（2023）［5］從政治經(jīng)濟(jì)學(xué)視角闡釋了新質(zhì)生產(chǎn)力的提出邏輯與多維內(nèi)涵；二是新質(zhì)生產(chǎn)力與傳統(tǒng)生產(chǎn)力的關(guān)系研究，如王玨（2024）［6］、蒲清平等（2023）［7］分析了新質(zhì)生產(chǎn)力相較傳統(tǒng)生產(chǎn)力的質(zhì)變特征；三是新質(zhì)生產(chǎn)力的形成機(jī)制研究，如任保平（2024）［8］、洪銀興（2024）［9］探討了新質(zhì)生產(chǎn)力的形成條件和實(shí)現(xiàn)路徑。然而，關(guān)于人工智能等前沿技術(shù)如何賦能新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的研究相對匱乏，尤其是像DeepSeek技術(shù)革新這類通過創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)效率躍升的典型現(xiàn)象缺乏系統(tǒng)分析。

與此同時(shí)，DeepSeek的技術(shù)革新在推動技術(shù)創(chuàng)新、賦能新質(zhì)生產(chǎn)力方面仍面臨諸多挑戰(zhàn)。體制機(jī)制方面，現(xiàn)有的政策框架和監(jiān)管體系尚未完全適應(yīng)大模型技術(shù)發(fā)展的特點(diǎn)和需求；技術(shù)層面，在核心算法、基礎(chǔ)架構(gòu)等方面還存在需要突破的瓶頸；應(yīng)用層面，技術(shù)與行業(yè)需求的深度融合有待加強(qiáng)；人才方面，高層次創(chuàng)新人才的培養(yǎng)和儲備亟待加強(qiáng)。這些問題的存在，在一定程度上制約著DeepSeek的技術(shù)革新對新質(zhì)生產(chǎn)力的賦能效果。

綜上所述，作為最新出現(xiàn)的技術(shù)突破，有關(guān)DeepSeek技術(shù)革新重要影響的研究目前較少涉及，尤其是基于新質(zhì)生產(chǎn)力賦能視角?；诖?，本文聚焦DeepSeek技術(shù)革新賦能新質(zhì)生產(chǎn)力這一主題，系統(tǒng)分析其內(nèi)在邏輯，深入剖析可能存在的障礙，并提出可行的對策建議。該研究不僅可以擴(kuò)展新質(zhì)生產(chǎn)力理論的研究觸角，而且有助于推動人工智能領(lǐng)域技術(shù)創(chuàng)新更好地賦能新質(zhì)生產(chǎn)力，具有重要的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

二、DeepSeek的技術(shù)革新賦能新質(zhì)生產(chǎn)力的邏輯

新質(zhì)生產(chǎn)力是以科技創(chuàng)新為驅(qū)動、以高層次創(chuàng)新型人才為支撐、以戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)和未來產(chǎn)業(yè)為載體的高效能、高質(zhì)量的生產(chǎn)力。作為一種新興的人工智能技術(shù)革新現(xiàn)象，DeepSeek的技術(shù)革新對新質(zhì)生產(chǎn)力的賦能作用主要體現(xiàn)在技術(shù)效率革命、創(chuàng)新驅(qū)動轉(zhuǎn)型，以及開放生態(tài)協(xié)同三個(gè)維度。

（一）技術(shù)層面：DeepSeek技術(shù)革新可為新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展提供基礎(chǔ)設(shè)施支撐

DeepSeek的技術(shù)革新展現(xiàn)出較強(qiáng)的創(chuàng)新性，全面貫穿AI基礎(chǔ)設(shè)施，可為新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展提供重要支撐。具體而言，DeepSeek的技術(shù)革新貫穿計(jì)算架構(gòu)創(chuàng)新、資源調(diào)度優(yōu)化，以及開源生態(tài)建設(shè)。這些設(shè)施的提質(zhì)增效有助于提高AI模型效率、降低資源消耗、提升系統(tǒng)性能，因而其基礎(chǔ)設(shè)施的創(chuàng)新發(fā)展有利于新質(zhì)生產(chǎn)力的形成。

