国家级AI开源平台启动 - 国务院国资委统筹指导 中国移动牵头运营的国家级AI开源开放平台"焕新社区"正式启动 标志着中国AI国家队建设进入实质性阶段[1] - 平台以开源开放协同创新为核心 通过开放算力集群 共享模型资源 搭建开发社区降低AI技术应用门槛 旨在培育具有国际竞争力的国产人工智能生态[2] - 肩负整合央企资源 打破技术壁垒 推动AI普惠发展的战略使命 成为国家队核心载体[2] 中兴通讯技术贡献 - 作为首批共建单位一次性开源11项核心技术成果 包括6个自研大模型和5个行业数据集 形成覆盖模型-数据-工具的完整技术矩阵[1][2] - 开源的NTele-R1-32B-V1电信大模型基于DeepSeek-32B-Distill架构训练 仅用800个样本实现高效训练[3] - 多模态智能领域开源7B-Curr-ReFT与3B-Curr-ReFT模型 采用独创Curr-ReFT训练范式 通过课程强化学习和拒绝样本自我改进机制提升小参数模型性能[4][6] - 同步开源5个行业数据集覆盖通信数学Code视觉识别关键领域 其中TFCE数据集包含1800余个函数和917道Python题目 全面覆盖4G/5G/6G通信技术应用场景[7] 技术性能表现 - NTele-R1-32B-V1在AIME2024测评中得分82.5 超越Qwen3-32B的78.75 在MATH500测试中准确率达95.2% 领先同类模型1-2个百分点[3][4] - 3B-Curr-ReFT在AI2D数学推理测试中准确率达83% 超越26B参数的InternVL-26B 7B版本在MathVista测评中得分92.2% 较基础模型提升33.6个百分点[6] - 与国产GPU厂商合作推动开源模型与国产芯片深度适配 目前算力效率较通用方案提升40%[8] 生态建设意义 - 形成模型-数据-工具三位一体支撑体系 为开发者提供一站式支持模式 有效降低AI创新门槛[8] - 体现科技企业对国家AI战略的深度响应 强化焕新社区技术底座 为央企间协同创新提供范本[8] - 国家队加龙头企业协同模式将推动中国AI产业从技术跟跑向生态领跑跨越 为数字经济高质量发展注入动能[8]

DeepSeek用户数据下滑的消息为国产AI进度条蒙上一层阴影，再加上知名AI智能体公司 Manus把总部迁移至新加坡，人们对国产AI的前景难免出现一些悲观情绪。 但我们或许没 必要因为DeepSeek一时的流量下滑，而对国产AI过于悲观。 DeepSeek在2025年年初震撼全球的光环，如今似乎正在褪色。 这几天，"DeepSeek不行了吗"登上多个热搜的榜单。行业分析机构QuestMobile的最新数据显示， DeepSeek的月均下载量从第一季度的8111.3万降至2258.9万，降幅达72.2%。在此之前，国际知名半导 体研究机构 Semianalysis也发布数据称，DeepSeek使用率由年初时7.5%的高点下滑到如今的3%。 市场对DeepSeek的悲观预期确实存在，这主要与DeepSeek的更新版本R2"爽约"，未能即时发布有关。 再加上DeepSeek经常"胡说八道"的高幻觉率，也劝退了许多用户。 DeepSeek用户数据下滑的消息为国产AI进度条蒙上一层阴影，再加上知名AI智能体公司Manus把总部迁 移至新加坡，人们对国产AI的前景难免出现一些悲观情绪。 但我们或许没必要因为DeepSe ...

DeepSeek用户数据下滑与国产AI前景 - DeepSeek月均下载量从2025年Q1的8111.3万降至2258.9万，降幅达72.2% [2] - DeepSeek使用率由年初7.5%下滑至3%，主要因R2版本延迟发布及高幻觉率问题 [2][3] - 数据统计未涵盖腾讯元宝、百度、夸克等第三方接入渠道，实际影响可能被夸大 [6] DeepSeek的战略定位与行业影响 - 公司以开源开放为核心，创始人明确"不做应用只做研究"的底层技术路线 [7] - 用户活跃度和商业变现非核心指标，目标是为行业提供技术支撑 [7] - 模型权重广泛复制后，行业需解决技术领先性维持和商业模式可持续性问题 [8] 国产AI整体竞争格局 - Qwen、文心、夸克、Kimi等大模型紧咬全球AI前列，国内多路线并行发展 [7] - 中国优势在于超大规模市场、丰富应用场景及海量用户行为数据 [7] - 行业竞争从"参数竞赛"转向"生态竞速"，需构建开放协同的创新网络 [9] AI产业发展的关键挑战 - 技术突破需转化为场景价值，真实场景数据（如医疗、教育）反哺技术进步 [10] - 需建立跨企业/机构的开放协作机制，实现数据、算力、算法自由流动 [10] - 公共政策应避免过早选定技术路线，允许市场自发选择和多头并进 [9] 行业长期趋势判断 - 技术护城河在于组织能力与市场结构，非单一模型参数领先 [9] - 中国AI"第二增长曲线"取决于技术向商业/社会价值的转化能力 [11]

