金融投資報評論員 劉柯

本來預計今年5月就會更新換代的DeepSeek-R2，時間一拖再拖讓人浮想聯翩?，F在很多人甚至淡忘了DeepSeek問世時的輝煌。其使用率從年初的50%，暴跌至目前的3%。

其實，業內人士對DeepSeek-R2一直沒有更新已經給出了解釋，主要原因是因為R1是基于OpenAI已有的訓練數據生成的，這部分訓練數據來自全球且被認證過，而R2的訓練數據需求量更大，國內可供R2訓練的數據質量不高，導致R2的幻覺體驗太嚴重。另一個原因則是，高端的GPU嚴重不足，造成DeepSeek的訓練效率大打折扣，從而拖累了R2的更新。

上述兩個原因都能解釋得通。但是我們發現，現在并非DeepSeek單個大模型出了問題，而是幾乎所有的大模型都開始停滯不前，包括曾經火爆一時的"杭州六小龍"，不斷傳出技術大拿跳槽和資金鏈吃緊的消息，存在感嚴重下降。這里面的一個深層次原因就是，目前幾乎所有的大模型都同質化嚴重，而且大部分都在可有可無的智能問答中展開角逐，在語音處理和圖像識別等二維感知領域徘徊。

眾所周知，AIGC(生成式人工智能)能一鳴驚人在于技術的不斷突破，如果大模型無法從二維感知領域實現有效突破，被時代拋棄也很正常。因此，大模型的發展方向必須從智能問答、文生圖和文生視頻這些簡單的二維感知應用向能自主解決實際問題的智能體(AI Agent)以及更高層面的空間人工智能也就是三維感知領域拓展。

智能體比較好理解，它能通過感知環境中的變化，根據自身學習到的知識和算法進行判斷和決策，進而執行動作以影響環境或達到預定的目標。智能體是最適合落地的人工智能應用，比如目前比較火的自動駕駛汽車，就是一個具有高度自主性的智能體，它能夠在復雜的交通環境中感知周圍的車輛和行人，并自主規劃路徑、控制速度和作出避障決策。此外，智能體在AI教學、AI營銷和AI旅游等方面都可以實現真正服務于人的要求，而不僅僅是解決簡單的問與答。

而從更高層次來看，三維感知的空間人工智能將是AIGC的最終應用。簡單來說就是機器人的自主思維與應用。給機器人下達一個指令，就可以實現機器人的自我思考與運行?，F在很多大模型停留在文生文、文生圖和文生視頻上，但卻很難讓機器人給你倒一杯咖啡。因此，三維感知的空間人工智能就是讓機器人既有可學習與思維的類人大腦，還要能從億萬數據中學習到實際應用，這其實才是真正意義上的AIGC。

如何從娛樂化走向現實化，讓AIGC真正為人類服務，提升生產效率，這才是DeepSeek們前進的方向與動力。