首先，在計(jì)算架構(gòu)方面創(chuàng)新能提高模型訓(xùn)練效率。傳統(tǒng)的AI模型訓(xùn)練往往依賴超大規(guī)模計(jì)算集群，模型參數(shù)動輒數(shù)千億，計(jì)算成本高昂。通過多頭潛在注意力（MLA）機(jī)制和混合專家（MoE）架構(gòu)的創(chuàng)新，DeepSeek的技術(shù)革新使得模型訓(xùn)練成本僅為同類產(chǎn)品的十分之一，體現(xiàn)了新質(zhì)生產(chǎn)力追求“效率優(yōu)先”的發(fā)展理念。

其次，在資源調(diào)度優(yōu)化方面提高了系統(tǒng)整體性能。通過自適應(yīng)計(jì)算分配機(jī)制，DeepSeek的技術(shù)革新顯著提升了GPU利用率；通過對偶流水線機(jī)制實(shí)現(xiàn)了算力與通信的并行處理；通過動態(tài)路由算法優(yōu)化了計(jì)算密度；通過FP8混合精度訓(xùn)練將單卡算力從18TFLOPS提升至42TFLOPS。

最后，開源生態(tài)建設(shè)促進(jìn)了技術(shù)創(chuàng)新的擴(kuò)散。DeepSeek的技術(shù)革新采取類似Meta"LLaMA的開源策略，提供部分模型權(quán)重，使開發(fā)者能夠基于其底層架構(gòu)進(jìn)行定制化優(yōu)化。這種開放策略不僅降低了技術(shù)門檻，也加速了創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化應(yīng)用，推動了整個(gè)AI產(chǎn)業(yè)的技術(shù)進(jìn)步。

（二）要素層面：DeepSeek的技術(shù)革新可為新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展提供要素供給

新質(zhì)生產(chǎn)力的“新”與“質(zhì)”最終落腳于生產(chǎn)者、生產(chǎn)資料、生產(chǎn)對象或其組合的提質(zhì)增效上［10-11］。DeepSeek的技術(shù)革新充分展現(xiàn)了這一點(diǎn)，通過提供更高效的計(jì)算工具、更智能的算法模型，以及更豐富的應(yīng)用場景，為新質(zhì)生產(chǎn)力提供了持續(xù)的要素供給。

首先，在生產(chǎn)者要素方面，DeepSeek的技術(shù)革新降低了AI應(yīng)用門檻，使得更多開發(fā)者和企業(yè)能夠參與到AI技術(shù)創(chuàng)新中來。其開源生態(tài)的建立為開發(fā)者提供了學(xué)習(xí)和創(chuàng)新的機(jī)會，培養(yǎng)了大量具備AI開發(fā)能力的高素質(zhì)人才，這些新型生產(chǎn)者正是新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的重要支撐。

其次，在生產(chǎn)資料方面，算法創(chuàng)新顯著提升了計(jì)算工具的效能。例如，其稀疏激活技術(shù)使得模型能在有限算力條件下實(shí)現(xiàn)高性能，混合精度訓(xùn)練策略提高了硬件資源利用效率。這些新型生產(chǎn)資料的效能提升直接推動了生產(chǎn)力水平的躍升。

最后，在生產(chǎn)對象方面，DeepSeek的技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)展了AI技術(shù)的應(yīng)用邊界。其模型能夠處理文本、圖像，以及語音等多模態(tài)數(shù)據(jù)，應(yīng)用場景涵蓋金融、醫(yī)療與教育等多個(gè)領(lǐng)域。這種生產(chǎn)對象的擴(kuò)展和豐富將為新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展提供廣闊空間。

（三）應(yīng)用層面：DeepSeek的技術(shù)革新可為新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展開拓應(yīng)用場景

Deepseek技術(shù)革新持續(xù)拓展AI應(yīng)用場景，推動各領(lǐng)域新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展。其應(yīng)用創(chuàng)新主要體現(xiàn)在三個(gè)方面。