人工智能大会与创新成果 - 2025世界人工智能大会在上海举办，数千位全球专家、政企代表、高校学者、投资人参与，创新、开源、开放、合作成为关键词 [1] - 大会上展示40多款大模型、50多款AI终端产品、60多款智能机器人及100余款首发新品，240个申报项目竞争SAIL奖 [2] - 中国科学院等科研机构推出"磐石·科学基础大模型"，并成立"科学基础大模型生态联盟"，推动开放生态科研创新 [2] - 大会发布《国际人工智能开源合作倡议》，强调开源打破创新壁垒，加速技术突破与应用 [2] 人工智能全球治理与国际合作 - 大会主题为"智能时代 同球共济"，聚焦AI全球治理与国际合作，诺贝尔奖得主杰弗里·辛顿呼吁成立国际协同合作联盟应对AI挑战 [3] - 谷歌前CEO埃里克·施密特强调中美应合作维护世界稳定，多位国际专家以历史危机为例呼吁各国打破隔阂 [3] - 中国在联合国提出加强AI能力建设国际合作决议，并通过普惠计划推动全球南方国家AI均衡发展 [3] - 中国发布《人工智能全球治理行动计划》，提出14项倡议，涵盖发展、标准、安全、伦理等多维度，强调开放包容普惠治理 [4] - 美国发布《人工智能治理行动计划》，将AI定位为国家安全竞赛，与中国计划形成鲜明对比 [4][5] 中国基础设施与创新活力 - 英国学者斯蒂芬·戴维斯称赞中国高铁规模与质量，高铁运行平稳且安静，时速超300公里 [6] - 中国已修建超过4.5万公里高速铁路，偏远农村地区构建实用公路网络，融入国家经济体系 [7] - 中国城市展现勃勃生机，商业贸易繁荣，创新活力旺盛，长三角地区尤为明显 [7][8] - 西方媒体关注狭窄，部分精英以竞争视角看待中国，但商业学术领域更关注互利机会 [8][9] 技术创新与"大知识"型经济 - AI技术推动"大知识"型经济发展，释放数据要素倍增效应，促进AIoT、V2X、无人飞行器等新兴业态 [11] - AI优化市场资源配置，算力、算法、数据驱动实体经济逆向生长，跨越数据壁垒转化为区位经济 [12] - AI提供公共服务产品，如智能调控系统实现可再生能源替代率38.7%，助力绿色与数字转型 [13] - 普惠创新与科技向善成为民生改善主题，AI推动产业链、创新链、数据链多链融合 [14]

AI技术发展现状 - AI模型技术正经历从"渐进式创新"到"指数级跃迁"的转变，大模型呈现"周级迭代"爆发态势 [1] - 技术变革由三大核心要素驱动：数据爆炸（互联网时代数据指数级增长）、算力飞跃（CPU→GPU→专用AI芯片）、算法突破（Transformer架构实现性能质变） [1] - 通义千问开源模型家族全球下载量突破4亿，衍生模型达14万个，超越Meta Llama成为全球第一开源模型 [2] 开源生态与产业应用 - 通义大模型已深度赋能金融、制造、教育等行业明星客户 [2] - 开源降低技术门槛，开发者平等参与创新，企业无忧采用前沿成果，形成"开源-反馈-进化"正向循环 [2] - 阿里云AI相关收入连续七个季度保持三位数增长，云计算业务因AI驱动上季度增速达18% [5] AI Agent技术突破 - AI技术范式从语言能力转向任务执行，2025年为Agent落地元年，企业级智能体突破对话层局限 [3] - Agent采用"感知-决策-执行"一体化架构，推动AI从增强搜索向自主服务载体跃迁 [3] - L3智能体将成为产业基座，实现涌现智能与生态自组织驱动的生产力革命 [3] 公司战略与产品进展 - 阿里发布三款冠军大模型：千问3基础模型（全球最智能非思考基础模型）、推理模型（比肩Gemini2 5pro）、Qwen3-Coder编程模型（超越GPT4 1） [5] - 公司宣布未来三年投入超3800亿元建设云和AI硬件基础设施，投资额超过去十年总和 [5]

