2025年2月21日，中国AI公司深度求索（DeepSeek）宣布启动“开源周”，计划在5天内逐步开放5个核心技术代码库，包括针对HopperGPU优化的FlashMLA解码内核、专为MoE模型设计的分布式通信库DeepEP等。
这些开源成果不仅展示了DeepSeek在算法与硬件协同优化上的“硬核”创新能力，更通过透明化技术路径，将AI开发门槛从“实验室级”降至“车库创业级”。
例如，FlashMLA通过优化GPU缓存管理与计算效率，使推理成本降低30%以上，让中小开发者也能在消费级GPU上部署复杂模型；而DeepEP则首次解决了多节点训练中通信开销的痛点，为分布式AI研发提供了新范式。
这一系列动作迅速引发全球开发者社区的“赛博烟花”——GitHub代码提交记录激增，英伟达H20芯片订单量因需求上涨而飙升，甚至带动A股云计算ETF在短暂回调后迅速修复，算力板块个股如云天励飞一度涨停。
正如DeepSeek宣言所言：“这里没有象牙塔，只有车库创业精神与社区驱动的创新。”这场开源运动，标志着AI技术从“闭门造车”向“生态共建”的转型，更预示着中国企业在全球AI竞赛中从“跟随者”向“规则制定者”的跃迁。
在DeepSeek引发行业震动的同时，另一位关键人物——阿里云副总裁李飞飞的洞察同样值得关注。作为“AI教母”，李飞飞不仅是ImageNet数据集创始人，更在近期以50美元低成本训练出媲美GPT-4的推理模型s1，证明了开源基座（如通义千问）的潜力。
在2025阿里云开发者大会上，李飞飞直言：“AI下半场的竞争已回归系统领域。”她指出，当前大模型算法框架的创新趋缓，而分布式系统工程、异构资源池优化等底层能力才是决胜关键。例如，DeepSeek的FlashMLA技术本质是将传统数据库的缓存管理逻辑迁移至GPU架构，这种跨领域的技术融合正是系统级创新的典范。
李飞飞进一步预言，大模型预训练将走向“寡头化”——全球仅有少数巨头能承担千亿级参数的烧钱游戏，而开源社区则通过优化推理成本与生态协作，成为破局者。
她以阿里云PolarDB数据库为例，提出通过GPU+CPU异构池化技术，将昂贵算力集中于核心计算，推动在线推理成本下降50%以上。这种“软硬协同”的战略，与DeepSeek的开源逻辑不谋而合。
从技术发展趋势来看，随着 AI 技术不断推进，系统架构的优化对于提升模型效率和性能愈发关键。市场需求方面，各行业对 AI 的深入应用，需要更稳定、高效的系统架构支持。
而大模型预训练走向 “寡头化”，那些具备强大技术实力、海量数据资源和雄厚资金支持的企业更有可能成为 “寡头”。AI 下半场竞争聚焦系统架构领域，是多方面因素共同作用的结果。
目前 AI 算法逐渐趋于成熟，系统架构成为进一步提升性能的瓶颈。市场需求上，企业对于 AI 系统的稳定性、可扩展性需求大增。系统架构在 AI 发展新阶段犹如基石，决定着上层应用的高度和广度。
大模型预训练 “寡头化” 趋势下，形成 “寡头” 的企业往往在技术研发、数据积累和生态建设上具有先发优势。
这一趋势对行业生态影响深远，一方面会促进资源集中，推动技术快速进步；另一方面可能导致行业竞争格局固化，抑制部分创新。
“开源不是慈善，而是最聪明的竞争策略。” —— 杨立昆
DeepSeek “开源周” 为行业带来积极影响，促进了技术共享与创新。但同时，新趋势也带来挑战，如加剧竞争、部分中小企业面临生存压力。“
DeepSeek的开源周不仅是代码的释放，更是一次对技术民主化的宣誓。当全球开发者在GitHub上共同点亮“赛博烟花”，当普通用户也能借助开源工具创作AI艺术，我们看到的不仅是效率的提升，更是人类协作智慧的迸发。
你认为开源会如何改变AI行业的竞争规则？欢迎在评论区分享你的见解！
