DeepSeek: Der KI-Innovator, der von technologischen Durchbrüchen bis hin zur Befähigung in mehreren Bereichen reicht

DeepSeek hat in der technologischen Innovation bemerkenswerte Erfolge erzielt und Durchbrüche in Schlüsselbereichen wie der Modellarchitektur und Trainingsoptimierung erreicht. Durch innovative Algorithmen- und Architekturdesigns wird die Effizienz und Leistung des Modelltrainings optimiert, was die Fähigkeit zur Verarbeitung und Analyse verschiedener Datentypen verbessert und eine solide technische Unterstützung für industrielle Anwendungen bietet. Seine Tiefe und Präzision in der Datenverarbeitung reduziert effektiv Datenrauschen und fördert den potenziellen Wert von Daten, wodurch neue technische Wege für industrielle Anwendungen eröffnet werden. Kurzfristig kann DeepSeek die Betriebseffizienz verschiedener Branchen schnell steigern, Geschäftsprozesse optimieren und Betriebskosten senken. Beispielsweise können Unternehmen im Fertigungsbereich mithilfe der Datenanalysemöglichkeiten von DeepSeek Produktionsprozesse genau steuern und Ressourcenverschwendung reduzieren. Mittelfristig wird DeepSeek die Optimierung und Perfektionierung der wichtigsten Geschäftsprozesse in verschiedenen Branchen kontinuierlich fördern und das Niveau des detaillierten Managements in der Industrie erhöhen. Langfristig könnte DeepSeek tiefgreifende Veränderungen in verschiedenen Industrien bewirken, insbesondere in der digitalen Inhaltserstellung, wo es das Produktionsmodell von Inhalten neu definieren könnte. Insgesamt werden AI-Innovatoren wie DeepSeek zweifellos die Schlüsselkräfte sein, die den intelligenten Wandel und die innovative Entwicklung der chinesischen Industrie vorantreiben, das globale AI-Industriegefüge neu gestalten und den Übergang von einseitigem Wettbewerb zu globaler Kooperation vorantreiben.

Kernpunkte

1. Algorithmische Durchbrüche brechen die Vorherrschaft der Rechenleistung auf; der zukünftige AGI-Wettbewerb ist kein Wettrüsten von Chips mehr, sondern ein Marathon der Innovationskraft.
2. Die Welle der AI-Demokratisierung naht -- "Open-Source-Community + kostengünstige Trainingslösungen" bieten kleinen und mittleren Unternehmen erstmals die Eintrittskarte zur Konkurrenz mit Technologiegiganten.
3. AI beflügelt Industrien, die "chinesische Geschwindigkeit" zu nutzen, mit beschleunigtem Eindringen in vertikale Szenarien, wobei AI-Anwendungen von der "Cloud" zum "Edge" gehen.
4. Multimodale Integration führt eine Interaktionsrevolution an; wenn AI beginnt, die Welt mit "fünf Sinnen" zu verstehen, ist "embodied intelligence" nicht mehr fern.
5. Die chinesische Lösung formt das globale AI-Wortführungsrecht neu, da China von einem Regelakzeptor zu einem Regelsetzer wird.

I. Der Aufstieg von DeepSeek: Kostengünstige AI revolutioniert die globale Technologielandschaft

Zu Beginn des Jahres 2025 wurde DeepSeek-R1 offiziell veröffentlicht und quelloffen gemacht, das in Bezug auf die Inferenzleistung mit der Vollversion von OpenAI-o1 vergleichbar ist. Mit Vorteilen wie "geringem Kostenaufwand + hoher Leistung + Open Source" wurde es zu einem phänomenalen Maßstab in der globalen Technologiebranche. DeepSeek-R1 erreichte durch Innovation auf Modellebene unter den Einschränkungen von Hochleistungschips die Leistungsstufe von weltweit fortschrittlichen geschlossenen Modellen. Dieser technologische Durchbruch führte zu internationalen Diskussionen, wobei ausländische Medien es als "AI-Technologie erschwinglicher und inklusiver" bewerteten, was den ersten Überholerfolg eines chinesischen Unternehmens auf der Algorithmenebene gegenüber internationalen Giganten markierte.

