零一万物 CEO 李开复在长江 CEO 组织活动上强调，DeepSeek 对中国 AI 发展的最大贡献是推动了开源生态的形成。他认为，DeepSeek 的开源模式激发了国内多家企业跟进，形成了“既开源、又比拼速度”的良性竞争，这高度契合中国企业的学习特性，有望帮助中国在 AI 领域缩小与美国的差距。李开复此前也多次表示，闭源是死路，开源才更有发展前景。他预测，随着 AI Scaling Law 从预训练转向推理，AI 模型和应用将迎来爆发式增长，并提出“Make AI Work”的行业口号。他进一步指出，传统超大预训练模型的价值正在转移，数据不足、GPU 效率降低、成本高昂等因素限制了其发展，未来价值将体现在“教师模型”和基础设施的角色上，学习范式也将从“人教 AI”转变为“AI 教 AI”。

💡 **DeepSeek 推动中国大模型开源生态形成**：李开复认为，DeepSeek 的核心贡献并非其技术本身，而是其开源策略，这激发了国内众多企业纷纷开源大模型，形成了积极竞争的局面，符合中国企业的学习特点，有助于缩小与美国的差距。

🚀 **开源模式与未来 AI 发展趋势**：李开复坚信开源是 AI 发展的必由之路，并预测随着 AI Scaling Law 从预训练转向推理，AI 模型和应用将迎来爆发式增长，行业口号应为“Make AI Work”（让 AI 变得有用）。

📉 **传统超大预训练模型价值转移**：由于数据不足、GPU 效率下降、成本高昂等原因，传统超大预训练模型的边际效应降低。其价值正从直接商业应用转向“教师模型”和 AI 基础设施，学习范式也将从“人教 AI”演变为“AI 教 AI”。

IT之家 9 月 27 日消息，据界面新闻报道，9 月 27 日，零一万物 CEO 李开复在长江 CEO 组织 20 周年返校日庆典上表示，DeepSeek 对中国 AI 发展的核心贡献在于推动了开源生态的形成。“如果十年后，我们回顾 DeepSeek 怎么让中国没有落后于美国，答案并非其技术能力本身，而是它带来了中国（大模型）开源时代。”

李开复提到，自 DeepSeek 开源以来，国内多家企业相继开源大模型，形成了“既开源、又比拼速度”的良性竞争局面。他认为，开源模式高度契合中国企业的学习特性，有望助力中国在 AI 领域缩小与美国的差距。

IT之家注意到，李开复此前曾多次力挺大模型开源。今年 3 月，他在中关村论坛人工智能日上表示，DeepSeek 的成功证明闭源是一条死路，开源才会有更大的发展。

他认为，随着 AI 的 Scaling Law 法则从预训练端转移到推理端上，AI 模型、AI 应用会在今年迎来新的加速爆发，今年的一个行业口号应该是“Make AI Work”（让 AI 变得有用）。他表示，随着 Scaling Law 的放缓，超大预训练模型的直接商业价值在逐步降低。

IT之家获悉，李开复给出的四个理由是：数据不足导致传统预训练将终结；超大 GPU 群效率降低，容错问题等导致边际效应降低；超大预训练模型价格昂贵，速度缓慢；新推理 Scaling Law 将带来更高回报。超大预训练模型的价值正在转移，将进一步体现在“教师模型”的角色中，其本质也将更趋进于大模型时代的基础设施。旧学习范式是人教 AI，新学习范式是 AI 教 AI。