首先，Deepseek推動了企業(yè)級AI應(yīng)用的普及。通過降低使用成本和提升易用性，使得中小企業(yè)也能夠負(fù)擔(dān)和使用AI技術(shù)，推動了產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。例如，相關(guān)API服務(wù)的定價(jià)僅為OpenAI的5%，極大地降低了企業(yè)采用AI技術(shù)的門檻。

其次，Deepseek促進(jìn)了AI技術(shù)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的深度融合。其開源策略允許企業(yè)根據(jù)具體需求對模型進(jìn)行定制化改造，加速了AI技術(shù)在各行業(yè)的落地。如在金融領(lǐng)域，DeepSeek的模型可被用于風(fēng)險(xiǎn)評估和市場預(yù)測；在醫(yī)療領(lǐng)域，可被應(yīng)用于輔助診斷和醫(yī)學(xué)影像分析。

最后，Deepseek推動了新型商業(yè)模式的涌現(xiàn)。其高效的技術(shù)架構(gòu)和低成本優(yōu)勢，使得許多創(chuàng)新性的AI應(yīng)用成為可能。未來，基于DeepSeek的個(gè)性化教育服務(wù)、智能客服系統(tǒng)等新業(yè)態(tài)將不斷涌現(xiàn)，為經(jīng)濟(jì)發(fā)展注入新的活力。

三、DeepSeek的技術(shù)革新賦能新質(zhì)生產(chǎn)力的障礙

隨著人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展，DeepSeek憑借其革新性的技術(shù)架構(gòu)和高效的資源利用在賦能新質(zhì)生產(chǎn)力方面取得了顯著成效。然而，在實(shí)際發(fā)展過程中仍面臨諸多制約因素，這些障礙不僅影響著DeepSeek技術(shù)的進(jìn)一步突破，也在一定程度上限制了其對新質(zhì)生產(chǎn)力的賦能效果。

（一）圍繞DeepSeek技術(shù)的相關(guān)體制機(jī)制需要完善

DeepSeek在賦能新質(zhì)生產(chǎn)力過程中面臨的首要問題是相關(guān)體制機(jī)制的不完善。作為新興的技術(shù)范式，現(xiàn)有體制機(jī)制尚未完全適應(yīng)大模型技術(shù)發(fā)展的特點(diǎn)和需求，在多個(gè)層面存在亟待解決的問題。

首先，頂層設(shè)計(jì)規(guī)劃缺乏系統(tǒng)性?，F(xiàn)有的大模型技術(shù)發(fā)展缺乏統(tǒng)一的規(guī)劃布局和系統(tǒng)性的政策規(guī)范。這主要表現(xiàn)在以下幾方面：一是技術(shù)評估標(biāo)準(zhǔn)體系不完善，缺乏對模型性能、安全性及效率等關(guān)鍵指標(biāo)的統(tǒng)一衡量標(biāo)準(zhǔn)；二是數(shù)據(jù)治理框架不健全，在數(shù)據(jù)收集、使用與共享等環(huán)節(jié)缺乏明確的規(guī)范指引；三是行業(yè)監(jiān)管機(jī)制滯后，對于模型訓(xùn)練過程中的數(shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)與倫理約束等問題缺乏有效的監(jiān)管手段。例如，在模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)方面，目前尚未建立清晰的法律界定和利益分配機(jī)制，這使得企業(yè)在相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

其次，算力、數(shù)據(jù)等相關(guān)資源的管理協(xié)同存在明顯短板，尤其是在大規(guī)模算力資源和數(shù)據(jù)資源的管理方面。一是算力資源分配機(jī)制不夠完善，大型模型訓(xùn)練往往需要調(diào)動多個(gè)計(jì)算中心的資源，但目前缺乏高效的跨區(qū)域、跨機(jī)構(gòu)的算力調(diào)度機(jī)制；二是數(shù)據(jù)資源共享渠道不暢通，各行業(yè)、各領(lǐng)域的高質(zhì)量數(shù)據(jù)往往是孤立的，難以形成有效的數(shù)據(jù)價(jià)值鏈；三是基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)缺乏統(tǒng)籌規(guī)劃，容易造成重復(fù)建設(shè)與資源浪費(fèi)。例如，很多省份都在布局大型算力中心，但區(qū)域間的資源調(diào)度卻未建立起來。