Die DeepSeek-Firma, gegründet im Juli 2023 unter dem Banner von Mirfang Quant, widmet sich der Verwirklichung allgemeiner künstlicher Intelligenz (AGI) als innovationsgetriebenes Technologieunternehmen. Im Dezember 2024 wurde DeepSeek-V3 veröffentlicht, dessen Leistung mit führenden geschlossenen Modellen im Ausland vergleichbar ist. Laut offiziellen technischen Dokumenten betragen die Gesamtkosten für das Training des V3-Modells 5,576 Millionen USD, während die Trainingkosten für Modelle wie GPT-4o etwa 100 Millionen USD betragen. Im Januar 2025 wurde DeepSeek-R1 veröffentlicht, dessen Leistungen in Mathematik, Programmierung und natürlicher Sprachinferenz der Vollversion von OpenAI-o1 entsprechen. Nach dem großen Erfolg von DeepSeek-R1 veröffentlichte DeepSeek sofort das Janus-Pro Multimodell-Modell, um in den Bereich der kontextbasierten Bildinhalte einzutreten.

Laut Bloomberg führte DeepSeek's AI-Assistent die Rangliste der am häufigsten heruntergeladenen mobilen Anwendungen in 140 Märkten an. Große ausländische Technologiekonzerne wie Microsoft, NVIDIA und Amazon haben nacheinander Unterstützung für den Zugang zum DeepSeek-R1-Modell implementiert. Bis Februar 2025 überstieg die Zahl der Entwickler in der DeepSeek Open Source Community die Schwelle von 500,000, wobei seine technische Architektur als Forschungsfall an führenden Institutionen wie der Stanford University aufgenommen wurde.

Der Aufstieg von DeepSeek hat in technischer, industrieller und ökologischer Hinsicht strategische Bedeutung. Auf technologischer Ebene hat die USA über einen langen Zeitraum durch technologische Blockaden eine "Rechenleistungsvorherrschaft" aufgebaut. Dank technologischer Innovation hat DeepSeek erfolgreich die hohe Abhängigkeit der traditionellen Transformer-Architektur von Rechenleistung überwunden, das Rechenleistungsengpass durchbrochen, die Eintrittsbarriere für AI-Anwendungen gesenkt und die Verbreitung der AI-Technologie erheblich gefördert. Auf industrieller Ebene hat DeepSeek ein neues Paradigma der "Algorithmendurchbrüche, die Hardwareabhängigkeit ersetzen" etabliert und die Abhängigkeit von ausländischen Hochleistungschips verringert. Dadurch können nationale Unternehmen eigenständig AI Forschung und Produktion durchführen, die kooperative Entwicklung von Upstream- und Downstream-Industrien fördern und die Sprachführungskette der AI neu gestalten. Auf ökologischer Ebene hat DeepSeek die markenoffene Strategie umgesetzt und seine Kernressourcen vollständig geöffnet. Diese Initiative zieht Entwickler weltweit an, basierend auf seinen offenen Ergebnissen Sekundärentwicklung und Innovationen durchzuführen, was der schnellen Iteration der AI-Technologie einen starken Antrieb verleiht und das globale Ökosystem der offenen großen Modelle neu gestaltet.

II. DeepSeek's Technologische Durchbrüche definieren den AGI-Koordinatensystem neu

DeepSeek hat durch Innovationen im Modellrahmen, Optimierung des Trainings, effizientes verstärkendes Lernen und Datendestillation mehrdimensionale technologische Durchbrüche und Innovationen erreicht. Bei der Innovation des Modellrahmens führten sie den dynamischen spärlichen Routing-Algorithmus ein, überwanden die Einschränkungen der traditionellen Transformer-Architektur und passen den Aktivierungsbereich und die Verbindungsschwunggewichtung der Aufmerksamkeitshäuser basierend auf der Bedeutung des eingehenden Textes in Echtzeit an, und verstärkten so die semantische Verbindung und die Logik-Erkennung bei der Verarbeitung von langen Dokumenten und Gesprächsszenarien erheblich. Dies erhöht nicht nur die Inferenz-Effizienz um 40%, sondern verringert auch die Abhängigkeit vom Speicher; sie bauten ein schichtweises Destillationssystem auf, um in der leichten Prozesskette des Modells komplexe semantische Logik präzise zu erfassen, besonders bei Aufgaben wie der Code-Generierung. Gleichzeitig unterstützt ihre multimodale Integrationskompetenz Eingaben von Bild, Audio und anderen variierenden Daten und bietet eine solide Grundlage für anwendungsübergreifende Einsätze.

