中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Nature封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。DeepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对DeepSeek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Nature上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和80个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，OpenAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，DeepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，DeepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Scale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Type="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助理，微信ID：SecuritiesTimes " Type="normal"@@-->返回搜狐，查看更多

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文 | 公司研究室，作者 | 宋志平 竞争是市场经济的🔥灵魂。不少人误认为，要竞争就不可能合作，市场竞争就是“你死我🤗活”的丛林法则。 其实，竞争有好坏之分，良性、有序的竞🙄争是好竞争，而恶性、无序的竞争是坏竞争。良性竞争创造价值，恶🤔性竞争毁灭价值。 2024年7月30日，中共中央政治局🤩会议指出，要强化行业自律，防止“内卷式”恶性竞争；2024年🥳12月，中央经济工作会议进一步提出，综合整治“内卷式”竞争，🔥规范地方政府和企业行为；2025年《政府工作报告》也强调了综🤗合整治“内卷式”竞争。 “内卷式”竞争通常表现为片面追😊求低价格的过度同质化竞争，不仅会导致产品价格和企业利润下降，🌟还将影响上市公司的市值，进而影响资本市场以及上证指数等，所以🤔必须综合施治，化解重点产业结构性矛盾，促进产业健康发展和升级🤯。 传统“量本利”的失效与教训 价格是企业的生命❤️线，必须认真对待。不少人认为产品价格是由市场决定的，是客观的🙄，企业只能适应。 但事实是，市场价格往往是由卖方进行恶🥳性竞争而形成的不合理的低价。在产能过剩的情况下，企业之间常大😆打价格战，结果价格大幅下降，全行业亏损，没有一个胜利者。 😘 在买方市场中，产品供大于求，市场已从供给制约转为需求制约💯。在这种形势下，企业再去增加产量，不仅不能摊薄固定成本，反而🙌会增加变动成本，致使流动资金紧张。更为严重的是，产能过剩引发❤️企业之间愈演愈烈的低价倾销和恶性竞争，极大地压缩了企业的利润👏空间，甚至导致亏损。 举个例子，卖20万辆汽车比卖10🥳万辆汽车的单位成本更低，表面上看也能获得更多的盈利。但在过剩😆经济背景下，生产10万辆汽车能卖得出去；生产20万辆汽车，就😍有10万辆卖不出去，不但没有真正降低每辆汽车的单位成本，还会🤩占用大量的流动资金。 不少企业在经济危机和过剩时期采取😀了降价放量的竞争策略。这样的策略往往使企业的经营状况雪上加霜😜，因为市场这时本来就在萎缩，企业放量销售完全是逆市场操作。理🙄智的做法是竞争各方尽量合理地减产，在降价上慎之又慎，用减产保😘价的方式渡过难关。 水泥行业的启示：限电保价 2😘011年下半年，由于电力供应紧张，再加上节能环保的需要，浙江😁、江苏等地方政府对工业企业采取了分期分批控制用电的措施，这些😡企业中也包括水泥企业。一开始，不少水泥企业跑到电力局，希望不😆要拉闸，后来大家发现拉闸限电后，水泥价格竟“因祸得福”，每吨🤔涨了100多元。虽然水泥产量少了一些，但是利润提高了许多。2🎉011年，整个水泥行业的利润竟破天荒地超过了1000亿元，这😁种增长确实得益于限电。 这件事提醒我们：过去把竞争焦点🔥放在量上，价格不停地往下降，企业赚不到钱；现在减量了，企业反😢倒赚了很多钱。可见，行业的主要矛盾是价格，不是量，而且在供大🤗于求的情况下，想放量也放不了，因为这时的水泥产品价格弹性更是😉微乎其微。 通过这一年，大家认识到，影响企业效益的是价😂格，影响价格的是供需关系，这就把逻辑讲通了。量多不赚钱，量少🙄才赚钱，要想取得可观的利润，就不能盲目地靠放量降价，而是要进⭐行产销平衡，以销定产，稳产保价。可以说，限电事件对水泥行业来🌟说既是一场市场教育，也是一场价格教育。 构建“价本利”⭐新模式 面对“量本利”的失效，我们创造性地提出一种全新🚀的盈利模式：价本利。“价本利”模式不再将企业的盈利核心立足于🥳产量的增加，而是实行“稳价、保量、降本”的六字方针。 🤩它的基本要义有两点：一是通过稳价保价手段，使价格处在合理的水😂平区间，使它不严重偏离产品的价值；二是控制一切应该控制的成本🤩。 “价本利”是从传统的“量本利”发展而来的，并不是对🎉“量本利”的否定，而是针对行业关键矛盾的转化提出的新模式。 🙄 在供大于求的背景下，“价本利”重构合理的价格体系，不是🤯围绕“增量”压价销售，而是围绕“稳价”以销定产、降本增效，维😘护区域市场供需平衡。 “价本利”追求的是稳定价格，不滥⭐用市场支配地位，让市场有序化，不漫天要价也不恶意杀价，在市场😡、客户、竞争者都能接受的情况下追求价格理性化。 （来源😂：《硬道理》，作者系中国上市公司协会会长、中国企业改革与发展🚀研究会首席专家。）返回搜狐，查看更多