最后，大模型技術(shù)發(fā)展政策與產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策之間存在協(xié)同不足的問題。主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：一是政策制定過程中部門間的溝通協(xié)調(diào)不夠充分，導(dǎo)致政策措施之間存在明顯沖突或重疊；二是政策的針對性不強(qiáng)，未能充分考慮大模型技術(shù)發(fā)展的特殊性或行業(yè)需求；三是政策實(shí)施過程中缺乏有效的協(xié)同機(jī)制，影響了政策效果的發(fā)揮。這種政策協(xié)同不足的狀況，使得企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用過程中難以獲得持續(xù)、穩(wěn)定的政策支持。

（二）DeepSeek技術(shù)發(fā)展尚面臨一些瓶頸

科技創(chuàng)新是新質(zhì)生產(chǎn)力的核心驅(qū)動力，而DeepSeek的技術(shù)發(fā)展仍存在一些需要突破的瓶頸，這些技術(shù)短板制約著其賦能新質(zhì)生產(chǎn)力的廣度與深度。

首先，核心技術(shù)依賴度高。在關(guān)鍵核心技術(shù)方面存在明顯的“卡脖子”問題。具體表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：一是高性能計(jì)算芯片主要依賴進(jìn)口，特別是在大規(guī)模模型訓(xùn)練所需的高端GPU方面，對英偉達(dá)等國外廠商的依賴程度較高；二是基礎(chǔ)算法框架仍有差距，在分布式訓(xùn)練系統(tǒng)、模型壓縮優(yōu)化等關(guān)鍵技術(shù)上與國際領(lǐng)先水平存在明顯差距；三是國內(nèi)開源生態(tài)建設(shè)不夠完善，難以形成良性的技術(shù)創(chuàng)新循環(huán)，嚴(yán)重依賴國外開源生態(tài)。這種核心技術(shù)方面的外部依賴不僅增加了企業(yè)的運(yùn)營成本，也影響了企業(yè)的發(fā)展后勁，并隱藏了很多潛在技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)。

其次，基礎(chǔ)研究投入不足。在基礎(chǔ)科研投入方面存在明顯短板，一是基礎(chǔ)理論研究重視程度不夠，過分關(guān)注應(yīng)用層面的快速突破而忽視了底層技術(shù)的積累；二是研發(fā)資源分配不均衡，大量資源集中在模型訓(xùn)練等環(huán)節(jié)，而算法優(yōu)化、架構(gòu)創(chuàng)新等基礎(chǔ)研究領(lǐng)域投入不足；三是產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新機(jī)制不夠健全，科研成果轉(zhuǎn)化率較低。

最后，技術(shù)創(chuàng)新體系不完善。在技術(shù)創(chuàng)新體系建設(shè)方面存在很多不足，具體如下：一是創(chuàng)新鏈條不夠完整，從基礎(chǔ)研究到應(yīng)用開發(fā)的各個(gè)環(huán)節(jié)銜接不夠緊密；二是創(chuàng)新主體的培育跟不上，能夠持續(xù)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新的骨干企業(yè)數(shù)量較少；三是創(chuàng)新資源的整合不夠，導(dǎo)致創(chuàng)新效率偏低。在這種情況下，雖然許多企業(yè)投入了大量資源進(jìn)行研發(fā)，但具備創(chuàng)新性、突破性與可落地性的成果相對較少。

（三）DeepSeek技術(shù)與應(yīng)用的融合不夠充分

技術(shù)與應(yīng)用的深度融合是新質(zhì)生產(chǎn)力形成的重要條件，而DeepSeek在這一方面仍然存在較大成長空間。技術(shù)與應(yīng)用的融合不充分主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。