1. Modellrahmen-Innovation

In Bezug auf den Modellrahmen hat DeepSeek mutig Innovationen vorgenommen und die MoE (Mixture of Experts)-Architektur übernommen. MoE ist eine Netzwerkstrukturschicht, die aus Expert-Netzwerk, Tor-Netzwerk und Selector besteht. DeepSeek verwendet hauptsächlich spärliche MoE-Architektur für das Training, wobei der Gating-Mechanismus nur eine kleine Anzahl von Experten auf wenigen Geräten aktiviert, um den Modellkapazität zu erweitern und gleichzeitig den Verbrauch von Trainingsressourcen zu steuern. Konkret fallen ihre Innovationen auf zwei Hauptaspekte: erstens die präzise Experten-Segmentierung, die Experten in mN-Einheiten unterteilt und mK-Experten nach Gewicht aktiviert, um die feinkörnige Wissenszerlegung zu realisieren und, bei unveränderten Rechenkosten, die Zahl der Experten zu erhöhen und flexibel zu aktivieren, so dass die Experten präzise vielfältiges Wissen lernen und hohe fachliche Fähigkeiten aufrechterhalten; zweitens die Isolation von geteilten Experten, die K gemeinsame Experten beibehalten, um allgemeines Wissen zu erfassen, während sie anderen Routing-Experten erlauben, gemeinsames Wissen zu ignorieren, um Redundanz zwischen ungeteilten Experten zu reduzieren.

(Abbildung: DeepSeek MoE-Architektur-Diagramm, Quelle: Offizielles DeepSeek-Papier)

2. Modelltraining-Optimierung

In Bezug auf die Optimierung des Modelltrainings verwenden gängige große Modeltrainings üblicherweise BF16- oder FP32/TF32-Genauigkeit als Datenberechnungs- und Speicherformate, um eine hohe Trainingsgenauigkeit zu gewährleisten. Aber das DeepSeek-Team hat einen alternativen Weg eingeschlagen und verwendet ein Framework mit gemischter Genauigkeit. In diesem Framework werden die meisten dichten Berechnungsoperationen im FP8-Format durchgeführt, während wenige entscheidende Operationen strategisch das ursprüngliche Datenformat beibehalten, was effektiv die Trainings-Effizienz und numerische Stabilität ausbalanciert. Auf dem FP8-Trainings-Framework führte DeepSeek eine Reihe von Innovationen ein. Die erste ist die feine Quantisierung, bei der Daten in kleinere Gruppen zerlegt werden, die jeweils mit einem spezifischen Multiplikator angepasst werden, um die hohe Präzision aufrechtzuerhalten. Die zweite ist die Strategie der gemischten Genauigkeit: DeepSeek bewahrt die ursprüngliche Genauigkeit in mehreren kritischen Modulen, wie dem Einbettungsmodul, dem Ausgabeheader, den gemischten Experten-Gating-Modulen, den Normalisierungsoperatoren und den Aufmerksamkeitsoperatoren. Auf diese Weise bietet dies eine bessere Lösung für das Modelltraining.

(Abbildung: DeepSeek-V3 gemischtes Genauigkeits-Framework-Diagramm, Quelle: Offizielles DeepSeek-Papier)

3. Effizientes verstärkendes Lernen

In der nachtrainierenden Phase des Modells hat DeepSeek innovativ den GRPO-Algorithmus in den Verstärkungslernprozess integriert, wodurch die mathematische Inferenzfähigkeit von großen Sprachmodellen (LLMs) signifikant verbessert wurde. Beim Training von R1-Zero hat das DeepSeek-Team die üblichen Verstärkungslernmethoden (RLHF) aufgegeben und vollständig auf die Anwendung der GRPO-Technik gesetzt. Verstärkungslernen umfasst zwei Hauptaspekte: erstens, wie Feedback für die Entscheidungen intelligenter Agenten gegeben wird, zweitens, wie der Agent auf dieses Feedback optimiert wird. Der Vorteil der GRPO-Technik besteht darin, dass es bei der Bereitstellung von Feedback für Entscheidungen des intelligenter Agenten keine Wertmodelle (Wertmodelle) benötigt. Die Kernidee ist, dass der Durchschnitt der Output-Kandidaten innerhalb einer Gruppe als Referenzwert verwendet wird, um die Vorteile der aktuellen Modellleistung zu berechnen, anstatt die original von Wertmodellen berechneten Zustandwerte. Diese Innovation ermöglicht es, dass die GRPO-Technik Speicherplatz und Rechenleistungen spart, während sie die durch Wertmodelle verursachten Fehler vermeidet und damit eine effizientere, genauere Umsetzung des verstärkenden Lernens bietet.

