DeepSeek的技術革新賦能新質生產力的邏輯、障礙與建議

［摘"要］"新質生產力是對傳統生產力一種躍升，其核心要義離不開創新驅動，而DeepSeek的技術革新使得API的調用成本大幅降低，從而使得人工智能的大規模商業化應用成為可能，進而促進新質生產力的飛躍。DeepSeek技術革新可以從提供基礎設施支撐、提供要素供給、開拓應用場景等多個層面賦能新質生產力；與此同時，在DeepSeek賦能過程中，仍然面臨一定障礙，如相關體制機制有待完善、技術發展面臨一些瓶頸、技術與應用的融合不夠充分，以及相關專業人才短缺等。為此應該健全圍繞DeepSeek技術革新的相關體制機制，推動DeepSeek技術不斷突破短板，不斷推進DeepSeek技術與應用的深度融合，并大力培養DeepSeek技術相關專業人才，以全面提升DeepSeek技術革新對新質生產力的賦能效果。

［關鍵詞］"DeepSeek；技術革新；新質生產力

［中圖分類號］F49;TP18"［文獻標識碼］A"［文章編號］"1673-0461（2025）05-0021-06

一、引言

習近平指出，“概括地說，新質生產力是創新起主導作用，擺脫傳統經濟增長方式、生產力發展路徑，具有高科技、高效能、高質量特征，符合新發展理念的先進生產力質態”［1］。新質生產力不是孤立的，最終體現為產業應用形態。具體而言，新質生產力是以新技術深化應用為驅動，以新產業、新業態和新模式快速涌現為重要特征，進而構建起新型社會生產關系和社會制度體系的生產力。新質生產力“新”的關鍵在于創新驅動，“質”的錨點在于高質量發展［2］。由此可知，新質生產力發展是對傳統生產力的一種躍升，需要依托戰略性新興產業，尤其是人工智能領域的持續技術革新。

作為一項突破性技術創新，DeepSeek展現出強大的生命力。以其最新的產品DeepSeekV3和DeepSeekR1為例，通過多頭潛在注意力（MLA）機制和混合專家（MoE）架構的創新，使6"710億參數規模的模型在每個計算任務中僅需激活370億參數，實現了算力資源的高效利用，特別是在模型訓練成本方面，通過一系列算法優化和資源調度創新，將訓練成本降至同類產品的十分之一左右［3］。這種以技術創新推動效率變革的發展模式，正是新質生產力追求“高效能、高質量”的生動實踐。

從研究現狀來看，學界對新質生產力的關注度日益提升，但研究視角仍有待拓展。現有研究主要集中在以下幾個方面：一是新質生產力的理論內涵探討，如高帆（2023）［4］、程恩富等（2023）［5］從政治經濟學視角闡釋了新質生產力的提出邏輯與多維內涵；二是新質生產力與傳統生產力的關系研究，如王玨（2024）［6］、蒲清平等（2023）［7］分析了新質生產力相較傳統生產力的質變特征；三是新質生產力的形成機制研究，如任保平（2024）［8］、洪銀興（2024）［9］探討了新質生產力的形成條件和實現路徑。然而，關于人工智能等前沿技術如何賦能新質生產力發展的研究相對匱乏，尤其是像DeepSeek技術革新這類通過創新實現效率躍升的典型現象缺乏系統分析。

與此同時，DeepSeek的技術革新在推動技術創新、賦能新質生產力方面仍面臨諸多挑戰。體制機制方面，現有的政策框架和監管體系尚未完全適應大模型技術發展的特點和需求；技術層面，在核心算法、基礎架構等方面還存在需要突破的瓶頸；應用層面，技術與行業需求的深度融合有待加強；人才方面，高層次創新人才的培養和儲備亟待加強。這些問題的存在，在一定程度上制約著DeepSeek的技術革新對新質生產力的賦能效果。

