39元下载软件?上万元教本地部署?谁在利用DeepSeek“信息差”牟利

今年春节,国产AI公司深度求索开发的大模型DeepSeek成为爆款,作为一款开源、免费的大模型,尽管还未实现盈利,但第一批用它“搞钱”的人已经出现了。

2月6日晚上,曾经广受关注的“AI卖课第一人”李一舟在自己直播间兜售创业课程时谈到DeepSeek,称背后有很多创业机会,“这个我就不方便多说了,非常值得大家去学习和使用。”

“如何用DeepSeek赚到100万”“DeepSeek带你躺着赚钱”......在社交媒体上,频频能看到教你如何用DeepSeek实现一夜暴富,在淘宝、闲鱼等平台上,不少商家打着“本地部署”的概念兜售DeepSeek接入教程,标价最高达到10万元,最低仅有0.01元。

澎湃新闻记者查询发现,某热门DeepSeek社区会员费为61元,总会员数超过3600人,在DeepSeek爆红的近一个月里,仅会员费收入就超过18万元。

对于各类利用DeepSeek牟利的投机者,6日晚间,DeepSeek官方发布声明:目前除DeepSeek官方用户交流微信群外,从未在国内其他平台设立任何群组,一切声称与DeepSeek官方群组有关的收费行为均系假冒。

利用“信息差”牟利

DeepSeek最大的特点就是是开源,而在多家电商平台上,有商家公然售卖可以免费下载的DeepSeek软件,并且不加掩饰地告诉记者:“卖的就是信息差。”

无论是元宇宙、Sora还是DeepSeek,每当新一波革命性技术迎来讨论,似乎“卖铲子”的人总是最先挣钱。据新榜数据显示,近7天内,在抖音、快手、B站、小红书、微博、微信等平台上,和DeepSeek相关的内容作品数至少在105万条,日均作品数超15万。

在付费知识社群“知识星球”上,记者搜索到超过百个DeepSeek相关社群,基本内容都是分享DeepSeek相关课程,会员收费从50元到200元不等。

某热门DeepSeek社群收费

不少荐股博主还开发出DeepSeek的炒股功能,在抖音直播间里,记者看到,有博主宣传只要用同花顺等炒股软件接入DeepSeek,就能控制电脑全自动分析股票,在直播间下方还附上了教程和软件的购买链接。记者联系到了其中一位用DeepSeek分析股票的荐股博主,对方称自己已经被封号。

博主在抖音直播间宣传用DeepSeek炒股

除了传统的售卖AI培训课、AI社区付费等套路,售卖DeepSeek本地部署教程成为新的掘金方式,不少商家挂出5万元、10万元高价。

所谓的本地部署,意思是把DeepSeek模型下载到电脑上,然后用电脑的显卡进行推理。闲鱼上一位商家告诉记者,标价5万元是包含主机的价格:“DeepSeek对硬件要求很高,一般普通电脑根本跑不了完整版本。”

“本地部署,精细化AI”“API调用训练”“可以自行投喂数据”在平台上,关于本地部署DeepSeek的教程软件泛滥,从几分钱到几元钱、几十元价格不等,仅凭介绍很难分清有什么区别。

有商家告诉记者,这是因为不同价格售卖的版本不同,价格低廉的大多为蒸馏版DeepSeek,可以进行基础问答但没有推理能力,而满血版DeepSeek需要强大的算力支持,即便付费购买了软件,没有配套的硬件设施也无法运行。

这些商家行为显然就是利用DeepSeek可以本地部署的幌子,真正目的是销售硬件,但性价比对于一般用户而言却无法判断辨别。

AI概念火热,新兴职业涌现

售卖这些五花八门、标价混乱的本地部署课程和软件,是否涉嫌利用DeepSeek非法牟利?

记者查阅DeepSeek官方文件显示,由于是开源大模型,允许本地部署服务,但涉及到商业销售和牟利,就可能涉嫌触犯法律。协议显示,官方提供的模型和工具(如通过Ollama部署)遵循MIT开源协议,协议允许商业使用、修改和分发,但需保留版权声明并明确免责条款。

在遵守MIT开源协议的前提下,第三方提供本地部署技术支持或托管服务是允许的。但若涉及模型权重的商业化销售、未经授权的二次分发,或未履行开源协议义务,则可能构成侵权。

值得一提的是,除了利用DeepSeek赚钱,已经有不少掘金者涌入了AI赛道,例如AI画师、AI视频剪辑、AI文案创作等新兴职业如同雨后春笋一般出现。以某AI绘画社区为例,会员费用为565元,目前共有2万会员,以此初步推算,一年会员费收入就接近千万元。

有AI视频创作者表示,自己利用AI软件春节帮企业制作了以喜庆蛇年为主题的一些短视频,再配上喜庆的歌曲和文字,发布不久后就获得了几万的点击量,挣到了六位数的推广费。也有人通过做AI视频引流,进行橱窗带货,获得了超过8000元的佣金收入。

也有原影视团队转型做AI,以“自然风景+AI”“热门IP+城市地标+AI”的模式,利用AI生成脚本、图片、视频、配音、后期等流程产出成片,在半年内盈利约30万元。

还有人用AI生成文案、用AI作图等,有绘图作者提到,自己通过Midjourney和Stable Diffusion在春节生成了不少AI绘画作品,比如带有福字、舞狮、蛇年等图案的各类壁纸,非常受欢迎。有创业者靠定制AI头像和壁纸的业务,在春节期间收入超10万,“只要抓住机会,这一两年里就能积累巨额财富。”

“目前AI培训领域存在鱼龙混杂、良莠不齐的现象,部分机构缺乏资质,存在夸大培训效果、利用信息差收取暴利费用等情形。”华东政法大学竞争法研究中心执行主任翟巍向澎湃新闻记者表示,依据《反不正当竞争法》《消费者权益保护法》等法律法规,应当对DeepSeek培训领域予以规范和引导,以保障AI培训行业的健康有序发展。

