2025年1月底，DeepSeek的横空出世，不仅对美国科技股形成重创，而且给全球科技界带来巨大冲击，也由此引发各国的管理机构对科技创新与科技治理的一系列思考。

　　技术创新的必由之路：从闭源模式走向开源模式。2022年11月，OpenAI推出的聊天机器人ChatGPT最初选择了闭源模式，其出发点在于保护企业创新的高额收益。根据“达维多定律”，企业不能简单地通过市场渗透策略和市场扩张策略获得高额利润，只有依靠技术创新形成一定的技术壁垒，通过“技术先发优势”防止竞争对手快速获取核心技术，才能获取短期的高额创新利润。

　　一般而言，第一个把新产品带入市场的企业自动地获得约一半的市场份额。英特尔公司就是“达维多定律”最好的实践者。此外，闭源的一个合理借口是保护大量用户的数据隐私，保证数据安全，避免数据滥用或者数据泄露。企业可以不断通过版本升级法则巩固自己的技术优势。过去，微软公司就是依靠版本升级法则，与英特尔构建了“Wintel”联盟，长期享受着高额的垄断利润。目前，ChatGPT既包括闭源版本，也包括开源版本。闭源模式与开源模式各有利弊。DeepSeek以开源模式打破了闭源模式所带来的技术壁垒，允许全球科研机构、企业甚至独立开发者在开放透明的平台上自由使用、修改及商用，无需额外授权，由此受到用户的拥戴。全球用户共同改进和应用AI技术，逐渐重塑科技标准和行业规则，开创国际科技生态中多极互动的新局面。

　　技术创新的路径变革：从模仿创新走向范式创新。近年来，美国试图通过“小院高墙”，采取各种限制手段形成技术壁垒，封锁核心技术对外的扩散，尤其是对我国在芯片领域展开了全方位打压，企图通过算力来遏制我国人工智能产业的发展。然而，美国的每一次技术封锁都激发了被封锁国技术创新的动力。DeepSeek颠覆了发展中国家技术创新对发达国家的“路径依赖”，比如它提出的相对策略优化算法，颠覆了传统的强化学习（Reinforcement Learning, RL），加上从冷启动到多阶段协同进化、模型蒸馏与开源生态建设，构建出了渐进式知识蒸馏（Progressive Knowledge Distillation）框架，即通过分阶段、由浅层到深层的知识提升，最终形成了全新的产业链革命，也使得DeepSeek从跟随者走向挑战者进而成为引领者。波士顿咨询的研究报告认为，发达国家倡导的“基础研究—技术开发—商业应用”的线性创新模式正在被中国的“商业应用—技术开发—基础研究”创新范式所冲击。总体而言，目前我国人工智能应用层的专利占比已达40%以上，在各个领域的应用场景案例数量超过了欧美的总和。这也印证了一些论断：中国正在演示如何通过场景创新推动技术进步，这种“需求侧驱动”的创新模式可能重塑全球创新版图。

　　技术创新的主义之争：从传统技术民族主义到技术普惠主义。传统的技术民族主义主张政府通过对外关闭的政策，阻止技术对外扩散。正如20世纪80年代美国与日本在争夺技术领导权时，美国学者Robert Reich认为，美国应该采取技术民族主义的措施，以防未来技术突破的机会被日本人夺走。1994年，美国国家科学技术委员会（NSTC）发表了一份重要报告《技术与国家利益》，把技术开发与国家利益从国家战略层面提出来，其中强调技术上的领先地位对于美国的国家利益比历史上任何时候都显得至关重要。进入21世纪，我们利用这种力量和把握技术前沿进展的能力，将在很大程度上决定国家的繁荣、安全和全球影响力，以及我国人民的生活水准和生活质量。从2020年开始，美国国家科学技术委员会每两年更新一次关键和新兴技术领域清单。与传统的技术民族主义针锋相对的是技术全球主义，它主张全面开放，通过全球市场力量主导全球的技术创新，鼓励消除贸易壁垒，通过全球化提升全球利益。如今，新技术的普惠浪潮下，各种技术环节鼓励有条件地开放，由私营企业发起、政府管理部门与私营企业合作，利用全球化促进技术更大范围使用。