(Abbildung: GRPO-Algorithmus-Diagramm, Quelle: Offizielles DeepSeek-Papier)

4. Datendestillationstechnik

Durch die Kombination von Datendestillation mit der Modelldestillation hat DeepSeek eine effektive Wissensübertragung von großen, komplexen Modellen zu kleinen, effizienten Modellen erreicht. Diese Fusionstaktik erhöht nicht nur die Modellleistung erheblich, sondern senkt auch die Rechenkosten erheblich. Konkret nutzt DeepSeek hochleistungsfähige Lehrermodelle zur Generierung oder Optimierung der Datenverarbeitung, deckt dabei Datenverstärkung, Pseudo-Label-Generierung und Optimierung der Datenverteilung ab. Lehrermodelle können originale Daten erweitern oder anpassen, um reichhaltige Trainingsdatensätze zu generieren, was die Vielfalt und Repräsentativität von Daten verbessert. Gleichzeitig verwendet DeepSeek eine überwachte Feinabstimmungsmethode (SFT), um das Wissen des Lehrermodells auf das Studentenmodell zu übertragen, was die Optimierung der Modelldestillation ermöglicht. Durch die organische Verbindung von Datendestillation und Modelldestillation zeigt DeepSeek's Destillationsmodell beeindruckende Leistungen bei Benchmark-Tests zur Inferenz. Zum Beispiel erzielte DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 55,5% Pass@1 auf der AIME 2024, was die derzeit fortschrittlichsten offenen Modelle QwQ-32B-Preview übertrifft.

III. DeepSeek ermöglicht unterschiedliche Branchen, neue AI-Anwendungsgrenzen zu erschließen

Kurzfristig wird DeepSeek in Industrien, die dringend Effizienzsteigerungen benötigen, rasch Wirkung zeigen, wie im Finanzbereich, wo es Transaktionsdaten schnell verarbeitet, um Risikoabschätzungen zu optimieren; im intelligenten Fertigungsbereich, wo es Produktionsabläufe optimiert und die Produktlieferzeiten verkürzt. Mittelfristig könnte das Gesundheitswesen mithilfe von DeepSeek präzisere Frühdiagnosen realisieren und Diagnoseverfahren verbessern; das Bildungswesen könnte es nutzen, um ein ausgereifteres personalisiertes Lernsystem aufzubauen, traditionelles Lehren veränderd; die digitale Inhaltserstellung könnte basierend darauf ein neues Kreationsökosystem entwickeln. Langfristig könnte sich DeepSeek von einem großen Modell hin zu vertikalen Modellen entwickeln, die den Merkmalen und Bedürfnissen der Industrie entsprechen, was zu tiefgreifenden Veränderungen führt und das Industriegefüge neu gestaltet.

1. Durchbrüche im Bereich der intelligenten Fertigung

Im Bereich der intelligenten Fertigung führt DeepSeek den Wandel der Produktionsmodi an. Es gräbt tief in Produktionsdaten ein, verwendet präzise Überwachungs- und Analysetechniken, um solide Barrieren zur Fehlerprognose aufzubauen, senkt effektiv die Fehlerquote von Geräten und steigert die Effizienz und Fluidität der Produktionslinie. Beispielsweise hat Foxconn DeepSeek in seine Smartphones-Montagelinien integriert, koordiniert damit Robotikaufgaben, kürzt Zykluszeiten und erhöht die Produktivität und Wettbewerbsfähigkeit. Gleichzeitig spielt DeepSeek bei der Produktqualitätskontrolle und Produktionsprozessoptimierung in vielen Fertigungsunternehmen eine entscheidende Rolle. Zusätzlich hilft DeepSeek Unternehmen beim Aufbau intelligenter Supply-Chain-Management-Systeme, wodurch eine präzise Analyse mehrerer Datenquellen ermöglicht wird, um wissenschaftlich fundierte Einkaufspläne und Lagerbestandsstrategien zu entwickeln, die Lagerumschlagshäufigkeit zu erhöhen und die Kosten der Lieferkette zu senken.