对于突然涌现的大量AI新兴职业,翟巍认为,由于对人工智能投喂的语料(训练数据)可能本身存在侵犯版权、商业秘密或个人隐私情形,因此人工智能生成的作品可能出现衍生的侵犯版权、商业秘密或个人隐私后果。

此外,关于人工智能生成作品的法律属性和权益主体问题,现在缺乏明确的法律规定,这一方面导致利用人工智能生成作品的个人难以依据现有法律主张自身对这些作品享有财产、人格权益,另一方面也导致在人工智能作品侵犯他人权益的情形下,难以确定侵权责任的承担主体。

我国一新成果有望让无人机边飞边充电

我国科学家近期取得一项研究成果,能够让动态无线充电更高效。其未来应用有望让无人机边飞边充电。相关成果近日发表于国际学术期刊《自然·通讯》。

西安电子科技大学电子工程学院李龙教授课题组在无线能量传输和无线定位领域取得突破性进展,构建了一种基于双频超表面的无线传能、感知定位与通信一体化原型系统,实现了自适应追踪的无线能量传输。在这一系统中,超表面不仅实现了精确的目标定位,还能根据实时变化的环境和目标,进行灵活的能量聚焦,实现跟踪式隔空输能。

与传统的无线充电方式相比,该技术具有显著的优势:能够支持多个终端设备在移动过程中进行高效的非接触式无线充电,例如运动中的无人机、智能机器人等,为其提供稳定、高效的电力供应。

据悉,该论文成果以西安电子科技大学为第一单位发表,电子工程学院博士生夏得校为论文第一作者,李龙教授和东南大学崔铁军院士为共同通讯作者。

自主研制,科考+考古!“探索三号”交付启航

今天(12月26日),我国自主设计建造的深远海多功能科学考察及文物考古船“探索三号”在广州南沙正式交付启航。“探索三号”是我国首艘具有覆盖全球深远海探测并具备冰区载人深潜支持能力的综合科考船。

“探索三号”船长约104米、排水量约10000吨,最大航速16节、艏艉双向破冰、续航力15000海里、载员80人。首次完成了全系列极地作业科考操控设备及国内最大水密科考月池系统装备、冰区深海声学探测、通信及定位装备,船舶动力定位系统等国产化技术的攻关和搭载。

在研建过程中,各研究机构、企业和高校等通过对关键核心技术集智攻关,突破了冰区船舶关键设计技术、冰载荷下高精动力定位控制技术、智能船舶控制技术等多项关键技术的垄断瓶颈,使我国载人深潜能力从全海深拓展到全海域。

不完全调查:2024年大家都在用哪些AI软件

2024年,伴随人工智能大模型能力的不断进化,各类AI应用也遍地开花,理解语义、生成高质量文本内容已成常态,AI情感陪伴与人类“共情”,AI助手为几百页英文判决做摘要,视频生成模型的高歌猛进使得AI闯入电影制作领域……如果说2023年是百模大战、千模大战,2024年则是应用之战,新一代的AI技术正在开始进入普通人的工作与生活。

2024年大家都在用哪些AI软件?澎湃科技围绕这个问题展开了一项“不完全调查”。在这份调查中,我们发现一个有趣的现象,那就是“在一部分人还从未尝试过AI应用的同时,另一部分频繁使用AI的人已经着迷于挖掘各类AI应用的价值”,正所谓“越了解越疯狂”,他们应用的AI工具不仅有本土国产,也有很多海外版软件;此外,就年龄段来看,年轻人明显对新技术更加充满好奇。

这是一款由上海秘塔网络科技有限公司2024年初上线的AI搜索工具,受到很多专业人士的青睐,但现在看来,语音互动做得不够。

用户:80后金融科技公司高管、70后律师事务所合伙人

用途:用秘塔收集偏研究类的材料还是比较专业的,用中文询问它国外的研究性论文,它可以检索出相应的英文论文检索,检索准确率较高。因为它的研究功能会索引很多论文,所以回复很有深度。

待提升:虽然秘塔也有语音功能,但语音交互做得不够好,譬如开车时无法与它互动,我希望它搜出结果后能念给我听。此外,它很容易忘记前几轮的对话内容,从而变成了一次性的对话,但我觉得只有实现多轮交互的应用才能变成真正的助手。

秘塔APP的iOS版本和讯飞输入法冲突严重,语音输入经常中断,貌似搜索结果的质量相较之前有所下降。此外,秘塔不支持文件摘要,其实我使用人工智能应用比较多的功能是文件摘要,对境外几百页的英文判决书做摘要后方便我阅读,在这一点上,我觉得目前国内做得比较好的还是Kimi。

国内明星大模型创业企业月之暗面科技有限公司(Moonshot AI)开发的智能助手产品,2023年10月9日首次公开,以长文本的阅读见长,用户相对年轻化。

用户:年龄“30+”的市场运营人员、20岁的大学生

用途:可以阅读长篇pdf、搜索在线信息,可以帮忙列一些SQL(Structured Query Language,即结构化查询语言,是一种用来操作数据库系统的编程语言)逻辑,也可以帮我写一些工作中常用的总结、复盘、自评等文件。

待提升:对于Excel数据和文字的爬取处理效果都很不太行,10以内的简单计数都可能会出现错误,还是不够聪明,特别是在语义理解方面。

另一家国内明星大模型创业公司北京智谱华章科技有限公司推出的AI智能应用。

用户:30岁的自媒体创作者

用途:几乎每天都在用于阅读长篇文档,智谱清言能够理解和生成各种复杂结构的语言,生成的文本流畅自然,在对话和创作方面表现不错。

待提升:在特别专业的知识点方面还有所欠缺。

国内科技大厂字节跳动开发的人工智能工具,貌似用户覆盖了20-40岁的年龄群体。

用户:00后CSDN编辑、30岁的公职人员、40岁的律师

用途:豆包有一个自带的智能体可以进行双语翻译,我们之前开大会有同传翻译的需求,我就带着豆包上阵了。豆包应该也是国内最早做AI浏览器助手的,植入YouTube和Bilibili后,就可以自带双语字幕、视频总结、思维导图等功能。