綜上所述，作為最新出現的技術突破，有關DeepSeek技術革新重要影響的研究目前較少涉及，尤其是基于新質生產力賦能視角。基于此，本文聚焦DeepSeek技術革新賦能新質生產力這一主題，系統分析其內在邏輯，深入剖析可能存在的障礙，并提出可行的對策建議。該研究不僅可以擴展新質生產力理論的研究觸角，而且有助于推動人工智能領域技術創新更好地賦能新質生產力，具有重要的理論價值和現實意義。

二、DeepSeek的技術革新賦能新質生產力的邏輯

新質生產力是以科技創新為驅動、以高層次創新型人才為支撐、以戰略性新興產業和未來產業為載體的高效能、高質量的生產力。作為一種新興的人工智能技術革新現象，DeepSeek的技術革新對新質生產力的賦能作用主要體現在技術效率革命、創新驅動轉型，以及開放生態協同三個維度。

（一）技術層面：DeepSeek技術革新可為新質生產力發展提供基礎設施支撐

DeepSeek的技術革新展現出較強的創新性，全面貫穿AI基礎設施，可為新質生產力發展提供重要支撐。具體而言，DeepSeek的技術革新貫穿計算架構創新、資源調度優化，以及開源生態建設。這些設施的提質增效有助于提高AI模型效率、降低資源消耗、提升系統性能，因而其基礎設施的創新發展有利于新質生產力的形成。

首先，在計算架構方面創新能提高模型訓練效率。傳統的AI模型訓練往往依賴超大規模計算集群，模型參數動輒數千億，計算成本高昂。通過多頭潛在注意力（MLA）機制和混合專家（MoE）架構的創新，DeepSeek的技術革新使得模型訓練成本僅為同類產品的十分之一，體現了新質生產力追求“效率優先”的發展理念。

其次，在資源調度優化方面提高了系統整體性能。通過自適應計算分配機制，DeepSeek的技術革新顯著提升了GPU利用率；通過對偶流水線機制實現了算力與通信的并行處理；通過動態路由算法優化了計算密度；通過FP8混合精度訓練將單卡算力從18TFLOPS提升至42TFLOPS。

最后，開源生態建設促進了技術創新的擴散。DeepSeek的技術革新采取類似Meta"LLaMA的開源策略，提供部分模型權重，使開發者能夠基于其底層架構進行定制化優化。這種開放策略不僅降低了技術門檻，也加速了創新成果的轉化應用，推動了整個AI產業的技術進步。

（二）要素層面：DeepSeek的技術革新可為新質生產力發展提供要素供給

新質生產力的“新”與“質”最終落腳于生產者、生產資料、生產對象或其組合的提質增效上［10-11］。DeepSeek的技術革新充分展現了這一點，通過提供更高效的計算工具、更智能的算法模型，以及更豐富的應用場景，為新質生產力提供了持續的要素供給。

首先，在生產者要素方面，DeepSeek的技術革新降低了AI應用門檻，使得更多開發者和企業能夠參與到AI技術創新中來。其開源生態的建立為開發者提供了學習和創新的機會，培養了大量具備AI開發能力的高素質人才，這些新型生產者正是新質生產力發展的重要支撐。

其次，在生產資料方面，算法創新顯著提升了計算工具的效能。例如，其稀疏激活技術使得模型能在有限算力條件下實現高性能，混合精度訓練策略提高了硬件資源利用效率。這些新型生產資料的效能提升直接推動了生產力水平的躍升。

最后，在生產對象方面，DeepSeek的技術創新擴展了AI技術的應用邊界。其模型能夠處理文本、圖像，以及語音等多模態數據，應用場景涵蓋金融、醫療與教育等多個領域。這種生產對象的擴展和豐富將為新質生產力的發展提供廣闊空間。

（三）應用層面：DeepSeek的技術革新可為新質生產力發展開拓應用場景

Deepseek技術革新持續拓展AI應用場景，推動各領域新質生產力的發展。其應用創新主要體現在三個方面。

首先，Deepseek推動了企業級AI應用的普及。通過降低使用成本和提升易用性，使得中小企業也能夠負擔和使用AI技術，推動了產業數字化轉型。例如，相關API服務的定價僅為OpenAI的5%，極大地降低了企業采用AI技術的門檻。

