RestofWorld报道，DeepSeek 的崛起为中国人工智能产业注入了新的活力，吸引了数十亿美元的国家资金，并加大了自主研发的力度。尽管中国科技巨头纷纷推出竞争性 AI 模型，但 DeepSeek 的成功也引发了初创公司之间的竞相利用其高性能开源技术构建产品和服务的竞争。

专家和投资者向世界其他地区表示，美国芯片禁令的扩大，加上DeepSeek的成功，推动了中国人工智能生态系统的更快创新，巩固了其在全球科技领域的地位。这也迫使初创企业转向更实际的应用。 

“DeepSeek 已经证明，即使受到出口管制限制，中国的人工智能实验室也能开发出前沿模型，”投资人工智能的美国对冲基金 Interconnected Capital 的创始人 Kevin Xu 向世界其他地区表示。“它的成功也推动了更多初创公司致力于构建应用程序和服务，而不是浪费时间和资源去构建模型。”   

根据斯坦福大学以人为本人工智能研究所的最新报告，中国去年生产的人工智能模型数量落后于美国，但其性能差距正在迅速缩小。然而，中国企业面临着诸多挑战，包括美国扩大出口管制，限制其获取先进芯片。 

DeepSeek声称已经使用不太先进的 NVIDIA 芯片训练了其 V3 基础模型（一种在海量数据集上训练并可适应各种任务的大型 AI 系统），成本仅为 600 万美元左右，而 OpenAI 的 GPT-4 模型则花费超过1 亿美元。  

全球市场数据提供商 PitchBook 的分析师 Melanie Tng 表示，DeepSeek 的效率声明可能也会影响投资者对中国以外人工智能公司的态度。 她介绍说：“如果能够以极低的成本构建高性能模型，那么这将对其他地方数十亿美元培训预算的可持续性构成挑战。”

中国投资者现在会对支持仍专注于基础模型的小型人工智能公司持谨慎态度，因为 DeepSeek 的技术使它们更难竞争。  少数公司将继续“认真”推进人工智能模型，“但大多数其他公司将专注于构建应用程序、服务和代理，”他说道。“这才是投资的流向。” 

与此同时，专家表示，中国科技巨头正在推出新的人工智能模型，并投入数十亿美元进行研究，这预示着未来只有主要参与者才能在人工智能模型开发领域展开竞争。  

投资研究平台 Tech Buzz China 的创始人马睿向世界其他地区表示，在基础研究方面，大型科技公司比小型竞争对手更具优势。

“这是因为，随着 DeepSeek 的成本降低，单纯通过出售模型访问权来盈利已经行不通了，”马说道，“其他公司都必须变得更像一家产品公司。” 

甚至在 DeepSeek 出现之前，一些规模较小的初创公司就已开始响应投资者资助研究的兴趣。 北京风险投资家 Celia Chen 向世界其他地区表示，转向解决“现实问题”是一个明智之举。“中国人工智能初创企业不需要加入高调的基础设施军备竞赛，而是可以用构建大型模型所需成本的一小部分来测试和部署创意。” 

然而，尽管政府支持力度加大，民族主义情绪高涨，但该领域的风险投资资金依然低迷。 

据数据提供商PitchBook称，今年第一季度，风险投资者在中国人工智能和机器学习领域（包括语音识别和机器人控制）的144笔交易中投资了12亿美元。交易总额与去年同期相比下降了30%。

牛津中国政策实验室主任凯拉·布洛姆奎斯特 (Kayla Blomquist) 告诉世界其他地区，这可能不是一件坏事，因为它可以激励企业制造人工智能产品来赚钱。 

“我注意到很多初创公司都非常专注于在这些基础模型（比如DeepSeek的模型）的基础上进行构建，”布隆奎斯特说道。“这意味着，初创公司或许不需要像我们之前看到的那么巨额的投资和风险投资支持……这将在很多方面使人工智能更加普及。” 

Chen说：“真正的赢家将是那些将人工智能与领域专业知识相结合，提供大型科技公司无法轻易复制的解决方案的公司，例如帮助提供更准确的医疗诊断或更快的业务工作流程的公司。这里正涌现出有意义的机遇——不仅对大公司而言，对大众市场创始人而言也是如此 。”