豆包写的短评形式上像那么回事,能从刑法、民法、行政法等各个角度分析。

待提升:虽然形式是那么回事,但内容空洞,都是语焉不详的大路货,立论浅薄,不能达到发表水平,这也是大多数AI应用存在的共同问题。搜集资料和回答知识性内容时真实性存疑,需要用户自主搜索反复验证。

通义千问是今年4月由阿里云推出的大模型应用。

用户:28岁的自媒体博主

用途:通义千问的语音转录文字、实时字幕识别功能很方便,而且全免费,没有广告。

待提升:只有图文对话,功能比较局限,我更想要语音。

文心一言

文心一言是百度开发的大模型应用。

用户:高校教师、公职人员

用途:极大地减轻了文案撰写、资料整理等工作负担。它能提供丰富的知识和信息支持,帮助我更好地完成教学和研究任务。

待提升:遇到特别专业的问题比如深奥的论文时,有可能会犯迷糊;语言没有什么创意。

ChatGPT

OpenAI公司开发的基于GPT(生成式预训练变换器)模型的自然语言处理应用, 2023年5月ChatGPT的iOS版应用上线,开启了新一代人工智能浪潮。虽然ChatGPT至今尚未在中国落地,但作为大模型的领导者,中国粉丝依然众多,且覆盖群体广泛。

用户:小学教师、媒体工作者、科研人员、大学生

用途:能够提供一些灵感,辅助教学设计,优化教学内容和方式;也能够支持撰写学术文章时的润色,撰写格式类稿件,还可以生成代码、绘制图片,总之提高了工作效率。

待提升:对专业术语和细分领域知识的理解深度还不够;数据处理和分析能力也不强;最好能增加多模态交互功能,例如结合图像和视频分析等;如果长期使用后,能进一步强化对个人偏好和需求的适配能力就更好了。

中国用户使用不方便,中文语料库相对欠缺,生成的中文文本带有明显的西方逻辑思维;收费也蛮高的。

Midjournery

Midjournery是美国大模型创业公司发布的一款AI绘画工具。

用户:32岁UI/视觉设计师、大学生

用途:其功能在持续更新,生成的图片质量较高,基本能满足非艺术专业的需求,且水平稳定,操作简单,用文本输入即可生成图片,操作上的学习成本较低,且可以一次生成多个版本供选择。

待提升:希望可以用语言控制修改;费用依旧较高(最低级别会员10美元/月)且有使用次数的限制,低级别会员生成的图片分辨率较低,且对中文的理解不如英文。

Claude

美国人工智能初创公司Anthropic 10月推出升级版的Claude 3.5 Sonnet模型

用户:00后CSDN编辑

用途:今年Claude 3.5 Sonnet出来后体验上带来很大颠覆,以前让各种AI模型写文章都会缩减篇幅,哪怕让它分几次输出,到后面也会越来越缩水,但Claude的Artifacts功能可以单独开一个小窗口让它写文章,避免了这种情况。以前用ChatGPT聊着聊着它就把上下文忘光了,但Claude的底层逻辑是会在每次输入时把同一个窗口的所有资料内容全部重新看一遍,理解力很强。

待提升:只能说英文使用比中文效果好。

Runway

AI视频公司Runway推出的一款AI视频应用。

用户:32岁摄影师

用途:每天都在使用,可以合图生成,生成质量稳定,更新较频繁。

待提升:价格太高,生成时间较长。

2024是AI应用大爆发的一年,但事实上还没有哪一款软件完全占领了消费者市场,相信在接下来的2025年伴随着技术的不断完善,用户的体验也将得到提升,我们仍然可以期待更多更好用的AI软件登场。

2025年可以用哪些AI工具做视频

百亿上海未来产业基金登场:挖掘一批新型科技投资人,培育一批新型科技创业者

今日的决心选择了后天的命运,如何让中国创新引领全球科技,布局未来产业成为今天中国推动科技产业引领世界的必经之路。

过去,我们习惯了“1到10、1到100”跟随式创新,今天,中国更需要的是“从0到1”原创式创新。原创式创新从哪里来,如何为“从0到1”修路架桥,从而建立起全新的“从0到100”的科技生态链?

2024年9月,上海宣布成立首个百亿级未来产业基金,作为上海未来产业基金的管理人,上海未来启点私募基金管理有限公司总经理魏凡杰一直在琢磨这个问题,“未来基金要解决一个什么问题?我们其实之前也没有完全想明白。”

2025年1月7日,在上海未来产业基金完成备案注册当日、品牌正式发布前夕,作为未来产业基金总经理的魏凡杰对澎湃科技说,“现在我们已经完全想明白了,我们就做一件事,就是怎么样把中国投入了众多科研经费的科研成果和产业界的联系建立起来,把‘0到1’真正地衔接起来。”

魏凡杰强调,做成这件事关键要支持一批年轻人,包括年轻的投资人、年轻的科学家、年轻的创业者,构建起新型科创生态,全方面赋能科创企业,进而托举起中国的未来产业。

1月8日,上海市政府副秘书长尚玉英、上海市科委主任骆大进、上海国投公司董事长袁国华共同启动上海未来产业基金品牌。

探索科技成果转化无人区,孵化中国的Flagship

中国缺乏原创式创新,在魏凡杰看来,这其中既有参与者的认知因素,也有时代机遇的流转。“过去40年里,中国投入科研的经费并不少,但基础研究基本都在高校、研究机构中,写成论文就结束了;在产业界的科技创新中,原创的比例是很小的,中国的很多所谓创新其实是来自模仿和学习。”

真正的颠覆式创新需要10年甚至20年时间的积累,这类研究绝大多数都在大学或研究所里。中国要成为一个真正的创新大国,需要把这部分颠覆式创新技术挖掘出来利用到产业中。但当下企业一般最多会做未来五年能用到的技术研究作为储备。

“这就导致和国外相比,中国工业界跟学术界之间的联系很少,中国的工业界也接不住学术界的原始创新成果。”魏凡杰说。

在美国,投资机构Flagship孵化了全球制药巨头莫德纳公司,是投资科学、科学变产业的典型案例。而在中国,以往众多成功的投资案例来自于投资人对于商业模式的选择,投资人普遍缺乏将科学变成产业的能力。