其次，Deepseek促進了AI技術與傳統產業的深度融合。其開源策略允許企業根據具體需求對模型進行定制化改造，加速了AI技術在各行業的落地。如在金融領域，DeepSeek的模型可被用于風險評估和市場預測；在醫療領域，可被應用于輔助診斷和醫學影像分析。

最后，Deepseek推動了新型商業模式的涌現。其高效的技術架構和低成本優勢，使得許多創新性的AI應用成為可能。未來，基于DeepSeek的個性化教育服務、智能客服系統等新業態將不斷涌現，為經濟發展注入新的活力。

三、DeepSeek的技術革新賦能新質生產力的障礙

隨著人工智能技術的迅速發展，DeepSeek憑借其革新性的技術架構和高效的資源利用在賦能新質生產力方面取得了顯著成效。然而，在實際發展過程中仍面臨諸多制約因素，這些障礙不僅影響著DeepSeek技術的進一步突破，也在一定程度上限制了其對新質生產力的賦能效果。

（一）圍繞DeepSeek技術的相關體制機制需要完善

DeepSeek在賦能新質生產力過程中面臨的首要問題是相關體制機制的不完善。作為新興的技術范式，現有體制機制尚未完全適應大模型技術發展的特點和需求，在多個層面存在亟待解決的問題。

首先，頂層設計規劃缺乏系統性。現有的大模型技術發展缺乏統一的規劃布局和系統性的政策規范。這主要表現在以下幾方面：一是技術評估標準體系不完善，缺乏對模型性能、安全性及效率等關鍵指標的統一衡量標準；二是數據治理框架不健全，在數據收集、使用與共享等環節缺乏明確的規范指引；三是行業監管機制滯后，對于模型訓練過程中的數據安全、隱私保護與倫理約束等問題缺乏有效的監管手段。例如，在模型訓練數據的知識產權保護方面，目前尚未建立清晰的法律界定和利益分配機制，這使得企業在相關領域的技術創新面臨嚴峻挑戰。

其次，算力、數據等相關資源的管理協同存在明顯短板，尤其是在大規模算力資源和數據資源的管理方面。一是算力資源分配機制不夠完善，大型模型訓練往往需要調動多個計算中心的資源，但目前缺乏高效的跨區域、跨機構的算力調度機制；二是數據資源共享渠道不暢通，各行業、各領域的高質量數據往往是孤立的，難以形成有效的數據價值鏈；三是基礎設施建設缺乏統籌規劃，容易造成重復建設與資源浪費。例如，很多省份都在布局大型算力中心，但區域間的資源調度卻未建立起來。

最后，大模型技術發展政策與產業發展政策之間存在協同不足的問題。主要表現在以下幾個方面：一是政策制定過程中部門間的溝通協調不夠充分，導致政策措施之間存在明顯沖突或重疊；二是政策的針對性不強，未能充分考慮大模型技術發展的特殊性或行業需求；三是政策實施過程中缺乏有效的協同機制，影響了政策效果的發揮。這種政策協同不足的狀況，使得企業在技術創新和產業化應用過程中難以獲得持續、穩定的政策支持。

（二）DeepSeek技術發展尚面臨一些瓶頸

科技創新是新質生產力的核心驅動力，而DeepSeek的技術發展仍存在一些需要突破的瓶頸，這些技術短板制約著其賦能新質生產力的廣度與深度。

首先，核心技術依賴度高。在關鍵核心技術方面存在明顯的“卡脖子”問題。具體表現在以下幾個方面：一是高性能計算芯片主要依賴進口，特別是在大規模模型訓練所需的高端GPU方面，對英偉達等國外廠商的依賴程度較高；二是基礎算法框架仍有差距，在分布式訓練系統、模型壓縮優化等關鍵技術上與國際領先水平存在明顯差距；三是國內開源生態建設不夠完善，難以形成良性的技術創新循環，嚴重依賴國外開源生態。這種核心技術方面的外部依賴不僅增加了企業的運營成本，也影響了企業的發展后勁，并隱藏了很多潛在技術風險。