2. Revolution der medizinischen Gesundheit

Im Gesundheitsbereich kann DeepSeek durch die Analyse von Patientengeschichte und Symptomen Ärzte bei der Diagnosestellung unterstützen und ihnen helfen, genauere Entscheidungen zu treffen. Im Bereich der traditionellen chinesischen Medizin zeigt DeepSeek ebenfalls einzigartige Vorteile. Durch den Einsatz spezieller Techniken kann es die Differenzialdiagnose nach den sechs Meridianen und den Organen der TCM durchführen und die Differenzialdiagnose verbessern, wodurch die Genauigkeit erhöht und der moderne Fortschritt der TCM mit technologischem Know-how versehen wird. Darüber hinaus spielt DeepSeek auch eine wichtige Rolle bei der Governance von multimodalen klinischen Daten, indem es klinische Daten aus verschiedenen Quellen integriert und analysiert, die Effizienz und Genauigkeit der Datensteuerung steigert und umfassende, zuverlässige Datenunterstützung für medizinische Einrichtungen bietet. Im Bereich des personalisierten Gesundheitsmanagements zeigt DeepSeek ebenfalls großes Potenzial. Bei Beispiel der Meinian Health Group unterstützt es das Blutglukosemanagement AI-Agent "Tang Dou", bietet präzisere Gesundheitsverwaltungsvorschläge, indem es das System und Datensätze kombiniert. Diese personalisierte Lösung hilft den Kunden, ihren Blutzuckerspiegel effektiv zu kontrollieren und ihr Gesundheitsbewusstsein und ihre Lebensqualität zu steigern.

3. Evolution der Fintech

Im Finanztechnologie-Sektor bringt DeepSeeks Beteiligung eine intelligenzgetriebene Modernisierung der Branche mit sich. Mit seiner starken Datenverarbeitungs- und Analysefähigkeit wird es zum wertvollen Helfer für Finanzinstitute, um Geschäftseffizienzen und Servicequalität zu erhöhen. Konkret wird DeepSeek intensiv in Bereiche wie intelligente Vertragsprüfung, automatisierte Bewertungs- und Abgleichtechniken, Erkennung und Überprüfung von Kreditunterlagen, Informationssuche und Berichterstellung eingesetzt. Zum Beispiel hat die Jiangsu Bank DeepSeek zur intelligenten Vertragsprüfung und automatisierten Bewertungsabgleich eingesetzt, was den Arbeitsaufwand erheblich reduziert und die Produktivität erhöht hat; die Sushang Bank hat dank DeepSeek-VL2 die Erkennungsgenauigkeit und Effizienz bei der Prüfung von Kreditunterlagen erhöht; die Nanjing Bank hat auf Basis des DeepSeek-R1 Modells einen Assistenten für Kundenbetreuer vorne entwickelt, der die Effizienz der Informationssuche und Zusammenstellung fördert und hilft, Unternehmensanalysen effizienter zu erstellen; Broker wie Guangfa und Dongfang Securities nutzen DeepSeek wiederum zur Bereitstellung von intelligenten Frage-und-Antwort-Diensten für Kunden, wodurch die Antwortzeiten verkürzt und die Kundenzufriedenheit verbessert wird.

4. Erweiterung des Bildung- und Forschungsbereichs

Im Bereich der Bildung und Forschung leitet DeepSeek einen neuen Trend in der intelligentisierten Bildungsansatz ein. Bildungseinrichtungen wie Gaotu Education integrieren proaktiv DeepSeek, verwenden seine starke Datenanalysefähigkeit, um personalisierte Lernpläne und -strategien zu erstellen. Durch das Lernbewertungssystem kann DeepSeek tief in die Lerndaten der Schüler eintauchen, gezielte Lernvorschläge generieren und so Schülern helfen, Wissen effizienter zu erlernen. Zusätzlich steigert die Integration in KI-Lernassistenten die Effizienz der Informationsintegration und -rückmeldung, wodurch Lehrkräfte leicht den Fortschritt der Schüler kennenlernen und ihre Lehrmethoden rechtzeitig anpassen können. Ein Beispiel ist das "Digital Gardener" intelligente Lehrassistenzsystem an einer Mittelschule im Pekinger Stadtteil Chaoyang, das nach Einführung des DeepSeek-Bildungsmodells breite Zustimmung von Lehrern und Eltern erhielt. Das Modell bietet Lehren nicht nur Lehrhinweise, sondern analysiert auch gründlich den Schülerfortschritt und gibt gezielte Empfehlungen, die den Lehrinhalt stark verfeinern und personalisieren, wodurch die Details und Ausrichtung des Unterrichts erheblich verbessert werden.