此外,对于早期投资来说,很多投资基金在操作上也存在难度。投资“1到10,10到100”的基金每次出手起码都是千万级别,但“0到1”的技术孵化项目最初并不需要太多资金,几百万元可能就够了。虽然今天“投早、投小、投硬”成为了众多基金投资人在演讲时的口号,但真正愿意为此付诸行动的并不多,原因在于投早期需要管理更多的项目,更长时间的等待,以及除了资金之外,需要给予更多包括人才、组织管理、供应链等等资金以外的支持。

毕业于北京大学物理学专业和多伦多大学材料工程的魏凡杰,在此之前已经从事了多年的科研成果转化工作。2017年,当投资人都在投资互联网企业,魏凡杰的团队已经在布局硬科技投资。在担任北京科创基金执行总经理的7年多时间里,他几乎天天和科学家打交道。多年的科技成果转化经历让他清晰看到科技成果转化的难点和痛点,“科学家往往贡献的是从0到1的科研成果,越往产业化之路纵深推进,技术对商业能否成功的决定因素比例会逐渐降低。”

虽然难点和痛点显而易见,但在魏凡杰看来,现在已经来到了探索科技成果转化,推动“从0到1”原创式创新的最好时机。

一方面是政府支持的革新。推进中国式现代化,科技要打头阵,新一轮的科技革命和产业变革浪潮中,带动性极强、发展潜力巨大但又需要长期研发投入和持续积累的硬科技,正在成为各个国家争相布局的主战场。另一方面科技迭代进程的加快,科技公司组织管理方式的差异,风投孵化模式的创新以及人工智能的催化,都使得打通产业界与学术界的联系、促成科技创新成果转化变得越来越有必要,这对于推动中国科技强国战略来说非常重要。

去年9月,上海设立首个百亿级未来产业基金,总规模100亿元,由上海市财政全额出资,基金期限长达15年,可根据情况申请延长3年。

“我们是耐心资本,我们要推动中国'从0到1'的科技成果转化的探索,我们希望未来有无穷的可能性。”在1月8日举行的上海未来产业基金投资策略及品牌发布会上,魏凡杰作出上述表示。“孵化中国的Flagship”,是魏凡杰对于上海未来产业基金定位的另一个更为直接的解释。

上海未来产业基金管理人魏凡杰。

挖掘和培育一批年轻科学家、投资人、创业者

未来产业基金将采用“直接投资+子基金投资”模式,但无论是对于子基金的选择还是投资项目的选择,都离不开对人的选择。在当日发布会上,魏凡杰表示,除了要成为真正的耐心资本,也希望基于上海未来产业基金构建全球化的人才社区。当日,发布会汇聚了来自国内脑机接口、量子计算、人工智能、生命科学等各类前沿科学领域的顶级科学家、创业者,以及投资人。

100亿元的未来产业基金规模是限定的,对于未来产业基金来说,更重要的作用是撬动起更多的社会资源,让更多人听到未来产业基金吹响的创新号角,并投身其中。

魏凡杰说,未来产业基金将以人为核心,通过母基金的纽带把科学家、企业家、创业者、项目经理人和投资人的顶尖智力与能力在同一个平台上打通。在他的工作计划中,未来产业基金要建立战略科学家委员会、科技项目经理人投研团队和概念验证经费联动投入等机制,完善从源头发现到产业转化的链路。

其中,战略科学家委员会负责战略性研判未来产业方向,发现前沿领域优秀投资对象。“我们不会什么未来产业都干,更多是有一个方向值得干,我们就重仓。我们跟投资人、战略科学家一起看方向,比别人更早看到信号,提前布局。”

以往的投资模式不适用于科技成果转化,在魏凡杰看来,传统的风险投资人也不适合投资未来产业,未来产业基金要发掘一批在细分科技领域具备认知的年轻的专业投资人,建立起全新的投资理念。

“我们已经进入了中国科技成果转化无人区,我们在探索很多新东西。”魏凡杰表示,以概念验证经费联动投入机制为例,很多论文发布后要经历做实验的“原型机”阶段,国家投入了巨额的科研经费,但因为缺乏具备市场化判断能力的机构和投资人参与,使得项目转化成功率不高。

为了提高科技成果转化效率,可以让投资人参与概念验证项目,既给了投资人投资的机会,也考验投资人的眼光,因为参与的投资人也需要真刀实枪掏钱投入其中。“投资人愿不愿意投?投资人愿意投政府就投。如果干成了,财政资金可以将部分超额收益让利给投资人。”

未来产业基金的一个重要工作就是要找到和培育最优秀的投资人。魏凡杰相信未来中国的风险投资将涌现一批小而美、小而精的专业投资人,这些投资人具备高学历和科学认知,能够及早发现有潜力的早期创新项目,能够和科学家、创业者对话,聚焦深度孵化,为项目赋能。

有了科学家和投资人,“从0到1”,从学术走向产业,还有不可或缺的企业家。由于和太多科学家打过交道,魏凡杰深知运营一家公司需要的能力常常是科学家所不具备的,科技项目经理人也是打造科创生态中和科学家、投资家同等重要的一类人才。未来产业基金正在筹划的科技项目经理人投研团队,便是负责支撑项目布局策划,协同各类资源,推进项目的概念验证、落地孵化和产业化等各类工作的重要角色。科技项目经理人如果能顺利将科研成果转化成公司,他也自然可以成为科创公司的管理者。依托母基金平台,与高质量孵化器、新型研发机构、风险投资机构等合作构建上海创业者社区,挖掘企业家人才。

在这一过程中,未来产业基金希望能支持更多年轻的科学家、创业者和投资人,构建全新的科创生态。“年轻一代会颠覆上一代,永远要相信年轻人的潜力。”魏凡杰对澎湃科技说,他相信未来上海一定能够建立从0到1、从1到100的更加健康可持续的科技创新生态系统,促进创新源头的优秀成果转化为新质生产力。