其次，基礎研究投入不足。在基礎科研投入方面存在明顯短板，一是基礎理論研究重視程度不夠，過分關注應用層面的快速突破而忽視了底層技術的積累；二是研發資源分配不均衡，大量資源集中在模型訓練等環節，而算法優化、架構創新等基礎研究領域投入不足；三是產學研協同創新機制不夠健全，科研成果轉化率較低。

最后，技術創新體系不完善。在技術創新體系建設方面存在很多不足，具體如下：一是創新鏈條不夠完整，從基礎研究到應用開發的各個環節銜接不夠緊密；二是創新主體的培育跟不上，能夠持續進行技術創新的骨干企業數量較少；三是創新資源的整合不夠，導致創新效率偏低。在這種情況下，雖然許多企業投入了大量資源進行研發，但具備創新性、突破性與可落地性的成果相對較少。

（三）DeepSeek技術與應用的融合不夠充分

技術與應用的深度融合是新質生產力形成的重要條件，而DeepSeek在這一方面仍然存在較大成長空間。技術與應用的融合不充分主要體現在以下幾個方面。

首先，技術標準的碎片化問題突出。一是模型接口標準不統一，不同開發團隊采用的技術規范差異較大，增加了技術與應用融合的難度；二是評估體系不健全，缺乏統一的模型性能評價標準，影響了技術創新的效率；三是安全標準不完善，在模型安全性、可靠性等方面缺乏統一的衡量準則。這種標準體系的碎片化問題嚴重制約了技術的商業化應用。

其次，在行業應用層面存在明顯短板。一是應用場景較為單一，主要集中在通用AI服務領域，而在專業性較強的垂直領域應用不足；二是應用深度不夠，較多停留在表層應用，難以適配流程復雜、專業知識要求高的應用場景；三是應用效果不夠理想，過度依賴前期實驗設定的簡單場景，一旦遭遇突發狀況，很難應對。這些應用層面的短板，限制了技術創新對產業升級的推動作用。

最后，在產業生態建設方面也存在明顯不足。一是產業鏈協同度不高，上下游企業之間的合作機制不夠健全；二是創新資源共享性不足，各創新主體之間存在較多壁壘；三是市場機制不夠健全，難以形成良性的產業化環境。這些問題導致技術創新難以有效轉化為產業發展的動力。

（四）DeepSeek技術方面專業人才相對短缺

人才是新質生產力發展的核心要素，而DeepSeek等大模型技術發展在人才培養和儲備方面仍然存在很多問題。

首先，高層次人才短缺問題突出。一是尖端算法領域人才匱乏，能夠進行原創性算法研發的專家型人才較少；二是軟件工程實現領域高端人才較少，具備大規模系統開發經驗的技術人才緊缺；三是復合型人才匱乏，既懂技術又懂行業應用的人才較為稀缺。上述人才供給方面的不足，直接制約了技術創新的廣度與深度。

其次，人才培養體系建設較為滯后。一是教育資源投入不足，相關專業的課程設置或課外實踐不夠完善；二是產教融合不夠深入，人才培養與產業需求之間存在脫節；三是繼續教育體系不健全，現有從業人員的知識更新和能力提升渠道不暢通。這些問題導致人才供給難以滿足產業發展需求。

最后，人才激勵機制有待提升。一是薪酬體系缺乏競爭力，難以吸引或留住國內外高端人才；二是職業發展通道不夠順暢，如整個行業存在35歲左右裁員問題，影響了人才穩定性與積極性；三是創新激勵機制不夠完善，如主要依賴年終獎金，即使部分公司給予股票期權，在兌現方面也施加了較多限制。這些問題均嚴重影響了人才隊伍的穩定性和創新活力。

