硅谷對中國AI公司的焦慮越來越重,不只DeepSeek:這些賽道值得關注

機器之心報道

機器之心編輯部

大部分人可能想不到，2025 年的春節，大模型圈子竟然會這麼熱鬧。

一切還要從十天前説起，DeepSeek 正式開源了 DeepSeek-R1，在數學、代碼和自然語言推理等任務上比肩 OpenAI o1 正式版。一眾 AI 研究者感到「震驚」，紛紛猜測這是如何做到的。英偉達市值幾千億美元級別的震盪，更是讓全世界看得目瞪口呆。

關於 DeepSeek 技術創新的討論也非常多。很多人認為，DeepSeek 在硬件受限的條件下被逼走出了一條不同於 OpenAI 等狂堆算力的道路，用一系列技術創新來減少模型對算力的需求，同時獲得性能提升。

被「神祕的東方力量」DeepSeek 「硬控」之后，硅谷的態度耐人尋味：從一開始的盛讚，到后來的網絡攻擊和審查，足以折射出中國 AI 崛起帶給大洋彼岸的衝擊力。

這讓我們想起谷歌研究員早在 2023 年做出的悲觀預判：「我們沒有護城河，OpenAI 也沒有。」

如果往更深一層想，他們可能會發現，恐慌和焦慮的源頭早已種下，並不單單是一家 DeepSeek 造成的。

是時候重新審視中國大模型了，包括文心一言、豆包、可靈在內的所有玩家。

國產大模型，已經全面崛起

經歷了過去兩年的狂飆，中國大模型已經在多個垂直賽道中強勢崛起，跨過了護城河。

在 DeepSeek 之外，文心一言的 RAG 能力、可靈的文生視頻、豆包的語音生成等等，都已超越美國的對標模型。

最早可以從視頻生成領域的「超車」説起。OpenAI 在 2024 年春節期間發佈了 Sora，去年也被稱為視頻生成技術的爆發之年。但在 6 月，可靈橫空出世，做到了文生視頻技術在產品落地層面的實質領先，第一次讓硅谷覺得「中國的 AI 技術有自己的優勢。」

我們意識到，中國可能不需要反覆經歷「追趕 OpenAI」的遊戲。后續的故事再次印證了這個觀點。

2024 年 5 月面世的 GPT-4o，給 ChatGPT 帶來實時語音通話能力，但真正全面開放這項功能后，用户的實際體驗只能説普普通通。相比之下，2025 年初豆包實時語音大模型正式上線的時候，擬人度、有用性、情商、通話穩定性、對話流暢度等多個維度的表現都堪稱驚艷。且這項功能直接在豆包 App 全量開放、人人免費使用，補齊了國產大模型應用在「端到端語音系統」上的短板。

僅花費 550 萬美元訓練的 DeepSeek R1，又在這個春節假期前暴擊了 AI 圈。依靠沒有任何監督訓練的純強化學習路線，以及面向 H800 的大量優化創新，短短几周內，就從 Deepseek-v3 基座進化到如今堪比 OpenAI o1 的思維鏈推理能力。

推理模型是當前最火熱的方向，只是這類模型也有自身的侷限性：大模型推理是基於當前已知數據的，在遭遇錯誤的推理路徑時，模型可能會陷入死循環。這也是大模型提升檢索增強能力的意義所在。

相比於視頻生成、語音通話等能力，RAG（檢索增強生成）的概念對大眾可能更陌生一些，但這門結合了語言模型和信息檢索的技術，是當前大模型競爭的核心能力之一。

檢索增強是衡量大模型表現優劣的重要維度，而在這個領域，文心一言毫無疑問是國內 RAG 能力最領先的大模型應用。

作為國內搜索的頭部玩家，百度在這個領域有自己的節奏和路線。百度在文字 RAG 層面已經有多年技術積累，隨后又轉向了探索這門技術在多模態領域的應用。

前段時間，百度創新地將 RAG 技術拓展到了圖像領域，發佈了自研的 iRAG（image-based RAG）技術，旨在降低文生圖的幻覺問題、提升 AI 生圖的準確性。這背后是百度搜索的億級圖片資源和強大的基礎模型能力。

從文心一言的檢索增強 RAG

看中國大模型彎道超車

百度基於搜索技術的積累在 RAG 上具備明顯優勢，推出了百度 AI 原生檢索，持續領先。從 RAG 能力實測來看，國內外主流大模型中，百度文心一言綜合表現最佳。

根據機器之心進行的一些實測，它甚至在很多任務上比 OpenAI 的 ChatGPT 表現更好。比如我們同時打開文心一言和 ChatGPT，能明顯感受出文心 RAG 的領先性。

測試中，即使是最新的春節檔電影細節、春晚節目等內容，文心都能準確回答；相比之下，OpenAI 雖能檢索到信源，卻無法生成準確回答：

比如《封神 2》中讓觀眾感染「看到殷郊就想笑」症狀的三輪法相，文心一言能直接講出電影情節詳細的來龍去脈，而最新的 o3 mini 只能淺淺理解到法相是由 CG 技術做出來的表象。