多名科学家及多项成果获中国科学院2024年度杰出科技成就奖

今天(16日)中国科学院在北京表彰获2024年度中国科学院杰出科技成就奖的科学家和科研成果。

中国科学院物理研究所陈立泉院士、中国科学技术大学陈仙辉院士获个人成就奖,

“银河系早期形成与演化”等4项成果获基础研究奖,“大规模压缩空气储能新技术与应用”等5项成果获技术发明奖,

“黑土区耕地退化阻控与地力提升关键技术”等5项成果获科技攻关奖。

据了解,获个人成就奖的陈立泉院士自1976年起就从事并坚守锂电池研究,在我国最早开展锂电池基础研究和技术攻关,为我国锂电池从无到有、从“跟跑”到“领跑”作出了奠基性贡献。另外一名获个人成就奖的陈仙辉院士长期从事量子材料领域研究,在笼目超导体、界面超导、磁性拓扑绝缘体等前沿领域持续做出引领性工作。

2024年,为贯彻国家科技奖励改革精神,中国科学院修订了《中国科学院杰出科技成就奖励条例》,强化奖励导向,设立4个奖项实行分类评价。个人成就奖主要奖励长期活跃在科技前沿、取得重大创新成就、对相关学科领域发展作出卓越贡献的杰出科学家;基础研究奖旨在激励在基础研究和应用基础研究方面取得重大科学发现和原始创新成果;技术发明奖旨在激励在应用研究和技术开发方面获得高价值知识产权,通过推广应用取得显著经济效益、社会效益或生态效益;科技攻关奖旨在激励在国家重大科技攻关任务中突破关键核心技术,在解决国家重大战略需求或保障国家安全方面发挥关键作用。

MiniMax发布新一代开源模型,首次大规模实现线性注意力机制

1月15日,澎湃科技(www.thepaper.cn)获悉,AI独角兽企业MiniMax上海稀宇科技有限公司(以下简称“MiniMax”)发布并开源新一代01全新系列模型。该系列模型包含基础语言大模型MiniMax-Text-01和视觉多模态大模型MiniMax-VL-01。MiniMax称该系列模型可以实现高效超长文本输入。MiniMax认为,2025年将是Agent高速发展的关键年份,无论是单Agent系统还是多Agent系统,都需要更长的上下文来支持持续记忆和大量通信。

据了解,MiniMax-01系列模型首次大规模实现线性注意力机制,传统Transformer架构不再是唯一的选择。

MiniMax-01系列模型核心性能在多项任务评测结果显示结果

目前领先的大语言模型大都基于Transformer架构,而Transformer核心的自注意力机制是其计算成本的重要来源。为了优化计算效率,MiniMax研究社区提出了稀疏注意力、低秩分解和线性注意力等许多技术。通过使用线性注意力,原生Transformer的计算复杂度可从二次复杂度大幅下降到线性复杂度,在处理长输入的时候具有非常高的效率。

据了解,该模型的参数量高达4560亿,其中单次激活459亿。模型综合性能比肩海外顶尖模型,同时能够高效处理全球最长400万token的上下文,是GPT-4o的32倍,Claude-3.5-Sonnet的20倍。

MiniMax认为,2025年将是Agent高速发展的关键年份,无论是单Agent系统还是多Agent系统,都需要更长的上下文来支持持续记忆和大量通信。MiniMax-01系列模型的推出,正是为了满足这一需求,迈出建立复杂Agent基础能力的第一步。

此外,MiniMax声称受益于架构的创新、效率的优化、集群训推一体的设计以及内部大量并发算力复用,得以用业内最低的价格区间提供文本和多模态理解的API,标准定价是输入token1元/百万token,输出token8元/百万token。

目前,MiniMax-01系列开源模型已应用于MiniMax旗下产品海螺AI,并在全球范围内上线,企业与个人开发者可前往MiniMax开放平台使用API。

对话OpenAI前全球商业化负责人:效率、多模态、Agent是2025年AI的三大关键词

过往的2024年,AI在投融资市场呈现火热的趋势,美国“科技七巨头”市值增长了6万亿美元,类似OpenAI、Perplexity、xAI和Anthropic等AI明星企业都在2024年下半年频频传出新的融资消息。

和海外热火朝天的投资相比,中国AI市场经过两年的投入,行业竞争加剧,有不少创业公司开始扛不住大模型预训练消耗的资金和精力。2025年伊始,零一万物被曝其超大模型已经交由阿里训练,零一万物负责小参数、适中的行业模型。其创始人李开复对此回复称,“大家都看得很清楚,只有大厂能够‘烧’超大模型。”

“我不认为AI的价值在于专注开发模型,更重要的是应用,制胜之道是构建出更具有性价比、让每个人都能使用的平台和应用程序。”近日,OpenAI前全球商业化负责人、人工智能与商业战略专家Zack Kass在接受澎湃科技(www.thepaper.cn)专访时表示。

OpenAI前全球商业化负责人、人工智能与商业战略专家Zack Kass

Zack Kass认为,在过往的一年,AI价格变得更加低廉是显而易见的,这意味着仅专注模型本身和技术变化是不够的,让AI变得更加有性价比是一个发展趋势。对于中国AI初创公司来说,最应该关注的是将消费者应用程序变得更好、更高效、更具有性价比。

在Zack Kass看来,效率、多模态与AI Agent将是2025年AI的三大关键词。效率将推动AI技术的大众化,多模态将拓展AI的应用场景,而AI Agent则有望彻底改变软件行业的盈利模式。

【以下对话全文】:

AI正迅速变得更具有性价比

澎湃科技:就2024年AI整体的发展,你观察到哪些趋势性的变化?