四、DeepSeek技術革新賦能新質生產力的建議

（一）健全完善圍繞DeepSeek技術革新的相關體制機制

健全完善圍繞DeepSeek技術革新的相關體制機制，有助于創新生態形成，從而推動DeepSeek技術革新更好地賦能新質生產力的發展。

首先，完善DeepSeek技術的頂層設計。建立健全市場主體、制度，以及政策法規等體系，特別要加強在評估標準體系、數據安全，以及法律法規等方面的建設。此外，應通過建立全面有效的評估體系，準確把握大模型技術的發展情況，為政策制定提供決策依據。具體而言，應針對模型訓練、推理效率，以及隱私保護等問題，制定統一而詳細的標準規范，確保規定的統一性和可操作性。同時，要根據技術和行業發展的動態，及時修訂和更新相關法規，確保法律法規能夠適應行業需求或變化。

其次，健全算力資源協同管理機制。一是加強大模型訓練和推理環節的算力資源協調與調度，可考慮設立全國性的算力協調平臺，并且簡化平臺申請或使用的流程；二是擴大算力管理領域技術人員規模，提升算力資源管理能力，確保大規模的模型訓練和推理任務能夠平穩有序的進行；三是利用現代科技手段，如大數據、人工智能等技術，提升算力資源的科學管理水平。

最后，推動技術規劃和產業政策的協同。技術企業在制定發展戰略時應結合實體經濟的發展規劃，充分考慮算力資源使用和管理的實際需求，確保技術發展規劃與產業政策能較好匹配。同時，圍繞實體經濟產業發展實際，加強相關技術原理的協同攻關與產業化應用，促進大模型技術與產業化應用的深度融合。

（二）推動DeepSeek技術不斷突破短板

新質生產力發展的關鍵在于核心技術的創新。新質生產力的生產工具具有極強的整合性、迭代性與創新性，DeepSeek的發展需要將深度學習、網絡安全，以及分布式計算技術等應用到大模型領域，并促進人工智能、網絡安全與分布式系統的深度融合，從而更好賦能新質生產力的發展。

首先，加大對關鍵核心技術的研發投入。隨著DeepSeek技術取得突破性進展，在算法與算力的比較中，算法的重要性愈加凸顯，為我國在人工智能領域的彎道超車提供了新的可能，故應該鼓勵高校與企業加大對相關領域的研發投入，不斷取得新的突破。可以通過設立專項基金支持重點環節的技術攻關，確保相關技術研發有充足的經費支持。尤其是在高性能計算框架、分布式訓練系統，以及模型壓縮優化等方面，不斷提高技術的創新性與自主可控性。

其次，建立全產業鏈的技術創新體系。圍繞整個AI產業鏈，形成從基礎研究到應用開發再到產業化的完整創新鏈條，不斷突破制約商業化應用的短板。通過建立國家-企業-高校的三維創新體系，圍繞產業化落地的重大難題，集中優勢資源進行攻關，不斷取得突破性進展，為商業化應用打下基礎。在此基礎上，建立全產業鏈的協同創新平臺，鼓勵上下游企業加強技術領域的交流與合作，共享創新與發展的紅利，并提高整個產業鏈的商業化應用水平。

最后，優化科研資源的分配機制。在當前國際競爭中，人工智能的競爭成為重要焦點。應該優化科研資源的分配機制，加大在大模型等人工智能領域的科研資源投入，不斷突破短板。這不僅有助于提升我國大模型技術的水平和國際競爭力，也將為新質生產力發展提供強有力支撐。

（三）不斷推進DeepSeek技術與應用的深度融合

大模型技術的發展離不開技術與應用的深度融合。當前，DeepSeek在模型架構等技術領域已經取得顯著進展，但在技術的應用方面仍有待加強。

首先，制定統一的技術標準體系。當前，在AI領域，很多軟件接口都依賴于國外顯卡，國內生產的顯卡在技術標準與接口等方面適配性或兼容性欠缺，再加之國外的出口管制，嚴重制約了中國AI技術的商業化應用。而DeepSeek的技術革新為中國在AI領域的崛起提供了有力支撐，可以通過制定統一的技術標準，建立標準化的數據接口和通信協議，確保國內眾多廠商生產的軟硬件設備能夠適配并協同工作，從而充分發揮DeepSeek對中國新質生產力發展的推動作用。