首先，技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的碎片化問題突出。一是模型接口標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，不同開發(fā)團(tuán)隊(duì)采用的技術(shù)規(guī)范差異較大，增加了技術(shù)與應(yīng)用融合的難度；二是評估體系不健全，缺乏統(tǒng)一的模型性能評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，影響了技術(shù)創(chuàng)新的效率；三是安全標(biāo)準(zhǔn)不完善，在模型安全性、可靠性等方面缺乏統(tǒng)一的衡量準(zhǔn)則。這種標(biāo)準(zhǔn)體系的碎片化問題嚴(yán)重制約了技術(shù)的商業(yè)化應(yīng)用。

其次，在行業(yè)應(yīng)用層面存在明顯短板。一是應(yīng)用場景較為單一，主要集中在通用AI服務(wù)領(lǐng)域，而在專業(yè)性較強(qiáng)的垂直領(lǐng)域應(yīng)用不足；二是應(yīng)用深度不夠，較多停留在表層應(yīng)用，難以適配流程復(fù)雜、專業(yè)知識要求高的應(yīng)用場景；三是應(yīng)用效果不夠理想，過度依賴前期實(shí)驗(yàn)設(shè)定的簡單場景，一旦遭遇突發(fā)狀況，很難應(yīng)對。這些應(yīng)用層面的短板，限制了技術(shù)創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)升級的推動作用。

最后，在產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設(shè)方面也存在明顯不足。一是產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同度不高，上下游企業(yè)之間的合作機(jī)制不夠健全；二是創(chuàng)新資源共享性不足，各創(chuàng)新主體之間存在較多壁壘；三是市場機(jī)制不夠健全，難以形成良性的產(chǎn)業(yè)化環(huán)境。這些問題導(dǎo)致技術(shù)創(chuàng)新難以有效轉(zhuǎn)化為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的動力。

（四）DeepSeek技術(shù)方面專業(yè)人才相對短缺

人才是新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的核心要素，而DeepSeek等大模型技術(shù)發(fā)展在人才培養(yǎng)和儲備方面仍然存在很多問題。

首先，高層次人才短缺問題突出。一是尖端算法領(lǐng)域人才匱乏，能夠進(jìn)行原創(chuàng)性算法研發(fā)的專家型人才較少；二是軟件工程實(shí)現(xiàn)領(lǐng)域高端人才較少，具備大規(guī)模系統(tǒng)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)的技術(shù)人才緊缺；三是復(fù)合型人才匱乏，既懂技術(shù)又懂行業(yè)應(yīng)用的人才較為稀缺。上述人才供給方面的不足，直接制約了技術(shù)創(chuàng)新的廣度與深度。

其次，人才培養(yǎng)體系建設(shè)較為滯后。一是教育資源投入不足，相關(guān)專業(yè)的課程設(shè)置或課外實(shí)踐不夠完善；二是產(chǎn)教融合不夠深入，人才培養(yǎng)與產(chǎn)業(yè)需求之間存在脫節(jié)；三是繼續(xù)教育體系不健全，現(xiàn)有從業(yè)人員的知識更新和能力提升渠道不暢通。這些問題導(dǎo)致人才供給難以滿足產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求。

最后，人才激勵(lì)機(jī)制有待提升。一是薪酬體系缺乏競爭力，難以吸引或留住國內(nèi)外高端人才；二是職業(yè)發(fā)展通道不夠順暢，如整個(gè)行業(yè)存在35歲左右裁員問題，影響了人才穩(wěn)定性與積極性；三是創(chuàng)新激勵(lì)機(jī)制不夠完善，如主要依賴年終獎(jiǎng)金，即使部分公司給予股票期權(quán)，在兌現(xiàn)方面也施加了較多限制。這些問題均嚴(yán)重影響了人才隊(duì)伍的穩(wěn)定性和創(chuàng)新活力。