5. Neue Paradigmen für digitale Inhalte

Im Bereich digitaler Inhalte bringt DeepSeek transformative Veränderungen in den Kreationsprozess digitaler Inhalte. Einerseits unterstützt DeepSeek die Automatisierung des gesamten Kreationsprozesses; durch tiefintegrierte große Modelltechniken, intelligente Sprachsynthese und Bildgenerations-Systeme können Plattformen für die digitale Inhaltserstellung den ganzen Prozess von Textgenerierung bis Videobearbeitung automatisch ausführen. Beispielsweise nutzt Wasu Media DeepSeek und produziert in nur 90 Minuten ein hochwertiges Kurzvideo, indem es lediglich den ursprünglichen Text eingibt, was die Produktionseffizienz stark verbessert. Andererseits kann DeepSeek auch die intelligente Bearbeitung digitaler Inhalte fördern; mit seinem chinesischen intelligenten Knotenpunkt kann es sich tief in chinesische Kontexte einfühlen und zusammen mit dem "cultural gene decoder" und dem AI-enhanced script storyboard system Inhalten kulturelle Tiefe verleihen und die Verschmelzung von Kunst und Technologie erfüllen.

IV. Ausblick auf die zukünftigen AI-Entwicklungstrends mit DeepSeek an der Spitze

1. Trend Eins: Erhöhung der Kapazitätsdichte von großen Modellen

In der kontinuierlichen Fortschritt der KI wird die Erhöhung der Kapazitätsdichte von großen Modellen zu einem entscheidenden Trend. Dies bedeutet, dass Modelle innerhalb einer bestimmten Parameteranzahl oder Rechenressourcen stärkere Intelligenzleistungen erbringen können. Zukünftige Forschungen werden sich darauf konzentrieren, Modellarchitekturen, Algorithmen und Trainingsmethoden zu optimieren. Einerseits wird die Fähigkeit dieser Modelle zur Verarbeitung komplexer Informationen durch Verbesserung der Basisstrukturen wie Transformer und MoE erhöht; andererseits werden effizientere Trainingsalgorithmen, wie adaptive Lernratenanpassungen und verteilte Trainingsoptimierung, eingesetzt, um die Trainingsdauer und den Ressourceneinsatz zu reduzieren. Gleichzeitig werden verstärkende und Transfer-Lerntechniken eingeführt, damit große Modelle schnell an verschiedenen Bereichen und Aufgaben angepasst werden können und die Leistung optimiert wird - dies erhöht von Grund auf die Kapazitätsdichte und stellt für viele Branchen stärkere, intelligentere technische Unterstützung zur Verfügung, um die AI-Anwendung tiefer zu fördern.

2. Trend Zwei: Beschleunigung der endseitigen AI

Die endseitige AI wird in der Zukunft eine Periode beschleunigter Entwicklung erleben. Mit dem Fortschritt der Randberechnungstechnologie und der Verbesserung der Hardware-Leistung wird die Fähigkeit zur Datenverarbeitung auf der Geräteseite kontinuierlich gestärkt. Mit seinen fortschrittlichen Algorithmen- und Optimierungstechniken kann DeepSeek AI-Modelle effektiv komprimieren und optimieren, um besser auf Smartphones, Smart-Home-Geräte und Wearables zu passen. Dies ermöglicht nicht nur das direkte Ausführen von AI-Modellen auf Endgeräten, was die Datenübertragungsverzögerung reduziert und die Antwortgeschwindigkeit erhöht, sondern schützt auch die Datensicherheit und -privatsphäre. Ein Beispiel ist, dass kein Daten-Upload zur Cloud erforderlich ist, um Echtzeiterkennung von Bildern und Sprachinteraktionen auf Mobilgeräten durchzuführen. Außerdem kann die Endseitige AI, gestärkt durch DeepSeek, die Abhängigkeit von Netzwerkverbindungen vermindern, sodass sie auch in einem schwachen oder nicht vorhandenen Netzwerk sicher läuft.