今年春晚的語言類節目，由於時長限制，大家可能還有些意猶未盡。其實，近來有不少小品都是源自《一年一度喜劇大會》的精彩改編。文心一言不僅準確無誤地報出了改編節目的數量，甚至對《小明一家》將原版媽媽的角色改成了爺爺這一細節都瞭如指掌。o3 mini 這邊僅答對了一半，就顯得有些相形見絀了。

今年春晚熱度最高的節目還藏着一個冷知識 —— 宇樹機器人 H1 為大家扭秧歌，用的是兩種手絹。

仔細看，我們可以發現機器人在出場時，手里揮舞的是兩塊純色的紅手絹，而它們的手臂上纏着兩塊黑色的袖套，里面包裹着可以旋轉的技術手絹。在演出過程中，機器人手臂上的機關啟動，袖套和純色手絹被藏在了機器人身后，手上則像變魔術一樣，瞬間切換成了技術手絹。

這個彩蛋踩到了 o3 mini 的知識盲區，反觀「本地模型」文心一言，就瞭解得很清楚了。

對於最近發生的國際新聞，文心一言給出的事實更準確，信息更全面。再看 o3 mini 給出的這些不準確的數據，看來它和「幻覺」的鬥爭可能還有很長的路要走。

這樣優秀的用户體驗，是如何實現的？

相比於其他家大模型廠商，百度在 RAG 技術上具備中文深度理解、多模態檢索、垂直領域定製化以及實時數據整合能力等優勢，同樣是聯網檢索情況下，文心在中文互聯網、企業服務、政務等場景中更具實用性和競爭力。

具體來説，百度研發了「理解 - 檢索 - 生成」協同優化的檢索增強技術，顯著提升了大模型技術及應用的效果。理解階段，基於大模型理解用户需求，對知識點進行拆解；檢索階段，面向大模型進行搜索排序優化，並將搜索返回的異構信息統一表示，送給大模型；生成階段，綜合不同來源的信息做出判斷，並基於大模型邏輯推理能力，解決信息衝突等問題，從而生成準確率高、時效性好的答案。

相信在 2025 年，RAG 技術還會再上一層樓，帶給用户更好的體驗。

2025，國產大模型會迎來「高光時刻」嗎？

從近期大模型圈子的轟轟烈烈中，我們不難觀察到幾個趨勢：

1、曾經 OpenAI 諱莫如深的「技術黑盒」，正在被逐一破解。

在此之前，國內的很多大模型廠商均未能推出全面對標 OpenAI o1 的模型。DeepSeek 以一家大模型初創公司的身份，成爲了第一個破解「OpenAI 技術黑盒」的玩家。

從複製 Sora 到複製 o1，包括快手和 DeepSeek 在內的中國大模型廠商都做到了。這些足以説明，OpenAI 昔日的諱莫如深，最終還是沒有起到護城河的作用。

面對國產大模型造成的轟動效應，知名 AI 研究者吳恩達近日表示：「中國在生成式人工智能方面正在趕超美國。2022 年 11 月推出 ChatGPT 時，美國在生成式 AI 方面遠遠領先於中國。印象的變化是很緩慢的，所以我一直聽到的是美國和中國的朋友都説他們認為中國落后了。但實際上，這種差距在過去兩年里迅速縮小了。藉助 Qwen、Kimi、InternVL 和 DeepSeek 等來自中國的模型，中國顯然正在縮小差距，而在視頻生成等領域，中國似乎已經處於領先地位。 」

2、藉助大量工程創新，國產大模型已經破除了對「英偉達 GPU」的迷信。

DeepSeek 是一項令人驚歎的工程創新，團隊面臨諸多約束條件，卻依然利用更少的計算能力和資金拿出了 o1 級性能的成果。

對於美國的研究機構來説，他們不會花太多時間進行優化，因為英偉達一直在積極推出更強大的系統來滿足他們的需求，向英偉達付費就是最簡單的路線。

然而，DeepSeek 證明了另一條路線是可行的：在較弱的硬件和較低的內存帶寬上，大量優化可以產生顯著的效果 —— 在 GPU 上支付更多費用並不是打造更好模型的唯一方法。

3、當中國 AI 的競爭對手開始在意、壓制、攻擊，折射出的是對方關於被追趕、超越的恐慌。

在 DeepSeek R1 模型發佈之后，有外媒報道 Meta 的生成式 AI 部門因此陷入到恐慌之中。

據傳，Meta 組建了 4 個團隊，試圖搞清楚 DeepSeek 是如何降低訓練和運行成本的，還有的團隊負責研究 DeepSeek 可能使用了哪些數據來訓練模型。也有團隊專門負責思考基於 DeepSeek 模型的屬性重組 Meta 模型的新技術，畢竟有爆料稱尚未發佈的新一代開源模型 Llama 4 在基準測試中已經落后於 DeepSeek。

而 OpenAI 和微軟也開始調查 DeepSeek 這家競爭對手是否使用了 OpenAI 的 API 來訓練自己的模型。

很顯然，「中國 AI 元年」即將開啟，DeepSeek 春節期間的出圈是這個過程中的里程碑事件，但我們可以更多地着眼未來。

在剛剛開始的 2025 年，中國科技公司還將推出各種大模型，比如百度將推出文心 5.0。對此，你有哪些期待？