四、DeepSeek技術(shù)革新賦能新質(zhì)生產(chǎn)力的建議

（一）健全完善圍繞DeepSeek技術(shù)革新的相關(guān)體制機(jī)制

健全完善圍繞DeepSeek技術(shù)革新的相關(guān)體制機(jī)制，有助于創(chuàng)新生態(tài)形成，從而推動DeepSeek技術(shù)革新更好地賦能新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展。

首先，完善DeepSeek技術(shù)的頂層設(shè)計(jì)。建立健全市場主體、制度，以及政策法規(guī)等體系，特別要加強(qiáng)在評估標(biāo)準(zhǔn)體系、數(shù)據(jù)安全，以及法律法規(guī)等方面的建設(shè)。此外，應(yīng)通過建立全面有效的評估體系，準(zhǔn)確把握大模型技術(shù)的發(fā)展情況，為政策制定提供決策依據(jù)。具體而言，應(yīng)針對模型訓(xùn)練、推理效率，以及隱私保護(hù)等問題，制定統(tǒng)一而詳細(xì)的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，確保規(guī)定的統(tǒng)一性和可操作性。同時(shí)，要根據(jù)技術(shù)和行業(yè)發(fā)展的動態(tài)，及時(shí)修訂和更新相關(guān)法規(guī)，確保法律法規(guī)能夠適應(yīng)行業(yè)需求或變化。

其次，健全算力資源協(xié)同管理機(jī)制。一是加強(qiáng)大模型訓(xùn)練和推理環(huán)節(jié)的算力資源協(xié)調(diào)與調(diào)度，可考慮設(shè)立全國性的算力協(xié)調(diào)平臺，并且簡化平臺申請或使用的流程；二是擴(kuò)大算力管理領(lǐng)域技術(shù)人員規(guī)模，提升算力資源管理能力，確保大規(guī)模的模型訓(xùn)練和推理任務(wù)能夠平穩(wěn)有序的進(jìn)行；三是利用現(xiàn)代科技手段，如大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)，提升算力資源的科學(xué)管理水平。

最后，推動技術(shù)規(guī)劃和產(chǎn)業(yè)政策的協(xié)同。技術(shù)企業(yè)在制定發(fā)展戰(zhàn)略時(shí)應(yīng)結(jié)合實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展規(guī)劃，充分考慮算力資源使用和管理的實(shí)際需求，確保技術(shù)發(fā)展規(guī)劃與產(chǎn)業(yè)政策能較好匹配。同時(shí)，圍繞實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展實(shí)際，加強(qiáng)相關(guān)技術(shù)原理的協(xié)同攻關(guān)與產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，促進(jìn)大模型技術(shù)與產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用的深度融合。

（二）推動DeepSeek技術(shù)不斷突破短板

新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的關(guān)鍵在于核心技術(shù)的創(chuàng)新。新質(zhì)生產(chǎn)力的生產(chǎn)工具具有極強(qiáng)的整合性、迭代性與創(chuàng)新性，DeepSeek的發(fā)展需要將深度學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)安全，以及分布式計(jì)算技術(shù)等應(yīng)用到大模型領(lǐng)域，并促進(jìn)人工智能、網(wǎng)絡(luò)安全與分布式系統(tǒng)的深度融合，從而更好賦能新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展。

首先，加大對關(guān)鍵核心技術(shù)的研發(fā)投入。隨著DeepSeek技術(shù)取得突破性進(jìn)展，在算法與算力的比較中，算法的重要性愈加凸顯，為我國在人工智能領(lǐng)域的彎道超車提供了新的可能，故應(yīng)該鼓勵(lì)高校與企業(yè)加大對相關(guān)領(lǐng)域的研發(fā)投入，不斷取得新的突破?？梢酝ㄟ^設(shè)立專項(xiàng)基金支持重點(diǎn)環(huán)節(jié)的技術(shù)攻關(guān)，確保相關(guān)技術(shù)研發(fā)有充足的經(jīng)費(fèi)支持。尤其是在高性能計(jì)算框架、分布式訓(xùn)練系統(tǒng)，以及模型壓縮優(yōu)化等方面，不斷提高技術(shù)的創(chuàng)新性與自主可控性。

