試用了 Deep Research 後，這位華爾街大行分析師：對就業，兩頭受益，中間將會掙扎

德意志銀行總結了三點趨勢，一是認知工作將迎來革命性變革，經驗最少和最豐富的人羣可能從中受益，而中間層次將會掙扎；二是高端芯片需求將持續攀升；三是 AI 自我改進能力進一步提升。

DeepSeek 大模型爆火，這一模型不僅展示了 AI 技術的最新進展，更揭示了 AI 領域一些但尚未被充分認識的重要趨勢。

試用了 Deep Research 後，德意志銀行在 2 月 12 日的報告中總結了三點：

認知工作將迎來革命性變革，經驗最少和最豐富的人羣可能從中受益，而中間層次將會掙扎；

高端芯片需求將持續攀升；

AI 自我改進能力進一步提升；

一、認知工作將迎來革命性變革

德銀表示，隨着 AI 深度研究技術的發展，人類的認知工作方式將發生顯著變化：

人類將更多地專注於向 AI 提出恰當問題，並運用判斷力評估和迭代 AI 的回答，大部分認知過程將被轉移給 AI 系統。

經驗最少和最豐富的人羣可能從中受益，而中間層次的人才可能面臨價值增加的挑戰。

然而，這種變革也帶來潛在風險：人類可能逐漸失去從第一原則處理信息並做出複雜判斷的能力。

進一步來看，德銀表示，儘管 DeepSeek 的出現曾一度引發市場對高端芯片需求減少的誤解，但事實恰恰相反：

DeepSeek 技術表明，計算能力的需求將持續增長。AI 工具正在向兩個方向發展：一是可在手機上運行的小語言模型，二是需要雲端支持的大語言模型。企業和科研機構對計算能力的密集需求，加上國家安全考慮，可能推動芯片領域的投資正向循環。

德銀還指出，DeepSeek 模型展示了 AI 系統在結合推理能力和工具使用方面的進步：

新模型能夠將任務分解為步驟，而不是簡單地逐字輸出，它還具備使用長期工作記憶和互聯網搜索等工具的能力。這些進展使 AI 更接近於自我改進和自我編碼的目標，為未來可能出現的人工通用智能（AGI）鋪平道路。

例如，在德銀的測試中，DeepSeek 花了八分鐘生成了一份 9000 字的報告，引用了 22 個來源（帶鏈接），評估了新的美國鋼鐵和鋁關税的影響。它並不完美，但會隨着迭代而改進，並且在分析、相關性和清晰度方面比標準的 ChatGPT 響應有顯著提升。

此外，AI 業界紛紛推出深度研究工具，OpenAI 最新推出的深度研究工具在基準測試中表現出色，在極其困難的人類終極考試（HLE）中得分達 26.6%，是前代產品的兩倍多。有報告稱，這一水平已接近博士級別。

值得注意的是，開源社區也在積極響應。據路透社消息，Hugging Face 的研究人員在 OpenAI 發佈其深度研究工具後的一天內，就推出了名為 Open Deep Research 的開源版本。雖然性能尚未達到 OpenAI 模型的水平，但在多步驟任務中已展現出色表現。

德銀表示，儘管當前的深度研究工具仍處於早期階段，但它們在分析能力、相關性判斷和表述清晰度方面已經顯著超越了標準的 ChatGPT 響應。隨着底層大語言模型的不斷改進，這些工具有望在未來突破簡單重複他人想法的侷限，真正實現全新概念的生成。