DeepSeek 开源为何让 AI 开发者兴奋不已？大模型都逃不过的「幻觉问题」如何解决？

深层次的技术突破是核心动因。相较于闭源的“高门槛”商业大模型（如OpenAI的GPT-4），DeepSeek将代码、方法透明地开源共享的做法被视为一种技术普惠策略，开发者不必依附特定商业框架即可自主优化本地版本，在算力调度、推理效率等层面试错创新的成本被压缩了。1月AI算力股大跌的市況与其技术对超高参数依赖或昂贵算力链条的“脱敏式能力”有关，“更精简的架构”导致行业对重资本GPU的投资估值重定，这是市场对AI新路线敏感的直接反馈。以华为云、腾讯云为代表国内算力厂商随即跟进上线服务，进一步印证了其兼容低成本芯片适配性的可能突破路径，这也为中短期内绕开高端制程芯片“卡脖子”之困打开了设想窗口。由此催生的舆论热潮甚至覆盖了对“中国AI技术全面领先”等过躁预期的一种社会心理释压。

DeepSeek的开放生态仍面临如何进行商业适配的问题，最直接的矛盾点是大模型的底层挑战：“幻觉”。即便其具备更符合人类直觉的语言流畅和逻辑自洽优势，用户反馈亦强调它隐含高阶的致幻能力：输出的虚假论断在精巧的逻辑框架下被无痕嵌套。这类问题或成为其快速落地的最大壁垒——在法律论证或医疗咨询的场景中哪怕极低的“隐性谎言率”都可能摧毁信赖。对幻觉的根本性对抗目前依旧停留于传统方案（如强化上下文提示、通过知识检索库约束回答等）混合新兴训练手段，例如引入人类伦理导向的迭代式预标记数据和通过对抗网络的真实性强化。

现实平衡点在于：一项真正的原创性AI体系需要算力的硬支撑、行业落地的强验证和持续的自我纠错，三者无法跳离。技术反扑还是局部超越的评判或许还需让子弹多飞一会儿，唯有跨过泡沫沉淀后的真实用户反馈，才可判断一场风暴最终留下的地貌痕迹。