課程分類： DS賦能運用
課程目標：
1、深入理解Deepseek的技術創新
學員將深入了解Deepseek在模型架構、訓練方法、數據處理和算力效率等方面的技術創新，掌握其如何通過改進Transformer架構、優化訓練框架、融合多模態數據等技術手段，實現更高效的AI模型訓練與推理。
2、洞察Deepseek對全球AI產業的影響
通過分析Deepseek在開源生態、數據隱私保護、算力普惠化等方面的貢獻，學員將了解Deepseek如何推動AI技術的民主化，降低AI應用門檻，并為中小企業帶來新的發展機遇。
3、掌握中美AI競賽的關鍵命題
課程將對比Deepseek與美國頭部模型（如GPT-4、Claude等）的技術差異，探討中美在AI領域的競爭優勢與挑戰。學員將了解Deepseek如何通過輕量化模型和行業閉環策略，在中美AI競賽中找到破局點。
4、案例分析與實踐應用
通過具體案例（如Deepseek-Coder與GitHub Copilot的對比、金融領域的AI應用），學員將學習如何將Deepseek的技術應用于實際場景，提升代碼生成效率、優化金融風控與投研流程，并平衡數據安全與模型可解釋性。
5、應對全球AI競賽的策略思考
課程將引導學員思考在全球AI競賽中，如何應對算力封鎖、技術壁壘等挑戰，并通過技術開源和行業合作，擴大中國AI技術的全球影響力。
6、展望AI技術的未來發展方向
學員將探討Deepseek的長期價值，理解其在技術民主化、中美競合中的“第三種路徑”探索，以及未來在通用AI與垂直AI之間的路線抉擇。同時，課程還將涉及全球合規風險、數據主權與倫理爭議等前沿話題，幫助學員全面把握AI技術的未來發展趨勢。
課程對象：
課程時間：1天
第一部分、Deepseek的定位與行業意義
1. Deepseek的背景與發展歷程
- 公司/項目起源：成立時間、核心團隊、使命與愿景
- 技術定位：聚焦領域（如AGI、垂直行業大模型、高效訓練等）
2. 為什么關注Deepseek？
- 全球AI競爭中的中國代表性力量
- 技術突破對行業生態的潛在重塑
第二部分、Deepseek的技術創新與底層邏輯
1. 模型架構創新
- 核心架構：深入淺出對比對ChatGPT的基礎模型Transformer的改進
- 性能突破：更低的訓練成本、更高的推理效率（示例：單位算力下的性能提升）
2. 訓練方法與算法優化
- 數據高效利用：小樣本學習、合成數據生成
- 訓練框架創新：分布式訓練優化、混合精度策略
3. 數據處理與知識注入
- 多模態數據融合：文本、代碼、行業數據的聯合訓練
- 領域知識增強：垂直行業（金融、醫療等）的定向優化
4. 算力效率革命
- 模型壓縮技術：從千億參數到百億參數的輕量化部署
- 硬件適配：國產算力（如華為昇騰）的兼容性優化
- 對（推理）應用的意義：推理成本大規模降低帶來的應用爆發的機遇
第三部分、Deepseek對全球AI產業的影響
1. 算法層：開源生態與行業標準
- 開源模型（如Deepseek-MoE）對開發者社區的推動
- 行業應用案例：代碼生成、智能客服、科研輔助
2. 數據層：打破數據壟斷的新路徑
- 合成數據與數據隱私保護技術的結合
- 中文語料庫的深度開發與全球化輸出
3. 算力層：降低AI門檻，推動普惠化
- 算力需求下降對中小企業的利好
- 國產芯片生態的協同發展機遇
第四部分、Deepseek與中美AI競賽的關鍵命題
1. 技術對比：Deepseek vs. 美國頭部模型（GPT-4、Claude等）
- 性能指標對比：推理效率、多語言支持、垂直領域表現
- 技術路線差異：追求AGI vs. 行業落地優先
2. 供應鏈自主性挑戰
- 算力依賴：國產GPU/NPU能否支撐下一代模型訓練？
- 工具鏈短板：框架（PyTorch/TF）與生態壁壘
3. 中美AI競賽的未來格局
- 中國優勢：應用場景豐富、政策支持、數據規模
- 美國優勢：芯片霸權、頂尖人才密度、基礎研究積累
- Deepseek的破局點：輕量化模型+行業閉環的“農村包圍城市”策略
五、案例分析與互動討論
1. 案例1：Deepseek-Coder如何挑戰GitHub Copilot？
- 代碼生成效率對比、開發者生態響應
2. 案例2：金融領域落地——從風控到投研的AI重構
- 數據安全與模型可解釋性的平衡
3. 分組討論：
- 若美國升級算力封鎖，Deepseek應如何應對？
- 中國AI公司如何通過技術開源擴大全球影響力？
第六部分、總結與展望
1. Deepseek的長期價值
- 技術民主化：讓AI從“巨頭游戲”走向普惠工具
- 中美競合中的“第三種路徑”：開放合作 vs. 自主可控
2. 未來挑戰
- 通用vs.垂直的路線抉擇
- 全球合規風險：數據主權與倫理爭議