AI技术变革与行业趋势 - AI模型技术正经历从"渐进式创新"到"指数级跃迁"的历史性转变，大模型呈现"周级迭代"的爆发态势 [1] - 推动AI技术变革的三大核心要素：数据爆炸（互联网时代数据指数级增长）、算力飞跃（从CPU到GPU到专用AI芯片）、算法突破（Transformer架构实现性能质变） [1] - AI技术范式从语言能力走向任务执行，从能力展示迈向价值创造，2025年成为Agent落地元年，企业级智能体突破对话层局限，实现"感知—决策—执行"一体化架构 [3] 阿里云通义大模型的生态与竞争力 - 通义千问开源模型全球下载量突破4亿，衍生模型达14万个，超越Meta的Llama系列成为全球第一开源模型家族，是中国开发者和企业使用最广泛的大模型 [1] - 通义大模型深度赋能金融、制造、教育等核心领域，通过开源降低技术门槛，构建"开源—反馈—进化"的正向循环生态 [2] - 阿里云近期发布三款全球开源冠军模型：千问3基础模型（获评"全球最智能的非思考基础模型"）、千问3推理模型（比肩Gemini2.5pro等闭源模型）、Qwen3-Coder编程模型（超越GPT4.1和Claude4，登顶HuggingFace总榜） [5] 阿里云的战略投入与业务表现 - 阿里巴巴宣布未来三年将投入超3800亿元建设云和AI硬件基础设施，投资规模超过过去十年总和，为中国民营企业史上最大手笔 [5] - 阿里云AI相关收入连续七个季度保持三位数增长，云计算业务因AI驱动持续增长，上一季度增速达18% [6] AI Agent与产业应用前景 - 行业进入"Agent优先"时代，交互方式从人适应机器转向机器主动服务，L3智能体将成为产业基座，推动涌现智能与生态自组织驱动的生产力革命 [3] - AI Agent实现复杂任务自动化，推动AI从增强版搜索向自主服务载体跃迁，行业生态趋近拐点 [3]

DeepSeek用户数据下滑现象 - DeepSeek月均下载量从2025年Q1的8111.3万骤降至2258.9万，降幅达72.2% [2] - 使用率从年初7.5%下滑至3%，主要因R2版本延迟发布及高幻觉率问题 [2] - 数据统计范围仅覆盖官网，未计入腾讯元宝、百度等第三方渠道流量 [3] DeepSeek的战略定位 - 公司选择开源技术路线，核心目标为底层技术研究而非商业变现 [3] - 创始人明确"不做应用，只做研究和探索"的定位 [3] - 用户活跃度并非公司长期增长的核心考核指标 [3] 国产AI行业整体发展 - 国内Qwen、文心、夸克、Kimi等大模型仍保持全球竞争力 [3] - 中国市场具备人才红利、超大规模应用场景及海量行为数据优势 [4] - 行业需解决模型权重复制后的技术领先维持和商业可持续性问题 [4] AI产业竞争格局演变 - 竞争焦点从参数竞赛转向生态构建，强调开放协同创新网络 [5] - 技术护城河取决于组织能力与市场结构，非单一模型性能 [5] - 需建立跨企业/机构的数据-算力-算法自由流动机制 [5] 技术价值转化路径 - 技术突破需与外卖/医疗/教育等真实场景结合产生数据反哺 [5] - 商业价值和社会价值的转化能力将决定AI第二增长曲线 [6]