　　DeepSeek倡导技术普惠，恰好促进了新技术在全球的扩散，允许全球用户绕过算力门槛开发本地化AI应用，让收入周期较短的国家的开发者可以用消费级显卡微调模型，帮助更多国家跨越“人工智能鸿沟”，享受“人工智能红利”。

　　技术创新的治理思考：如何构建适合创新的营商环境。以DeepSeek为代表的“杭州六小龙”横空出世，引发了人们对技术创新环境的思考。我们认为，DeepSeek的成功离不开国家的支持和地方政府的鼓励。从国家层面看，必须对新技术尤其是战略性技术有明确的指导。我国早在2015年发布的《中国制造2025》中明确指出：坚持“市场主导，政府引导”原则，鼓励自主发展、开放合作。国务院在2017年印发的《新一代人工智能发展规划》进一步提出：坚持“科技引领、系统布局、市场主导、开源开放”四项原则，“倡导开源共享理念，促进产学研用各创新主体共创共享”，“积极参与人工智能全球研发和治理，在全球范围内优化配置创新资源”。紧接着，2017年12月工业和信息化部出台了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018—2020年）》，到2022年科技部等六部门印发《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》，再到2024年工业和信息化部等七部门印发《关于推动未来产业创新发展的实施意见》，明确提出要“壮大产业主体”，建设未来产业创新型中小企业孵化基地，梯度培育专精特新中小企业、高新技术企业和“小巨人”企业。

　　党的二十届三中全会通过的《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》明确指出：“健全新型举国体制，提升国家创新体系整体效能。”2025年政府工作报告再次提出：“充分发挥新型举国体制优势，强化关键核心技术攻关和前沿性、颠覆性技术研发，加快组织实施和超前布局重大科技项目。”2024年我国全社会研究与试验发展（R&D）经费投入强度达2.68%。同时，要“优化国家战略科技力量布局，推进科研院所改革，探索国家实验室新型科研组织模式”，“推动科技支出向基础研究倾斜”，“完善中央财政科技经费分配和管理使用机制”，“加快发展创业投资、壮大耐心资本”。每一条政策的背后都饱含了新的治理思想。新时代催生新技术、新模式、新场景，更有新治理与之相适应。党的二十届三中全会明确强调要推动三个“更好相适应”——“生产关系和生产力、上层建筑和经济基础、国家治理和社会发展更好相适应”，打造符合新形势下的营商环境，催生新技术，成为当下我国各地政府需要破解的新难题。

　　人脑与电脑之争，未来走向何方？随着众多大模型的出现，烧脑的问题再次提上日程：电脑是否会超越人脑？从目前来看，以ChatGPT和DeepSeek等为代表的大模型，可以瞬间从浩瀚的资料库里提炼出用户需要的信息。然而，总体而言，大模型只能在已有资料库中生成信息，从根本上讲，它目前还很难做出“颠覆性创新”的内容。也就是说，按照数据—信息—知识—智慧的发展路径，它们目前主要的功能在于萃取数据、提炼信息，至于创造知识、生成智慧，仍然有较长的路要走。很显然，人脑与电脑之争，没有简单的输赢。在信息储备方面，电脑已经远远超过了人脑，而且现在中央处理器可以每秒处理数百亿次，也是人脑无法达到的。此外，电脑可以长时间稳定运行也是一个优势。但是，人脑的学习能力是惊人的，特别是人类的创新能力，善于在前人知识的基础上迭代升级，甚至另辟蹊径，开创新领域、新模式，这些都是电脑很难与人脑竞争的。根据脑科学研究，目前我们对人脑利用率只有10%左右。人脑的复杂结构及其快速反应能力，还有许多未知的地带。未来，人脑与电脑如何更好地融合起来？要通过相互连接，发挥各自的优势。让我们拭目以待！

　　（作者系中国社会科学评价研究院研究员）