Zack Kass:一方面我认为,其实人们并没有注意到人工智能对每个人的日常生活有多大的改善,仍在追问“AI泡沫”;另一方面,AI的价格迅速下降,这让我意想不到。这意味着,模型和技术变好是不够的,还要让它变得便宜。

成本的大幅降低意味着技术的可获取性大大提高,这在历史上往往预示着一场新经济的爆发式增长。当关键资源变得廉价时,通常会带来巨大的积极变化,我们希望AI尽可能便宜,这是一个大的趋势。

这个趋势对中国来说尤其有趣,这些模型的压缩使得它们能够以非常低廉的成本进行推理,从而实现技术的普遍平等。在这种情况下,我们实际上无法限制技术的获取。随着模型成本的持续降低,“单一模型提供商可以控制世界”的观点也站不住脚。

现阶段,依然很多人在警惕AI泡沫,认为过度夸大了人工智能的重要性,但我的看法是,现阶段人们还没有完全意识到人工智能真正的潜力。

澎湃科技:最近创新工场的联合创始人李开复在接受媒体采访时说,未来零一万物将不再追求训练超级大模型,创业公司投资大模型预训练的性价比太低。你怎么看?

Zack Kass:开发前沿模型是重要的,但更重要的是应用。李开复在这场大模型竞赛中的结果,并不是没有预测到。

我有一个“模型收益递减理论”,基本上是说,在某些时候,下一个新模型的出现并不重要。但在某些时候,新模型的出现又如此不可思议,然而总有一天新模型的出现会对我们不再那么重要,这表明朝着这个结果努力并不是真正的制胜之道,制胜之道是构建每个人都能使用的平台和应用程序。

澎湃科技:有没有你觉得在商业化做得比较好的AI公司?有哪些特点?

Zack Kass:Perplexity非常出色,因为它建立的模型是专门为一个非常关键的应用——搜索设计的。Perplexity把重点完全放在搜索这个巨大的类别上,建立了一个训练有素的模型。

我认为Perplexity的最终模式会是付费版本,它以后会卖广告的。更有趣的是,已经能看到很多软件公司在大规模地扩展自己的产品,很多人都在想办法在自己的软件产品中销售新的人工智能产品。

PerplexityAI

澎湃科技:对于中国企业想要利用AI的,你有什么建议?

Zack Kass:对于中国企业来说,采用人工智能有两种方式:第一种是改进内部流程,让AI帮助企业更好地运行,尤其是如果你是一家中小型企业,这样做就会非常有意义。互联网给我们带来了电子商务,一种全新的购买商品和服务的方式。反过来,AI也将以几乎无法想象的方式呈现新的商业模式,机会显然无处不在。

如果我是中国创业者,会更倾向于在AI软件或AI应用领域,尤其是生活消费类的方面。如果我成立一家人工智能公司,我会为像街角商店这样的消费场景开发人工智能软件。

总体来说,人们日常生活中涉及衣食住行的这类小生意,很容易快速实现商业化,也具有市场潜力,所以我认为向这些公司销售AI将会非常容易。

2025年的关键词是效率、多模态与AI Agent

澎湃科技:你对于2025年AI的发展有哪些预测?AI如何更好地融入我们的生活?

Zack Kass:目前,我们正处于第一个阶段——增强应用阶段。这在中国十分常见,即现有的应用程序,如微信等,现在借助AI获得授权或增强能力,我们只是接受了AI的存在,并将这些模型应用于现有应用程序中,从而现有世界的效率提高了30%~40%,用相同的应用程序能做更多事情。

接下来我们将进入自主代理(AI Agent)阶段。如今,大多数人已知晓自主代理,我们正快速接近一个不再需要打开应用程序并使用由AI授权或增强的应用程序的世界,而是将任务分配给AI代理,由其在应用程序和网络体验中执行任务。这令人兴奋,未来我们会花更少时间在应用程序本身上,而会把更多的时间将任务分配给在应用程序中执行任务的代理。

此外,在未来可能出现的多模态(multi-agent)AI世界中,可以在一定程度上操控手机上的不同软件,尤其是在通过不同的输入方式(如语音、图像、文字等)与手机应用程序进行交互时。

第三阶段是自然语言操作系统多模态。这一阶段稍显复杂,但主要会发生两件事:首先,我们将从携带个人电脑转变为佩戴它们,如以眼镜、手表或工作内容预测工具等形式出现。各大消费电子公司及部分非消费电子公司都在朝此方向努力,OpenAI也不例外。

我的观点是,世界很快将获得完全整合的、不计量的智能,能准确学习我们工作方式并嵌入到各种智能界面的世界里,未来了解大多数未知的事情并变得异常容易,人们也将认为完全获得智能是理所当然的。

澎湃科技:在你看来,人们应该如何应对这种变化?

Zack Kass:首先,你必须为事情的持续变化做好准备。现在世界发展得非常快,我建议大家将自身的适应性作为个人的核心战略,我希望所有的年轻人都能学会适应变化。现在仅仅说“我们可能会改变”是不够的,现在要求我们必须说“我们将改变”。

很多年轻人问我,“我应该学习什么才能获得一份好的工作”?我有一个令人失望的答案,“其实学什么并不重要”。你的专业与经济成果之间的正相关性正在快速下降,你学习的内容不再真正影响你的工作质量。

我并不认为AI会让更多人失业,这是人们对AI革命的误解。我最反感的是,我们开始围绕AI做不到的事情进行追问思考,我称之为“负空间(Negative Space)AI”。在美国硅谷每个人都在谈论AI能做的所有事情,关注AI积极的一面。比如,我去酒吧,有人发现我在OpenAI工作过,他们最喜欢问的问题是:“OpenAI接下来要建造什么?GPT-5什么时候到?”这是我最喜欢的问题,从来没有人问过我:“什么是AI不会实现的?”