年会主题与背景 - 2025贝壳财经年会以"中国经济：开放与韧性共生长"为主题，聚焦科技创新与数字化转型 [2] - 新京报贝壳财经定位为中国经济发展的观察者、思考者和推动者 [2] - 海淀区致力于打造"开源之都"，夯实基础要素、优化创新生态 [2][7] 人工智能发展趋势 - 开源开放成为AI发展重要潮流，中国研发团队引领趋势，开源模型能力逼近闭源 [9] - 大模型向能力更强、模态更多、效率更高方向进化，语言与多模态模型将在物理AI层面统一 [10] - 人工智能正从计算机视觉向"所见即所得"的多模态交互转型，影响教育、文旅、客服等领域 [13] 生产性服务业与新质生产力 - 生产性服务业贯穿制造业上中下游，是知识密集、人才密集型产业，推动技术进步和效率提升 [8] - 生产性服务业成为全球最大GDP板块，是新质生产力发展的温床和增长极 [8] 具身智能与人形机器人 - 人形机器人被视为具身智能最佳载体，合成数据助推具身智能快速落地 [11] - 具身智能可拓展至AI赋能的广义智能化设备 [11] 企业AI应用实践 - 贝壳推出AI找房助手"布丁"和房源助手，提升找房效率和定价建议 [12] - 贝壳在家装领域应用多模态生图模型快速生成装修方案 [12] - 商汤科技在多模态交互技术取得突破并实现应用落地 [13] 研究报告关键发现 - 89.84%受访企业已部署AI应用，AI正从辅助工具转向生产力系统 [16] - 96.27%媒体工作者使用过大模型，使用率同比提升22.9个百分点 [17] - 约80%受访者认同大模型提升媒体工作效率，但幻觉问题成为主要担忧 [17] - 通义、讯飞星火、文心一言、腾讯元宝位列大模型测评总分榜前四 [17] 海淀区AI产业发展 - 海淀区联合清华人工智能学院，创新人才培养模式，发布全国首个青年智能体 [7] - 海淀区以人才密度和制度创新为核心动力，打造全球AI创新策源地 [16]

魔搭社区定位与发展 - 魔搭社区坚持非盈利机构定位 立足公益性和中立性 保持开源开放 以促进中国开源生态繁荣发展 [1] - 社区发起人周靖人强调AI技术普惠目标 推动技术变革与产业发展 认为当前AI技术仍处于加速发展阶段 [1] - 社区已汇聚全球200余位AI专家及数千开发者 覆盖谷歌 英伟达 阿里巴巴 腾讯等头部企业及中科院等科研机构 [1] 技术布局与里程碑 - 2022年11月前瞻性提出"模型即服务"(MaaS)理念 将AI模型转化为直接可用服务 [2] - 2023年首发文本生成视频开源模型 并吸引百川智能 零一万物等领先模型在社区开源首发 [2] - 2024年推出AIGC专区 提供图片 视频创作及模型训练服务 2025年新增MCP广场 托管数千款服务并开放接口 [2][3] 行业开源趋势 - DeepSeek出圈后 百度开源文心大模型4 5系列(含47B MoE模型) 华为开源盘古70亿参数稠密模型及720亿参数MoE模型 [3] - 国内企业对开源社区理解突飞猛进 过去两年参与公司数量显著增加 [3] - 魔搭社区作为技术桥梁 连接开发者与前沿技术 已支持36个国家1600万开发者 模型总量超7万个 [4] 开发者生态建设 - 推出开发者勋章激励计划 提供免费GPU算力 AIGC训练券等奖励 已支持超1亿次服务调用 [4] - 计划扩展勋章激励至代码贡献 社区布道等活跃行为群体 [5] - MCP广场已发布超4000项服务 支付宝 MiniMax等厂商独家首发新服务 [3][4]

工程创新与颠覆性创新 - 工程创新成为推动颠覆性创新的重要形式，DeepSeek通过工程创新实现低成本高性能大模型训练，展示工程优化的巨大潜力 [1] - 人工智能下一阶段发展更依赖软硬件协同能力，人形机器人和自动驾驶等领域凸显工程优化重要性 [1] - 理论突破与工程优化将交替引领颠覆性创新，从"0到1"和"1到100"均可产生颠覆性创新 [3] 颠覆性创新的度量与趋势 - 颠覆性创新度量维度新增效率最优，DeepSeek通过低算力低成本实现性能等效，能效比成为关键指标 [4] - 行业竞争逻辑转向效率优先，高性能与高能效比是颠覆性创新的必要条件 [4] - 开源开放是支撑颠覆性创新生态规模的重要方式 [4] 复合性创新的重要性 - 人工智能大模型效率革命由架构、策略、软硬件协同等复合因素推动，体现从单一维度向多阶段复合性理解的转变 [3] - 颠覆性创新越来越依赖交叉融合的复合性创新，这一模式可推广至其他领域 [3] 颠覆性创新的潜在风险 - 大模型智能涌现具有不完全可解释性，接近通用智能时需保持敏捷治理以避免颠覆性危害 [5] - 当前对颠覆性创新的治理问题认识两极分化，模型推理能力增强使问题更紧迫 [5]