其次，建立全產(chǎn)業(yè)鏈的技術(shù)創(chuàng)新體系。圍繞整個(gè)AI產(chǎn)業(yè)鏈，形成從基礎(chǔ)研究到應(yīng)用開發(fā)再到產(chǎn)業(yè)化的完整創(chuàng)新鏈條，不斷突破制約商業(yè)化應(yīng)用的短板。通過建立國家-企業(yè)-高校的三維創(chuàng)新體系，圍繞產(chǎn)業(yè)化落地的重大難題，集中優(yōu)勢資源進(jìn)行攻關(guān)，不斷取得突破性進(jìn)展，為商業(yè)化應(yīng)用打下基礎(chǔ)。在此基礎(chǔ)上，建立全產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)同創(chuàng)新平臺，鼓勵(lì)上下游企業(yè)加強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域的交流與合作，共享創(chuàng)新與發(fā)展的紅利，并提高整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的商業(yè)化應(yīng)用水平。

最后，優(yōu)化科研資源的分配機(jī)制。在當(dāng)前國際競爭中，人工智能的競爭成為重要焦點(diǎn)。應(yīng)該優(yōu)化科研資源的分配機(jī)制，加大在大模型等人工智能領(lǐng)域的科研資源投入，不斷突破短板。這不僅有助于提升我國大模型技術(shù)的水平和國際競爭力，也將為新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展提供強(qiáng)有力支撐。

（三）不斷推進(jìn)DeepSeek技術(shù)與應(yīng)用的深度融合

大模型技術(shù)的發(fā)展離不開技術(shù)與應(yīng)用的深度融合。當(dāng)前，DeepSeek在模型架構(gòu)等技術(shù)領(lǐng)域已經(jīng)取得顯著進(jìn)展，但在技術(shù)的應(yīng)用方面仍有待加強(qiáng)。

首先，制定統(tǒng)一的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)體系。當(dāng)前，在AI領(lǐng)域，很多軟件接口都依賴于國外顯卡，國內(nèi)生產(chǎn)的顯卡在技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與接口等方面適配性或兼容性欠缺，再加之國外的出口管制，嚴(yán)重制約了中國AI技術(shù)的商業(yè)化應(yīng)用。而DeepSeek的技術(shù)革新為中國在AI領(lǐng)域的崛起提供了有力支撐，可以通過制定統(tǒng)一的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，建立標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)接口和通信協(xié)議，確保國內(nèi)眾多廠商生產(chǎn)的軟硬件設(shè)備能夠適配并協(xié)同工作，從而充分發(fā)揮DeepSeek對中國新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的推動作用。

其次，推動DeepSeek在各行各業(yè)的應(yīng)用。推進(jìn)DeepSeek在物流配送、工業(yè)生產(chǎn)，以及環(huán)境保護(hù)等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。鼓勵(lì)高校等科研機(jī)構(gòu)加強(qiáng)與實(shí)體企業(yè)的產(chǎn)學(xué)研合作，使人工智能產(chǎn)品或服務(wù)的研發(fā)更加符合實(shí)際需求。

最后，建立有效的對接機(jī)制。促進(jìn)DeepSeek與市場、用戶之間的互動與溝通。通過現(xiàn)場調(diào)研、網(wǎng)上調(diào)查等方式，獲取大模型應(yīng)用的迫切需求，確保相關(guān)技術(shù)產(chǎn)品能夠較好地適配現(xiàn)實(shí)需要。

（四）大力培養(yǎng)DeepSeek技術(shù)相關(guān)專業(yè)人才

為了推動新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展，應(yīng)該大力培養(yǎng)DeepSeek等大模型技術(shù)所需的專業(yè)人才。DeepSeek的技術(shù)革新是中國在大模型技術(shù)領(lǐng)域突破美國顯卡算力封鎖的一次有益的嘗試，未來應(yīng)該繼續(xù)加強(qiáng)在大模型技術(shù)領(lǐng)域研發(fā)，尤其是在算法優(yōu)化領(lǐng)域。