如果担心会被AI取代的话,我们应该开始提升人文素质,AI将创造众多新兴工作岗位,并在全球范围内积累巨大价值,推动生活成本不断降低。

美国初创AI公司Perplexity提议与Tiktok美国业务合并

在短暂停止服务后,短视频社交媒体平台TikTok19日恢复在美国的服务。但有消息称,在18日早些时候,TikTok暂停服务前,美国人工智能初创公司Perplexity向TikTok母公司字节跳动提交了一份收购提案。据美国财经门户网站Investor’s Business Daily报道,该提案提出将Perplexity、TikTok美国以及新的资本合作伙伴合并成一个新实体。此合并方案允许字节跳动的大多数现有投资者保留股权。

19日,TikTok发表声明表示,将与美国候任总统特朗普一起寻找维持TikTok应用程序在美可用的长期解决方案。特朗普当日在社交媒体上发文,呼吁各公司不要让TikTok处于停止运转状态。特朗普说,他将于20日发布一项行政令,推迟TikTok“不卖就禁用”的法律生效时间,同时他还为Tiktok继续在美营运开出了条件,声称希望美国在合资企业中拥有50%的所有权。

Perplexity成立于2022年,是由AI 聊天机器人驱动的研究和对话搜索引擎,被称为生成性AI热潮中最有价值的年轻AI初创公司之一。该公司的早期投资者包括亚马逊创始人和新任CEO杰夫·贝索斯(Jeffrey Bezos)、Nvidia( NVDA )和风险投资公司New Enterprise Associates。在最新一轮融资后,Perplexity估值为90亿美元,大家对于其推出的收购提案不抱期望。Wedbush分析师Daniel Ives在一封电子邮件中对Investor’s Business Daily表示,“我们认为对Perplexity的收购无望,因其内在价值太低,不可能达成400多亿美元的交易。在TikTok竞争激烈的竞标过程中,马斯克是领先者。”

此前,TikTok已否认或将美国业务出售给马斯克,称未与马斯克方面谈过潜在的出售交易,且没有与中国监管层讨论过所谓出售的方案。马斯克现已成为特朗普的重要顾问,拥有社交媒体平台X,和杰夫·贝索斯(Jeff Bezos)是长期竞争对手。 

此外,Perplexity的竞争者虎视眈眈。初创公司OpenAI的ChatGPT功能与Perplexity相似,同样是通过访问网络搜集信息,进行总结、整合、输出答案。OpenAI近期获得66亿美元的新融资,估值达到1570亿美元。谷歌股价在2025年上涨了3.5%,去年上涨了37%,有了TikTok,Perplexity可能会成为Alphabet(GOOGL)更强大的竞争对手。

百万真机数据只是杯水车薪,数据匮乏成为具身智能行业困境

·目前具身智能领域正处在类似于从GPT-1到GPT-2的过渡阶段,连最基础的物理世界的数据都还十分匮乏。遥操作方式获取的数据成本过于高昂且采集效率低,导致行业内很难获取。除了缺乏高质量数据,徐良威认为,具身智能数据服务行业内面临的首要难题是缺乏统一的数据集定义标准。

过去的一年,具身智能、人形机器人引发的关注与日俱增,但喧嚣过后,这一行业的发展也正面临着艰巨的挑战,其中训练具身智能大模型所需要的高质量数据在哪的问题成为眼下行业的一大共同的困扰。

日前,上海机器人初创公司智元机器人正式开源百万真机数据集AgiBot World使得数据缺乏问题再次被提起。智元机器人联合创始人、首席技术官彭志辉(网名为“稚晖君”)表示,在具身智能领域,真机数据的采集成本和门槛非常高,此次开源希望众多科研团队基于真实数据进行具身智能算法的训练,加速技术创新和产品应用。但在业内人士看来,“百万条真机数据量”对于行业来说只是杯水车薪,“只能训练一个动作的泛化,譬如分拣,对实现理想状态中的具身智能还远不够。”

除了数据缺乏的困扰之外,已有数据的标准化也是一个待解难题。

连最基础的数据都缺乏

不同于语言大模型的训练得益于互联网上海量的数据,具身智能“大脑”的训练则需要更多来自物理世界即真实世界动态环境中的交互数据,如何解决物理世界数据匮乏问题,成为眼下人形机器人技术演进路上最大的难题。

人形机器人创业企业之一——银河通用的创始人兼CTO、北京大学助理教授王鹤此前在不同场合多次提及具身智能领域面临数据集短缺的难题。王鹤认为,通用机器人背后的技术一定是具身大模型,要用数据驱动基础机器人大模型,让机器人能够有极高的泛化性和跨行业应用能力。但现有数据量不足以支持通用机器人的发展。

泛化性是指模型经过训练后,能够将一项行为应用到陌生的应用场景中的能力,在陌生场景中能自主识别任务并采取行动。国家地方共建人形机器人创新中心(以下简称“国地中心”)相关数据负责人在接受澎湃科技(www.thepaper.cn)采访时表示,行业内对于机器人泛化数据的获取始终是一大难题,现阶段,特斯拉的Optimus仍需要人为远程操作来帮助机器人完成任务,还不具备泛化能力。

国家地方共建人形机器人创新中心具身智能数据看板,澎湃科技记者拍摄。

北京航空航天大学机器人研究所名誉所长王田苗此前在接受澎湃科技采访时也指出,数据的匮乏让人形机器人很难具备泛化性。当前,机器人任务泛化、感知泛化和运动操作的三个泛化数据很难获取,比如让机器人叠衣服、骑自行车等这些数据很难得到。

王鹤团队从2023年开始探索大规模的灵巧手数据合成和大规模的泛化,2024年合成了10亿规模的数据体量,用于训练机器人的灵巧手。

总部位于深圳的一家向具身智能机器人提供基础场景数据和解决方案的创业公司艾欧智能联合创始人徐良威告诉澎湃科技,经过一年多对于机器人技术路径的探索发现,“只有通过海量数据训练才能够真正地通向具身智能”已经成为行业共识,通过仿真数据实现智能的可能性远远小于使用真实数据。然而,目前具身智能领域正处在类似于从GPT-1到GPT-2的过渡阶段,连最基础的物理世界的数据都还十分匮乏。

在徐良威看来,对于训练具身智能泛化能力来说,AgiBot World这种百万量级的数据集虽然已经取得明显的进步,但只是“杯水车薪,洒洒水而已”,达到理想的效果需要更大量的数据。