3. Trend Drei: Multimodale Fusion und Durchbrüche im Bereich der embodied intelligence

Mit der Veröffentlichung des Janus-Pro-Multimodalmodells von DeepSeek bietet sich eine neue Entwicklungsmöglichkeit für multimodale Fusionstechniken. Janus-Pro kann verschiedene Datentypen wie Text, Bilder, Sprache und Videos integrieren, damit AI Informationen umfassender und genauer verstehen und verarbeiten kann, um Benutzern ein natürlicheres und intelligenteres Interaktionserlebnis zu bieten. Zum Beispiel können in intelligenten Kundendienstszenarien mit Janus-Pro gleichzeitig Sprache und Text erkannt und mit Bildern Nutzeranforderungen verstanden werden, um gezielte Services zu bieten. Im Bereich der embodied intelligence optimiert DeepSeek Algorithmen, um intelligente Agenten effizienter in physischen Umgebungen agieren und wahrnehmen zu lassen. Agenten können durch Interaktionen mit der physischen Welt lernen und Entscheidungen treffen, was zukünftigen Robotern in komplexen Umgebungen erweiterte Navigations- und Taskfähigkeiten verleiht und ihre Rolle in der industriellen Produktion, Logistik, Hausdienstleistungen und mehr ausbaut.

4. Trend Vier: Der schnelle Fortschritt von Chinas AI und die Neugestaltung des globalen AI-Gefüges

Aktuell entfaltet die chinesische AI schnellen Fortschritt und prägt das globale AI-Gefüge tiefgreifend um, wobei DeepSeek eine prominente Rolle in diesem Prozess einnimmt. Im Bereich der Forschung und Entwicklung hat DeepSeek die inländischen Forschungsanstrengungen in Schlüsselgebieten wie große Sprachmodelle und multimodale Integration vorangetrieben, wobei ihre Leistungen in Bezug auf sowohl Leistung als auch Innovation allmählich internationale Standards erreichen oder übertreffen. In der Industrie dehnt sich die Nutzung von DeepSeek in verschiedenen Unternehmen aus und beschleunigt die Implementierung von AI-Technologien, wodurch ein vollständiger Kreislauf von Technik und Anwendung entsteht. Diese weitreichende und tiefgreifende industrielle Praxis wird den Aufstieg vieler chinesischer Unternehmen fördern und ein vollständig integriertes und dynamisches AI-Industrieökosystem entstehen lassen. Zukünftig, mit den Fortschritten der chinesischen AI-Technologie und der Expansion der Industrie, wird das globale AI-Industrielandschaft sich von einer primären chinesisch-amerikanischen Konfrontation hin zu einer global kooperativen Veränderung entwickeln,

5. Trend Fünf: Verschärfte Debatten über weltweite AI-Technologiestandards und Führungspositionen im Governance-Bereich

Weltweit verschärfen sich die Debatten über die AI-Technologiestandards und die Governance-Führungspositionen zunehmend. Mit der breitflächigen Implementierung von AI-Technologie wird es immer dringlicher, einheitliche, vernünftige technische Standards und effektive Governance-Regeln zu etablieren. DeepSeeks technologische Innovationen haben das Monopol der USA bei den AI-Governance-Rechten effektiv durchbrochen, und sein herausgearbeiteter technischer Kurs bietet eine neue Richtung für die globale AI-Entwicklung, insbesondere als Vorbild für Entwicklungsländer. In diesem Kampf um die Führung wird das Open-Source-Ökosystem zu einer wichtigen Bastion. China fördert aktiv die Open Source von AI-Technologien, um globale Entwickler zur Teilnahme anzuziehen, sodass gemeinsam technische Erfolge geteilt und Standards verbessert werden. Durch Open Source könnte China in der Zukunft praktisch zum Standardsetzer im globalen AI-Feld werden. Gleichzeitig spielt China im Bereich der AI-Governance eine verantwortungsbewusste Rolle, indem es die Etablierung von ethischen, datensicheren und privatsphärenschützenden Governance-Systemen fördert, auf internationalen Foren aktiv mitwirkt und weisheitliche Beiträge zur globalen AI-Governance liefert, die seine Führungsrolle im Bereich der globalen AI-Governance aufwerten.