媒体如何实现DeepSeek式的成功与突破？

导 读

作为一名传播学者，喻国明始终走在前沿。在明确“ChatGPT是划时代的”此后几年，他笔耕不辍。

喻国明 北京师范大学新闻传播学院教授、博士生导师，北京师范大学传播创新与未来媒体实验平台主任

喻国明：如同我们媒体人一谈到创新与突破时总是臣服于现实的限制而感到无法作为，DeepSeek在人工智能领域所受到的限制或许比我们还要大。因此，来理解DeepSeek的成功模式就特别具有启发意义。

第一，DeepSeek本质不是“追赶”，而是“规模化必然性”。

DeepSeek这次的突破，并不是因为他们“超越”了OpenAI 或Anthropic，而是大模型技术的规模经济曲线早已注定了这个时间点的到来。

2024—2025 年，所有有充足资本和工程能力的团队都可以沿着“成本下降—模型规模扩展—强化推理优化”这条既定曲线，达到今天DeepSeek这个点。这不是中国的奇迹，而是全球AI竞赛的必然结果——只是这一次，某家中国公司率先触及了拐点。

第二，DeepSeek本质上不是“创新”，而是“工程极限探索”。

DeepSeek的核心优势，并非架构级别的颠覆，而是极致的工程优化。他们在Key-Value缓存、Mixture of Experts（MoE）以及强化推理训练（RLHF/CoT）上进行了更深入的利用，这些都属于“提高计算效率”的路径，而不是OpenAI、Anthropic、DeepMind那种具备基础理论突破的研究。

换句话说，DeepSeek的成功，是把产业链上已知最优的工程手段发挥到了极致，以更少的资金、算力、数据跑到了曲线的某个领先位置，但他们并没有创造新的数学、认知或范式转变。

第三，DeepSeek的成功并非抄袭了OpenAI，而是源于“知识的流动不可阻挡”。

OpenAI 指控DeepSeek“蒸馏”ChatGPT作为二阶段训练数据，但哪怕DeepSeek没有接触OpenAI数据，他们依然能沿RL强化推理路径做到R1-Zero这个水准。原因很简单：所有AI领域的研究都是在开放论文、开源代码、工程最佳实践的累积上不断优化，而不是封闭开发的孤立进步。DeepSeek的R1-Zero本质上是中国团队基于全球AI社区已有的优化策略，独立复现了一条近似的性能爬升路径。

上述DeepSeek成功的三大原因，本质上对于媒体行业的创新与突破也同样适用。关键在于——

第一，媒体是否充分分析了现有体制规则与媒体生态所提供给我们的所有可能性和机会？

第二，媒体是否具有洞察自己所处的具体场景与发现新的需求的能力？

第三，媒体是否创造了一种新的模式去充分利用我们可及的资源、技术和团队去实现极致化操作的行动能力？

如果我们可以在一定程度上做到这一点，我们就有可能创造出属于我们自己的DeepSeek式的成功与突破。

问：不过，就新闻传播而言，有人认为“AIGC对新闻业最大的作用是生产边角料”，您是否认同这一观点？这是否意味着AIGC短时间内还达不到对于生产力的深层改观？

喻国明：今天我们任何一种技术进步，都可以借鉴改革开放的智慧。之前我看过一篇文章，大意是说中国的改革开放就是“农村包围城市”。

中国的改革要强调基本面的稳定性，越是中心的东西，越涉及基本面的越要稳定有效，所以改革一般都是在无伤大雅、无关大局的领域去尝试。这实际上是新东西导入一个领域、一个社会、一个时代的基本顺序。

中国是一个关系既传统又复杂的国家，相对来说，需要用渐进式的方式来解决问题。存量不变、增量改革，既有的利益关系都保持着，又通过增量加了很多新的时代性因素，等增量做到足够大，比存量还要大的时候，整个社会的结构、行业的结构就会自然发生深刻的改变，这是一个复杂大国在接受一个新生事物时的一种必要选择。

同理，任何一项新技术、新变化的进入，先从试点、边缘开始尝试，出现了问题也无关大局；但如果逐渐总结了好处、经验和可行性，它就会逐渐渗透，直到最后形成新技术的扩张；到了汪洋大海阶段，最后一个问题无非就是拍一个板，解决了就是了。

这对“边角料”也有好处，就是给了它生存空间，而这种生存空间的给予又不影响到我们的基本盘、基本面，既保留了我们稳定的权力基础，又使它有一定的发展空间。这实际上是制度安排的问题，并不是这个技术只能解决边缘性的问题，不是的，我们要给它的进驻提供一个所谓的安全通路而已。

问：如果我想用AI做出90分的东西，我需要达到100分吗？

喻国明：一是要看AI本身的迭代程度。

按现在的预测，当AI发展到GPT5.0以后，它的参数量已经比人脑的参数量大20倍以上的时候，再加上算力支撑和算法学习，在很多问题上有超越某一专业领域90%的人的能力，应付一般场合就足够了。

现在有的品牌的营销小作文就用大模型写，比如汽车，大模型可以把汽车市场上对产品要求的所有要素都用一个模型聚集在一起，形成一个文本基础，然后再给它一个关键词和汽车本身的技术特性，它就可以形成这个主题词之下非常专业的500字小作文，而且效率高，一分钟能形成350篇左右。当然，如果从更高的标准要求它，就要对它提出要求。

二是看到未来的趋势是人机结合——对AI达不到的东西做人工修炼。

并不是说它能完成所有工作才叫人工智能，人类永远有AI所不及的能力，只是说未来基础性工作可以减轻很多，你的才智、能力要跟机器本身作协同配合，这才是未来工作的基本样貌。比如语言风格，希望它像鲁迅一样去表达，像余华一样去表达，它是可以学习的，而且表达还挺惟妙惟肖的。

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