DeepSeek的迅速崛起，不仅表明通过算法优化，可取得模型效能和硬体效能之间的平衡点，同时意味著AI发展将以推理应用为方向。

中国新创AI厂商深度求索（Deep Seek）于2023年7月创立起，陆续发表多款大型语言模型（Large Language Model，LLM）后逐渐崭露头角，并基于其模型效能、算法创新、训练成本等优势而备受注目。

2025年1月，DeepSeek宣布推出并开源两款基于V3模型的推理模型——DeepSeek-R1。该模型因与Open Al的o1系列模型效能相当，因而在人工智能领域引起了轩然大波，其在算法上的创新无疑推动AI模型的发展，凸显软件优化的发展方向。

具体来说，V3模型与过往基于Transformer的模型的不同关键在于算法层面的优化调整。V3模型依托 Multi-Head Latent Attention（MLA）技术以及混合专家（Mixture of Experts，MoE）架构，大幅提升了模型的运作效率，使V3模型在实际运行中，不仅成功减少了GPU的使用量，同时还能保持高效能表现。

DeepSeek之所以能脱颖而出，不仅是突破算力限制，在提升模型效能的同时，还实现了效能与成本的精妙平衡。同时也对以往LLM需要大量GPU投入的资本支出模式产生冲击，对其他模型厂商带来了挑战。

从模型应用的角度而言，随着推理模型效能不断提升，将使AI的自主能力逐渐成熟，并推动AI代理（AI Agent）的应用发展。预期AI Agent将作为推理应用的主要形式，并逐步朝向系统性的Agentic AI发展，可望实现更多自动化应用和执行目标导向的工作。

主要章节 ●●

DeepSeek问世，推动AI产业转向推理应用

AI Agent将为推理应用主要形式，并推动Agentic AI发展

2025年LLM发展重点与挑战

拓墣观点

图表资料 ●●

Agentic AI运作模式举要说明

Agentic AI应用类型举要

模型厂商AI Agent产品与策略举要

CONTACT US

联系我们

如需申请拓墣网站会员试用，请联系我们：

深圳·王春胜(Perry Wang)

邮箱:perrywang@trendforce.cn

手机:13825284100(微信同号)

北京·董文 (Sandy)

邮箱:sandydong@trendforce.cn

手机:13901243538(微信同号)