1. 大模型退潮：裸泳者離場，創新者浮出水面
資本熱潮逐漸冷卻，大模型賽道正經歷殘酷洗牌。過去兩年密集的“百模大戰”，本質是商業模式的軍備競賽，用數據規模與參數數量掩蓋技術同質化。當DeepSeek以61層精簡架構挑戰千億模型性能極限時，盲目堆疊參數的競賽被強行畫上句號。
行業共識正在凝聚：Transformer不是終點。其注意力機制的高計算復雜度、長文本處理瓶頸、端側部署的能耗壓力，如同三座大山橫亙在AGI落地的道路上。
1.1 技術投資回歸本質：從“拼規模”到“拼效率”
當開源數據集逼近互聯網數據天花板，當訓練方法論成為公開課教材，數據與學習維度的競爭壁壘正在瓦解。投資人開始拒絕為“重復造輪子”買單，轉向押注兩類硬核創新：
- 架構革新：突破Transformer的算力枷鎖
- 推理優化：讓AI在終端設備跑出火箭速度
大模型競爭維度遷移表
維度 2023年競爭焦點 2025年決勝關鍵 數據 萬億token規模競賽 知識密度篩選技術 學習 千億參數模型訓練 超參數高效遷移方案 架構 Transformer微調 稀疏注意力等新結構 推理 云端API響應速度 端側極致性能優化
2. 架構深水區：稀疏注意力點燃效率革命
Transformer的全局注意力機制如同“全員開會”——每個詞元必須與全文所有詞元交互，計算量隨文本長度呈平方級暴漲。稀疏注意力的突破意義在于：它讓模型學會“重點記憶”，僅關聯關鍵信息片段。
2.1 云端創新：DeepSeek的NSA架構破局
DeepSeek-V3的NSA（Nested Sparse Attention）架構采用動態分塊策略：
- 將長文本切割為層級塊結構
- 基于語義相關性動態分配注意力資源
- 在128K上下文場景下提速3倍
這種設計讓千億模型在保持性能的同時，將層數壓縮至61層（GPT-4為120層），實現驚人的能效比。
2.2 端側突圍：面壁智能的InfLLM v2破壁
當云端架構遭遇端側硬件，內存限制與碎片化平臺成為新挑戰。面壁智能的InfLLM v2給出針對性答案：
- 5%稀疏度：模擬人腦神經元激活率，僅計算5%關鍵關聯
- KV緩存壓縮：128K長文本緩存降至競品1/4
- 可訓練稀疏模式：通過訓練動態優化注意力路徑
實測對比：搭載InfLLM v2的MiniCPM 4.0-8B在Jetson AGX Orin芯片實現：
- 短文本響應速度 600 token/s
- 長文本性能衰減率低于競品50%
3. 端側推理：小鋼炮4.0的“三缸發動機”哲學
面壁智能的MiniCPM 4.0證明：終端設備不需要千億參數，也能爆發超跑級性能。其技術棧如同精密的動力系統：
3.1 變速箱：混合稀疏注意力雙模切換
- 稠密模式：處理短文本指令，保障響應速度
- 稀疏模式：解析長文檔/復雜推理，降低計算負載
這種“智能換擋”機制，讓端側模型在有限算力下兼顧效率與精度。
3.2 發動機：三位一體的推理加速框架
| 技術組件 | 創新點 | 性能增益 |
|---|---|---|
| CPM.cu | 端側專用CUDA框架 | 支持稀疏架構+投機采樣 |
| BitCPM | 4-bit量化（探索1.58bit） | 模型瘦身90%性能無損 |
| ArkInfer | 跨芯片平臺統一部署框架 | 兼容聯發科/高通/英偉達 |
其中FR-Spec投機采樣堪稱神來之筆：讓小模型擔任大模型的“實習生”，專攻高頻詞匯草稿生成，避免在生僻詞上浪費算力。僅此一項實現5倍加速。
4. 訓練范式進化：數據煉金術與風洞實驗
當架構與推理優化釋放硬件潛力，訓練策略的革新則決定智能上限。
4.1 數據提純：從泥沙俱下到去蕪存菁
- Ultra-FineWeb系統：建立數據準入機制，驗證成本下降90%
- FastText質檢工具：15萬億token清洗僅需1000 CPU小時
- UltraChat-v2合成數據：定向強化知識/長文本/工具調用能力
4.2 訓練加速：風洞2.0的超參數遷移術
面壁的Model Wind Tunnel v2將航空航天實驗思維引入AI訓練：
- 在0.01B-0.5B小模型上搜索最優超參數
- 將配置遷移至8B模型減少50%實驗次數
最終實現：用22%訓練成本達到同級模型性能。
5. 未來圖景：云端與終端共筑AGI生態
DeepSeek與面壁智能分別錨定云與端兩大陣地，勾勒出中國AGI落地的完整路徑：
5.1 云端：效率優先的普惠智能
DeepSeek用61層架構證明：更深的模型≠更強的智能。通過底層算子優化與動態稀疏策略，讓千億模型走出實驗室，成為企業可負擔的基礎設施。
5.2 終端：觸手可及的專屬大腦
MiniCPM 4.0的啟示在于：AGI終將融入生活場景。當手機、汽車、機器人搭載本地化模型，AI才真正完成從“技術神話”到“生產力工具”的蛻變。
結語：在效率與普惠的答卷上寫下答案
當全球AI競賽進入深水區，中國團隊用務實創新給出解題思路——
DeepSeek在云端撕開算力鐵幕，面壁智能在終端點亮普惠星光。這不是彎道超車的故事，而是雙軌并進的征程。
那些在稀疏矩陣中重構注意力的工程師，那些為0.1%能效提升重寫算子的大拿，那些在數據礦山中淘洗金砂的研究員…正用一行行代碼壘砌AGI的基石。
投身AI，無需仰望星空神話。從讀懂一篇論文開始，從優化一個算法起步，從解決一個實際問題出發。中國AI的沃土上，每一份專注都在孕育改變世界的可能。
記住：技術終將老去，唯創新生生不息。這一次，我們不僅追隨潮汐，更要親手轉動星辰。
