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Deepseek and China’s AI Ecosystem
2025/5/7
CNA Talks: A National Security Podcast
A
April Herlevi
C
Chris Cairns
@April Herlevi : 我认为这个话题最有趣的地方在于其成果的快速实现。几年前，CNA 有一份关于人工智能和自主系统的通讯，我们从2021年到2022年出版了这份通讯。当时，DeepSeek甚至没有上头条新闻。我回顾了一些旧的版本，只是为了看看这家公司是如此之新，这项技术发展如此之快。这使得它引人注目。显然，关于这个模型到底在做什么有很多争论？背景特征是什么？但关于中国整体生态系统的重要一点，既然你提出了这个问题，那就是有两件事正在发生。一是分散的活动。像创建 DeepSeek 的这样的公司正在做科技初创公司所做的事情。他们正在进行研究和创新，并试图找出他们可以商业化的工具。但中国也存在自上而下的推动所有这些人工智能工作。因此，有中央指令告诉这些公司，这就是我们希望关注的地方。这两件事在 DeepSeek 的案例中结合在一起。
中国AI领域的创新生态系统是自下而上的，大型科技公司在政府政策出台前就已积极参与AI发展。这在人工智能和其他领域尤其突出。有些其他领域确实是自下而上的，但我们最常看到它，因为十多年前，你有了他们所谓的BAT。这是百度、阿里巴巴和腾讯的首字母缩写。人们可能听说过这些名字。这些是中国一些最大的科技巨头。这些公司真正走在思考如何在中国的生态系统中运作的前列。这早于许多国家层面、最高层面的指导意见出台。它与人工智能有关。因此，坦率地说，这些公司的行动速度比政府更快。所以有这些大型科技公司。但同样重要的是要注意，这个生态系统已经建立起来的一些特定地点。例如，百度总部位于中国深圳，很多人可能知道深圳经济特区，它非常有名。但另一个直到最近才受到关注的生态系统是杭州市。DeepSeek 实际上就位于那里。许多年前，阿里巴巴决定将其总部从上海迁出后，就在那里设立了办事处。因此，这些科技公司聚集在一起的中心。我认为这是中国经济中一个未被充分研究的部分。坦率地说，我认为我们应该对此进行更多研究。
@Chris Cairns : 从中央的角度来看，政府正在做的事情一部分是提供中国AI生态系统发展所需的原材料。最重要的是半导体供应，众所周知，美国已经对向中国出口美国半导体技术实施了出口管制。这些管制的一个既定目标是减缓甚至在某些领域阻止中国的AI发展，方法是阻止中国获得高质量（最先进的）和数量足够的芯片。政府试图应对这种情况的方法是投入巨额的国家投资资金，用于中国的国内半导体发展，以及通过各种不同的途径从国外获取芯片。如果没有这种供应，如果没有这些硬件资源，生态系统将无法发展。我认为我们试图在 DeepSeek 的案例中强调的一点是，DeepSeek 如何能够如此迅速地发展？正如 April 指出的那样，关于他们的模型到底有多创新仍然存在很多争论。它与其他模型相比，资源密集程度如何，但如果没有至少一些先进的芯片技术，他们将无法做到他们现在能做到的事情。
中国人民解放军（PLA）正在积极探索AI在军事领域的应用，DeepSeek等模型因其低计算需求而受到关注。这不仅仅是 PLA 想要使用的 DeepSeek。随着 PLA 进入他们所谓的智能战争，他们正在关注各种模型，因为在军事上有很多机会可以利用 AI，无论是目标、目标获取、指挥与控制、后勤、情报，世界各地的军队，当然也包括 PLA，都了解 AI 的潜在价值。因此，他们正在使用所有模型。我认为 DeepSeek 特别有吸引力的地方在于计算需求较低。因此，这可以帮助你运行更多模型并获得想要的结果。
中国对网络上发布军事相关内容实施了新的限制，旨在控制信息传播，维护政府形象和国家安全。这些限制可以被视为中国关于在线内容的一系列法律法规的一部分。尤其是在军事背景下，共产党担心很多敏感信息泄露，或者以不利于北京既得利益的方式被描绘出来，或者被视为有损于共产党的形象，特别是最近 PLA 火箭军领导层被撤职等引人注目的丑闻，以及其他许多 PLA 高级领导人的更替。我认为共产党担心需要协调整个军事和党的机构的偏好叙事，因此关注监管。我认为有两个受众。一个是国内受众，向中国人民描绘 PLA 的某种积极形象。这与该党的目标一致，并对军队本身保持士气。但另一方面是来自中国以外的开源分析师，他们试图从在线信息中收集关于 PLA 的信息。正如我们所看到的，情报部门和外国政府越来越关注开源分析，因此可以理解 PLA 会试图加强控制，以防止其中一些信息泄露。
中国军队正在学习美国国防部高级研究计划局（DARPA）等机构的经验，以改进军事科研管理。关于军事科学研究的管理和组织是 PLA 整体改革的一部分，他们正在关注，而我所说的他们指的是 PLA 分析师和 PLA 相关的学者，他们正在关注美国如何组织军事装备研究。例如，如果你看看 DARPA，或者看看海军研究实验室（NRL），或者看看海军研究办公室（O&R），或者空军研究实验室，以及各个军种如何构建和指导他们希望从军事科学研究中获得什么。有很多最佳实践，在我们最近对 PLA 对美国微电子发展的观点进行的一些研究中。所以，你知道，我认为芯片用于半导体，雷达芯片，各种其他芯片。他们特别关注 DARPA，它是一个如何正确进行这项研究以及如何构建这些赠款和项目以从中获得最大利益的例子。因此，你知道，当我们试图，如果我们试图镜像美国正在做的事情时，我们必须非常小心，以吸取 PLA 改革的教训。但我认为在这个领域，关注他们从美国正在做的事情中学到的东西绝对是值得的。