其次，推動DeepSeek在各行各業的應用。推進DeepSeek在物流配送、工業生產，以及環境保護等領域的廣泛應用。鼓勵高校等科研機構加強與實體企業的產學研合作，使人工智能產品或服務的研發更加符合實際需求。

最后，建立有效的對接機制。促進DeepSeek與市場、用戶之間的互動與溝通。通過現場調研、網上調查等方式，獲取大模型應用的迫切需求，確保相關技術產品能夠較好地適配現實需要。

（四）大力培養DeepSeek技術相關專業人才

為了推動新質生產力發展，應該大力培養DeepSeek等大模型技術所需的專業人才。DeepSeek的技術革新是中國在大模型技術領域突破美國顯卡算力封鎖的一次有益的嘗試，未來應該繼續加強在大模型技術領域研發，尤其是在算法優化領域。

首先，搭建大模型技術人才培養體系。建立完善的人才培養體系，打造大模型技術所需的人才隊伍，營造良好的人才發展環境，培養符合新質生產力要求的科研人才。根據相關領域人才短缺情況，開設一系列課程或培訓，建立系統的人才培養體系。

其次，積極推動大模型技術領域的人才交流、引進與流動。積極搭建國內外大模型領域的人才交流平臺，推動國內開源社區建設；同時，積極吸引留學人才回國，并高薪聘請國外人才加盟；此外，破除各種阻礙國內外人才流動的體制機制障礙，暢通人才流動渠道，百花齊放、百家爭鳴，鼓勵各細分領域的發展。

最后，著手制定從業人員技能標準。圍繞大模型發展需要，制定技能評價與認證體系，并開展相關的職業資格考試，積極為該領域儲備急需人才；此外，鼓勵更多高校與企業參與職業資格標準制定與推廣，提高人才培養的針對性以及普及力度。與此同時，圍繞大模型從上游研發到下游商業化應用的多個環節，均應該制定對應的人才技能標準，并開展相關的培訓、考試，以及技能認定工作，圍繞整個產業鏈積蓄充足的人才，從而更好地賦能新質生產力的發展。

［參考文獻］

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The"Logic，"Obstacles，"and"Recommendations"of"DeepSeek’s"Technological"

Innovation"in"Empowering"New"Quality"Productive"Forces

Niu"Baochun，Li"Junying

（Xinjiang"University"of"Finance"and"Economics，"Urumqi"830012，"China）

Abstract：New"quality"productive"forces"signify"a"leapfrog"advancement"beyond"traditional"productive"forces，"with"innovationdriven"development"as"their"core"principle."The"technological"innovations"of"DeepSeek"have"substantially"reduced"the"costs"of"API"calls，"thereby"unlocking"the"potential"for"largescale"commercialization"of"artificial"intelligence"and"accelerating"the"evolution"of"new"quality"productive"forces."DeepSeek’s"technological"innovation"can"empower"new"quality"productive"forces"across"multiple"dimensions："providing"infrastructure"support，"supplying"essential"factors，"and"developing"application"scenarios."However，"in"the"process"of"DeepSeek’s"empowerment，"certain"obstacles"remain，"such"as"institutional"mechanisms"requiring"improvement，"technological"development"facing"bottlenecks，"insufficient"integration"of"technology"and"applications，"and"a"shortage"of"relevant"professional"talent."To"address"these"issues，"it"is"necessary"to"improve"institutional"mechanisms"surrounding"DeepSeek’s"technological"innovation，"promote"continuous"breakthroughs"of"DeepSeek"technology’s"shortcomings，"consistently"advance"the"deep"integration"of"DeepSeek"technology"with"applications，"and"vigorously"cultivate"professional"talent"related"to"DeepSeek"technology，"in"order"to"comprehensively"enhance"the"empowering"effect"of"DeepSeek’s"technological"innovation"on"new"quality"productive"forces.

Key"words：DeepSeek;"technological"innovation;"new"quality"productive"forces

（責任編輯：張夢楠）