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<p>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。</p>
<p>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：</p>
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<ul>
<li>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；</li>
<li>高端芯片需求將持續攀升；</li>
<li>AI 自我改進能力進一步提升；</li>
</ul>
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<h2 id="1d318bd7">一、認知工作將迎來革命性變革</h2>
<p>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：</p>
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<p>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。</p>
<p><strong>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。</strong></p>
</blockquote>
<p>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。</p>
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<h2 id="743118d1">二、高端芯片需求將持續攀升</h2>
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<p>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：</p>
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<p>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。<strong>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。</strong></p>
</blockquote>
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<h2 id="e585cb8e">三、AI 自我改進能力進一步提升</h2>
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<p>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：</p>
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<p>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<strong>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。</strong></p>
</blockquote>
<p>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。</p>
<p>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。</p>
<p>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。</p>
<p>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。</p>

深度求索

<p>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。</p>

- 德意志銀行報告指出，認知工作將迎來革命性變革。  
- 高端芯片需求將持續攀升，AI 技術推動計算能力增長。  
- AI 自我改進能力提升，未來可能實現人工通用智能。  

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