DeepSeek风靡科研界，为何顶尖高校纷纷选择它？

科研领域新动向频现，DeepSeek凭借其开源、成本较低、易于部署等优势，吸引了众多科研工作者的目光，《Nature》杂志也对其进行了多次报道。但与此同时，传统科研机构正遭遇不少困难。那么，这场科研变革的未来将走向何方？我们不妨来深入探讨一下。

DeepSeek崛起

DeepSeek在科研领域名声大噪，其影响力显著增强。《Nature》杂志多次对其进行报道，这足以证明其备受关注。众多科学家都开始使用它开展研究，无论是在生物学、物理学还是化学领域，都能发现DeepSeek的存在。DeepSeek犹如科研人员的得力助手，凭借其开源性质，有力地支撑了科研活动，显著提升了科研项目的进度。

DeepSeek不仅公开了代码，而且价格亲民，安装简便。这样的特性对于资金有限的科研团队来说，意味着他们能将更多资金投入到实验中。安装简便的特性也大大减少了科研人员的时间和人力投入，让他们能更快地将技术应用于研究。因此，DeepSeek因其两项显著优势，在科研AI领域广受欢迎，被誉为“全能选手”。

传统科研挑战

科研机构在模型稳定性与易用性方面遇到了挑战。模型经常出现不稳定和异常状况，给研究带来了困扰。不少科研人员并非AI领域的行家，他们需学习如何调整大模型，这一过程既耗时又缺乏必要的AI知识基础。这无疑在一定程度上阻碍了科研工作的正常进行。

科研机构传统上面临算力资源分布不均、人才培养滞后的问题。这些算力资源散布于各个部门和设备之间，难以集中管理和有效运用，导致资源闲置。在AI人才的培养上，高校与科研机构的进展不够迅速，无法跟上科研发展的步伐。因此，面对新技术的挑战，传统科研机构显得略显力不从心。

昆仑芯助力

昆仑芯P800在DeepSeek系列MoE模型的大规模训练中表现突出。它拥有MLA、多专家并行等优势功能。只需32台设备，就能完成模型的全参数训练。这一特性大幅提高了训练效率。模型因而能更快地进行优化和更新，为科研工作提供了有力支持。

清华智能产业研究院对使用昆仑芯P800的算力集群进行了检测。检测发现，千亿参数模型的训练周期从28天减少到了19天，同时电力费用减少了超过300万元。这一改进不仅提升了科研速度，还减少了科研成本，为更多研究项目的开展提供了便利。

自研芯片破局

自主研发的芯片对于构建算力集群至关重要。这种集群不仅能够显著减少训练费用，还能确保数据的安全性。高校和科研机构在降低训练成本后，可以开展更多的科研项目。同时，数据安全得到保障，有助于更好地维护科研成果。

自研芯片的创新主要体现在架构设计、算法提升和服务模式的标准制定上。在算法层面，我们取得了三项创新成果。首先，我们利用强化学习技术，成功研发了一种能预判算力需求波动的模型，其预测能力可达24小时前。其次，通过构建三层资源架构，我们大幅提升了高校及开发者的科研效能。最后，这一创新使得更多的人能够在科研活动中获得益处。

平台加速科研

中国科学技术大学的量子计算团队运用飞桨量子学习平台，有效加快了量子化学模拟的进程，其计算效率比传统方法高出十倍。这一突破性进展充分证明了科研平台工具在科学研究中的重要作用，为量子计算等前沿科学领域的研究拓展了新的途径。

百度平台汇聚了多种大型模型，涵盖众多流行模型，并支持多种推理框架，实现高性能模型的便捷托管。南京大学在分子动力学领域的研究中，借助平台的AB测试功能，快速确定了最优的力场预测模型，有效缩短了研发周期40%。这一成就充分证明了该平台在科研中的实用价值和卓越性能。

百度全方位赋能

百度对AI科学的扶持全面深入，既包括提供计算资源，也涉及人才培养等多个层面。高校和企业各展所长，高校依靠人才和专业知识，企业则依赖其强大的计算能力和行业算法，这种合作模式有助于更高效地应对大型模型创新和应用中的挑战。

百度的技术架构以算力为基础，全面提供技术支持，涉及从模型基础构建到实际应用的各个环节，确保服务精准。目前，科研手段因模型通用性提升及低成本便捷部署的优势，为科研活动提供了全方位的支持。这些技术的融入，是否能让科研之路更加顺畅和宽广？欢迎各位留言交流。若觉得文章有价值，请点赞并分享。