首先，搭建大模型技術(shù)人才培養(yǎng)體系。建立完善的人才培養(yǎng)體系，打造大模型技術(shù)所需的人才隊(duì)伍，營造良好的人才發(fā)展環(huán)境，培養(yǎng)符合新質(zhì)生產(chǎn)力要求的科研人才。根據(jù)相關(guān)領(lǐng)域人才短缺情況，開設(shè)一系列課程或培訓(xùn)，建立系統(tǒng)的人才培養(yǎng)體系。

其次，積極推動大模型技術(shù)領(lǐng)域的人才交流、引進(jìn)與流動。積極搭建國內(nèi)外大模型領(lǐng)域的人才交流平臺，推動國內(nèi)開源社區(qū)建設(shè)；同時(shí)，積極吸引留學(xué)人才回國，并高薪聘請國外人才加盟；此外，破除各種阻礙國內(nèi)外人才流動的體制機(jī)制障礙，暢通人才流動渠道，百花齊放、百家爭鳴，鼓勵(lì)各細(xì)分領(lǐng)域的發(fā)展。

最后，著手制定從業(yè)人員技能標(biāo)準(zhǔn)。圍繞大模型發(fā)展需要，制定技能評價(jià)與認(rèn)證體系，并開展相關(guān)的職業(yè)資格考試，積極為該領(lǐng)域儲備急需人才；此外，鼓勵(lì)更多高校與企業(yè)參與職業(yè)資格標(biāo)準(zhǔn)制定與推廣，提高人才培養(yǎng)的針對性以及普及力度。與此同時(shí)，圍繞大模型從上游研發(fā)到下游商業(yè)化應(yīng)用的多個(gè)環(huán)節(jié)，均應(yīng)該制定對應(yīng)的人才技能標(biāo)準(zhǔn)，并開展相關(guān)的培訓(xùn)、考試，以及技能認(rèn)定工作，圍繞整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈積蓄充足的人才，從而更好地賦能新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展。

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The"Logic，"Obstacles，"and"Recommendations"of"DeepSeek’s"Technological"

Innovation"in"Empowering"New"Quality"Productive"Forces

Niu"Baochun，Li"Junying

（Xinjiang"University"of"Finance"and"Economics，"Urumqi"830012，"China）

Abstract：New"quality"productive"forces"signify"a"leapfrog"advancement"beyond"traditional"productive"forces，"with"innovationdriven"development"as"their"core"principle."The"technological"innovations"of"DeepSeek"have"substantially"reduced"the"costs"of"API"calls，"thereby"unlocking"the"potential"for"largescale"commercialization"of"artificial"intelligence"and"accelerating"the"evolution"of"new"quality"productive"forces."DeepSeek’s"technological"innovation"can"empower"new"quality"productive"forces"across"multiple"dimensions："providing"infrastructure"support，"supplying"essential"factors，"and"developing"application"scenarios."However，"in"the"process"of"DeepSeek’s"empowerment，"certain"obstacles"remain，"such"as"institutional"mechanisms"requiring"improvement，"technological"development"facing"bottlenecks，"insufficient"integration"of"technology"and"applications，"and"a"shortage"of"relevant"professional"talent."To"address"these"issues，"it"is"necessary"to"improve"institutional"mechanisms"surrounding"DeepSeek’s"technological"innovation，"promote"continuous"breakthroughs"of"DeepSeek"technology’s"shortcomings，"consistently"advance"the"deep"integration"of"DeepSeek"technology"with"applications，"and"vigorously"cultivate"professional"talent"related"to"DeepSeek"technology，"in"order"to"comprehensively"enhance"the"empowering"effect"of"DeepSeek’s"technological"innovation"on"new"quality"productive"forces.

Key"words：DeepSeek;"technological"innovation;"new"quality"productive"forces

（責(zé)任編輯：張夢楠）