高质量数据获取采集成本过于昂贵

澎湃科技记者了解到,在具身智能领域实践中发展出四种具身智能采集训练数据:第一种是遥操作机器人数据,即需要一位人工数据采集员戴着遥操作手套,手把手示教,获取真机操作数据。通过这种方式获取的数据质量最高,但成本昂贵。第二种是仿真合成数据,在虚拟的3D仿真环境里从无到有地积累训练数据,这类训练数据以生成数据为主,与真实世界仍有较大差异。第三种是通过人类动作捕捉数据,也称为动作捕捉或动作追踪数据,是通过传感器、摄像头或其他设备,精确记录和分析人体运动的技术。这类方式获取的数据质量较高,但通过人类动作捕捉获取的数据,与机器人能否适配仍存在一定差异,需要后期继续做构型对齐相关工作。第四种数据来源是通过互联网获取人类动作视频或图像数据。这类方式的特点是能获得海量数据,但都是单一模态、非结构化且无标注的二维图像或视频信息,质量很差。

国地中心数据负责人指出,目前行业内最匮乏的是通过遥操作方式获取的高质量数据,仿真合成类数据获取成本低,但仍需要弥合仿真与现实世界的差距。然而,遥操作方式获取的数据成本过于高昂且采集效率低,导致行业内很难获取。

数据训练员穿上特制的动作捕捉服装训练人形机器人捕捉数据 

“一台遥操设备投入约35万元,再加上人工数据采集员的成本,每人每天大约采集500条数据,人工成本至少需要300元,即便长期投入也无法保证成功。”国地中心数据负责人估算,特斯拉的人形机器人Optimus至少需要数百万小时的数据才能完全准备好在特斯拉工厂工作,这期间可能需要至少5亿美元的数据采集成本。

上述国地中心数据负责人向澎湃科技透露,即便银河通用专注于强化机器人大脑模型,强调仿真合成数据的使用,但仍面临一定挑战。“在仿真环境中参数看似正确,但在物理世界中,即使是微小的偏差也会导致完全不同的结果。比如,人形机器人执行蹲下起身这类动作时,不同机器人可能会有不同表现,电机参数任何微小变化可能会导致机器人出现完全不同的行为,很难控制。”

由于泛化数据采集成本高、获取难度大,国地中心数据负责人透露,现阶段行业内大部分按照1:9或者1:10的数据比例训练机器人,即一条遥操作机器人数据配以9条或者10条仿真合成数据,但这个比例目前还没有定论。

缺乏统一标准的数据集

徐良威认为,另一个关键问题是如何实现高效的数据采集。虽然通过人工操作机器人可以获取高质量的数据,但这种方式的效率极低。徐良威称,智元对外称一周可采集50万条数据,综合一年数据量也不过只能达到千万量级,这对具身智能训练效率非常低,难以提速。

除了缺乏高质量数据,徐良威认为,具身智能数据服务行业内面临的首要难题是缺乏统一的数据集定义标准。尽管海外有Google这类科技巨头已开源部分数据集,国内也有智元机器人开源百万条真机数据集等,但不同公司开放的数据集格式能否兼容、能否保持数据质量的一致性很难说。

“北京和上海的开源数据集能否兼容、数据格式是否一致,以及数据托管的方式有哪些不同,这些还有待出台统一的数据标准。”徐良威说,目前国内众多机器人公司正处于“百花齐放”的状态,在数据管理上也各自为政,这导致公司之间沟通成本非常高。

在数据处理上,目前行业内也缺少统一的数据处理标准。“不同公司、机构或平台对处理数据的方法不一,机器人如果要有效利用这些数据,还需进一步处理。”徐良威说,每个团队或公司可能都需要从头开始处理标注数据,这会浪费大量时间和资源,且无法保证训练结果的通用性。

近期,国家地方共建具身智能机器人创新中心牵头立项的《人工智能具身智能数据采集规范》工信部行业标准,规范了具身智能数据集采集的格式,使不同公司采集的数据可以互相共享开源,加速模型“涌现”,在徐良威看来,对从业者来说无疑是一个积极的信号。

2025年会出现更多的数据采集训练场

世界模型的出现似乎给人形机器人带来一些新的希望。去年12月,李飞飞的世界模型开启了从数字世界向物理世界的跨越征程,实现了从一维数字智能向三维空间智能的重大转变。2025年1月6日,英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋在2025CES(国际消费类电子产品展览会)期间,推出了涵盖生成世界基础模型的Cosmos世界基础模型平台,旨在加速自动驾驶汽车、机器人等物理AI系统开发。黄仁勋认为,“机器人的ChatGPT时刻即将到来。与大语言模型一样,世界基础模型对于推进机器人和自动驾驶汽车的开发至关重要。”

徐良威称,这一类世界模型为通用智能提供空间、时间、物理、语义等各方面的模型表征。理论上来说,一方面,世界模型的成功使得机器人“理解世界”具备可能性;另一方面,世界模型能够在各维度下生成符合世界规律的数据,有潜力成为机器人合成数据的新范式。不过,虽然世界已经有一些阶段性的成果推出,但真正在机器人上应用,直至能够商业落地也还需要进一步发展。

数据缺乏在成为业内共识的同时,各方也在采取解决方案。2024年8月,特斯拉对外高薪招募“数据采集员”;2024年12月27日,北京国地共建具身智能机器人创新数据采集基地亮相。

据了解,从2024年下半年开始,位于上海张江的国家地方共建人形机器人创新中心也在搭建基于自己平台的数据采集训练场,目前,训练场的场地搭建工作以及数据采集机器人设备也基本到位,2025年计划招聘一些数据采集员来配合遥操作数据采集。2025年预期量产机器人的数量会上升,随之带来的数据采集量也会大幅增长,在数据采集成本方面也会下降。“今后可能会有一批便携式数据采集工具出现,这样会进一步降低数据采集成本。”相关人士透露。

在徐良威看来,北京、上海相继表示要共建具身智能机器人创新数据采集基地和搭建实训、模拟应用场景建设,核心价值远不止数据采集本身,更重要的是能够集中资源、缩短数据积累的时间,也相应地缩短了具身智能市场准入时间。他预测,2025年不同地区会加快建设数据采集训练场,以便从0到1的过程中尽快实现机器人的落地应用,此外数据采集方式将更加多样化。