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文章编号：13234时间：2025-02-07人气：
XXXX年XX月XX日，根据IT之家的消息，IBM首席执行官Arvind Krishna在《财富》杂志上发表了一篇深度文章，探讨了他对DeepSeek及人工智能行业的新认知与未来展望。
在全球AI技术迅猛发展的背景下，文章引起了广泛的关注和讨论。
上周，DeepSeek的成功引起了全球关注。
这个项目的成果打破了AI领域的传统认知，挑战了长期以来人们对于训练先进AI模型的固有观念。
在此之前，人们普遍认为训练先进的AI模型需要投入超过10亿美元，并依赖数千枚最新的芯片。
但DeepSeek的做法颠覆了这一认知。
据报道，他们仅使用约2000枚英伟达芯片，以大约600万美元的成本训练了最新的模型，这一成果远低于行业预期。
这一突破性的进展向我们展示了小型、高效的模型也能在实际应用中取得显著成果，无需依赖庞大而昂贵的专有系统。
DeepSeek的成功不仅仅是一个项目或一个公司的成功，它代表着人工智能发展趋势的新阶段。
这一突破性的进展也引发了一个更深层次的问题：AI的未来究竟掌握在谁手中？Arvind Krishna认为，AI的发展不能由少数几家公司垄断。
尤其是当这些公司在数据保护、隐私和透明度等基本价值观上存在分歧时，更需要社会各界共同关注和参与AI的构建。
否则，AI的主导权可能会落入价值观和优先事项不同的参与者手中，这将对社会和产业产生深远的影响。
因此，真正的创新和进步只有在AI的开发权得到广泛共享的前提下才能实现。
这意味着不仅需要企业界的参与，还需要大学、研究机构和社会组织的广泛合作。
只有通过共同的努力和合作，我们才能确保AI的发展符合人类的价值观和长远利益。
DeepSeek的成功案例为我们提供了一个实现这一目标的关键路径：开源的小模型。
这些模型不仅成本更低，而且更易于部署和应用。
它们为各行各业提供了更多机会来参与AI的研发和应用，从而推动AI技术的普及和创新。
针对特定应用优化的模型也将成为降低AI推理成本的重要途径。
在IBM的研究已经表明，这种优化可以将AI推理成本降低最多30倍，使训练过程更高效、更易获取。
这一趋势将有助于推动AI技术的广泛应用和普及。
降低AI成本是推动其普及和创新的关键。
虽然有人认为AGI（通用人工智能）的实现需要庞大的核能数据中心和高昂的成本，但Arvind Krishna认为这并非必然。
他强调，降低AI成本是一个尚待解决的工程挑战，无论是成熟企业还是初创公司都有能力推动这一进程。
历史告诉我们，随着技术的进步和规模效应的显现，存储和计算能力的成本迅速下降，推动了计算机的普及和创新。
Arvind Krishna认为，AI的发展轨迹也将如此。
这一趋势对全球企业而言是一个积极信号，因为只有当技术变得经济实惠、触手可及时，它才能真正改变世界。
为了释放AI在各行业的巨大潜力，企业需要拥抱开放、高效的AI模型。
通过选择更具成本效益、符合自身需求的解决方案，企业能够更有效地利用AI技术，推动创新和增长。
这一过程需要企业转变传统的思维方式，更加积极地参与到AI技术的研发和应用中来。
Arvind Krishna的观点为我们提供了一个全新的视角来看待AI的未来。
在这个充满机遇和挑战的时代，只有通过开放、合作和创新，我们才能共同创造一个更美好的未来。
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