《Deepseek的技术创新与产业影响—— AI竞赛新格局》

主讲老师: 尹智（培训费：2.5-3万元/天）    查看讲师详情>>

工作背景：
商汤科技城市元宇宙首席架构师 上海市人工智能技术协会专家委专家 上海市元宇宙产业发展专家咨询委员会专家 临港产业大学客座教授 原惠普企业服务新形态IT首席架构师

主讲课程：
《从ICT到DT,从经典人工智能到AGI大模型》 《数字新基建：智能计算中心承载的人工智能模型和应用》 《类ChatGPTAI大模型–源起、发展和落地应用》 《人工智能赋能的元宇宙行...

  《Deepseek的技术创新与产业影响—— AI竞赛新格局》课程大纲详细内容

课程分类： DS赋能运用

课程目标：
 1、深入理解Deepseek的技术创新
学员将深入了解Deepseek在模型架构、训练方法、数据处理和算力效率等方面的技术创新，掌握其如何通过改进Transformer架构、优化训练框架、融合多模态数据等技术手段，实现更高效的AI模型训练与推理。
2、洞察Deepseek对全球AI产业的影响
通过分析Deepseek在开源生态、数据隐私保护、算力普惠化等方面的贡献，学员将了解Deepseek如何推动AI技术的民主化，降低AI应用门槛，并为中小企业带来新的发展机遇。
3、掌握中美AI竞赛的关键命题
课程将对比Deepseek与美国头部模型（如GPT-4、Claude等）的技术差异，探讨中美在AI领域的竞争优势与挑战。学员将了解Deepseek如何通过轻量化模型和行业闭环策略，在中美AI竞赛中找到破局点。
4、案例分析与实践应用
通过具体案例（如Deepseek-Coder与GitHub Copilot的对比、金融领域的AI应用），学员将学习如何将Deepseek的技术应用于实际场景，提升代码生成效率、优化金融风控与投研流程，并平衡数据安全与模型可解释性。
5、应对全球AI竞赛的策略思考
课程将引导学员思考在全球AI竞赛中，如何应对算力封锁、技术壁垒等挑战，并通过技术开源和行业合作，扩大中国AI技术的全球影响力。
6、展望AI技术的未来发展方向
学员将探讨Deepseek的长期价值，理解其在技术民主化、中美竞合中的“第三种路径”探索，以及未来在通用AI与垂直AI之间的路线抉择。同时，课程还将涉及全球合规风险、数据主权与伦理争议等前沿话题，帮助学员全面把握AI技术的未来发展趋势。

课程对象：

课程时间：1天

课程大纲:

第一部分、Deepseek的定位与行业意义
1. Deepseek的背景与发展历程
   - 公司/项目起源：成立时间、核心团队、使命与愿景  
   - 技术定位：聚焦领域（如AGI、垂直行业大模型、高效训练等）  
2. 为什么关注Deepseek？  
   - 全球AI竞争中的中国代表性力量  
   - 技术突破对行业生态的潜在重塑  
第二部分、Deepseek的技术创新与底层逻辑
1. 模型架构创新  
   - 核心架构：深入浅出对比对ChatGPT的基础模型Transformer的改进  
   - 性能突破：更低的训练成本、更高的推理效率（示例：单位算力下的性能提升）  
2. 训练方法与算法优化
   - 数据高效利用：小样本学习、合成数据生成  
   - 训练框架创新：分布式训练优化、混合精度策略  
3. 数据处理与知识注入  
   - 多模态数据融合：文本、代码、行业数据的联合训练  
   - 领域知识增强：垂直行业（金融、医疗等）的定向优化  
4. 算力效率革命  
   - 模型压缩技术：从千亿参数到百亿参数的轻量化部署  
   - 硬件适配：国产算力（如华为昇腾）的兼容性优化
 - 对（推理）应用的意义：推理成本大规模降低带来的应用爆发的机遇

第三部分、Deepseek对全球AI产业的影响  
1. 算法层：开源生态与行业标准  
   - 开源模型（如Deepseek-MoE）对开发者社区的推动  
   - 行业应用案例：代码生成、智能客服、科研辅助  
2. 数据层：打破数据垄断的新路径
   - 合成数据与数据隐私保护技术的结合  
   - 中文语料库的深度开发与全球化输出  
3. 算力层：降低AI门槛，推动普惠化
   - 算力需求下降对中小企业的利好  
   - 国产芯片生态的协同发展机遇  
第四部分、Deepseek与中美AI竞赛的关键命题
1. 技术对比：Deepseek vs. 美国头部模型（GPT-4、Claude等）  
   - 性能指标对比：推理效率、多语言支持、垂直领域表现  
   - 技术路线差异：追求AGI vs. 行业落地优先  
2. 供应链自主性挑战
   - 算力依赖：国产GPU/NPU能否支撑下一代模型训练？  
   - 工具链短板：框架（PyTorch/TF）与生态壁垒  
3. 中美AI竞赛的未来格局  
   - 中国优势：应用场景丰富、政策支持、数据规模  
   - 美国优势：芯片霸权、顶尖人才密度、基础研究积累  
   - Deepseek的破局点：轻量化模型+行业闭环的“农村包围城市”策略  
五、案例分析与互动讨论
1. 案例1：Deepseek-Coder如何挑战GitHub Copilot？
   - 代码生成效率对比、开发者生态响应  
2. 案例2：金融领域落地——从风控到投研的AI重构
   - 数据安全与模型可解释性的平衡  
3. 分组讨论：
   - 若美国升级算力封锁，Deepseek应如何应对？  
   - 中国AI公司如何通过技术开源扩大全球影响力？  
第六部分、总结与展望  
1. Deepseek的长期价值
   - 技术民主化：让AI从“巨头游戏”走向普惠工具  
   - 中美竞合中的“第三种路径”：开放合作 vs. 自主可控  
2. 未来挑战  
   - 通用vs.垂直的路线抉择    
- 全球合规风险：数据主权与伦理争议