科研領域新動向頻現，DeepSeek憑借其開源、成本較低、易于部署等優勢，吸引了眾多科研工作者的目光，《Nature》雜志也對其進行了多次報道。但與此同時，傳統科研機構正遭遇不少困難。那么，這場科研變革的未來將走向何方？我們不妨來深入探討一下。

DeepSeek崛起

DeepSeek在科研領域名聲大噪，其影響力顯著增強?！禢ature》雜志多次對其進行報道，這足以證明其備受關注。眾多科學家都開始使用它開展研究，無論是在生物學、物理學還是化學領域，都能發現DeepSeek的存在。DeepSeek猶如科研人員的得力助手，憑借其開源性質，有力地支撐了科研活動，顯著提升了科研項目的進度。

DeepSeek不僅公開了代碼，而且價格親民，安裝簡便。這樣的特性對于資金有限的科研團隊來說，意味著他們能將更多資金投入到實驗中。安裝簡便的特性也大大減少了科研人員的時間和人力投入，讓他們能更快地將技術應用于研究。因此，DeepSeek因其兩項顯著優勢，在科研AI領域廣受歡迎，被譽為“全能選手”。

傳統科研挑戰

科研機構在模型穩定性與易用性方面遇到了挑戰。模型經常出現不穩定和異常狀況，給研究帶來了困擾。不少科研人員并非AI領域的行家，他們需學習如何調整大模型，這一過程既耗時又缺乏必要的AI知識基礎。這無疑在一定程度上阻礙了科研工作的正常進行。

科研機構傳統上面臨算力資源分布不均、人才培養滯后的問題。這些算力資源散布于各個部門和設備之間，難以集中管理和有效運用，導致資源閑置。在AI人才的培養上，高校與科研機構的進展不夠迅速，無法跟上科研發展的步伐。因此，面對新技術的挑戰，傳統科研機構顯得略顯力不從心。

昆侖芯助力

昆侖芯P800在DeepSeek系列MoE模型的大規模訓練中表現突出。它擁有MLA、多專家并行等優勢功能。只需32臺設備，就能完成模型的全參數訓練。這一特性大幅提高了訓練效率。模型因而能更快地進行優化和更新，為科研工作提供了有力支持。

清華智能產業研究院對使用昆侖芯P800的算力集群進行了檢測。檢測發現，千億參數模型的訓練周期從28天減少到了19天，同時電力費用減少了超過300萬元。這一改進不僅提升了科研速度，還減少了科研成本，為更多研究項目的開展提供了便利。

自研芯片破局

自主研發的芯片對于構建算力集群至關重要。這種集群不僅能夠顯著減少訓練費用，還能確保數據的安全性。高校和科研機構在降低訓練成本后，可以開展更多的科研項目。同時，數據安全得到保障，有助于更好地維護科研成果。

自研芯片的創新主要體現在架構設計、算法提升和服務模式的標準制定上。在算法層面，我們取得了三項創新成果。首先，我們利用強化學習技術，成功研發了一種能預判算力需求波動的模型，其預測能力可達24小時前。其次，通過構建三層資源架構，我們大幅提升了高校及開發者的科研效能。最后，這一創新使得更多的人能夠在科研活動中獲得益處。

平臺加速科研

中國科學技術大學的量子計算團隊運用飛槳量子學習平臺，有效加快了量子化學模擬的進程，其計算效率比傳統方法高出十倍。這一突破性進展充分證明了科研平臺工具在科學研究中的重要作用，為量子計算等前沿科學領域的研究拓展了新的途徑。

百度平臺匯聚了多種大型模型，涵蓋眾多流行模型，并支持多種推理框架，實現高性能模型的便捷托管。南京大學在分子動力學領域的研究中，借助平臺的AB測試功能，快速確定了最優的力場預測模型，有效縮短了研發周期40%。這一成就充分證明了該平臺在科研中的實用價值和卓越性能。

百度全方位賦能

百度對AI科學的扶持全面深入，既包括提供計算資源，也涉及人才培養等多個層面。高校和企業各展所長，高校依靠人才和專業知識，企業則依賴其強大的計算能力和行業算法，這種合作模式有助于更高效地應對大型模型創新和應用中的挑戰。

百度的技術架構以算力為基礎，全面提供技術支持，涉及從模型基礎構建到實際應用的各個環節，確保服務精準。目前，科研手段因模型通用性提升及低成本便捷部署的優勢，為科研活動提供了全方位的支持。這些技術的融入，是否能讓科研之路更加順暢和寬廣？歡迎各位留言交流。若覺得文章有價值，請點贊并分享。