DeepSeek真香！我们应如何用人工智能提高战略能力？

“理论创新研究部”是“舰船知识”孵化出的智能化战争智库 ，聚焦研究全局性、前瞻性、博弈性、对抗性复杂问题，形成了“主体中心、抓总全局、穿透多层、规划多期”的宏观形势、政略战略、战争设计、预测研判等方面的独创理论与方法。

我们将全局理论体系及战争哲学、军事辩证法等理论创新成果模型化、算法化、工具化，开发出“战争大模型”，从而跨越了强人工智能与军事应用之间鸿沟，实现了“专业智能”。

专业智能的对决：OpenAI O1与“战争大模型”的数理计算对比测试

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特朗普上台后，会对我们会产生哪些军事威胁？

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中国科技企业DeepSeek近期推出的新模型R1因其高性价比和开源特性在市场上引发了巨大反响。R1的训练成本仅为GPT的1/30，这一优势使得DeepSeek在国际市场上占据了有利地位，DeepSeek在App Store的下载量超越了ChatGPT，登顶全球149国家和地区。

英伟达（NVIDIA）公司高级研究经理 Jim Fan 对此表态：

“一家非美国公司让 OpenAI 最初的使命得以延续——真正开放的前沿研究，赋予所有人权力 。DeepSeek-R1 不仅开源了大量模型，还泄露了所有训练秘密。

他们也许是第一个显示出 RL flywheel 持续增长的开放源码软件项目。这让人想起 AlphaZero从零开始掌握围棋、将棋和国际象棋，而无需先模仿人类大师的棋步。这是论文最重要的启示。他们真是一支强大的团队。”

霸权的丑态和敌意

与之相伴，DeepSeek也遭遇了一场复杂且有组织的网络攻击。黑客行动从1月3日开始，经过多个阶段的演变，在1月27日至28日期间达到高峰。

最初的攻击类型为DDoS，攻击者通过大量请求来耗尽DeepSeek的系统资源。然而，在1月27日至28日，攻击手段升级为暴力破解，攻击者试图通过高频次的登录尝试突破平台的安全防护。这一变化显示出攻击者的策略从简单的资源消耗转变为更为复杂的安全突破尝试。

在中国春节攻击达到最激烈的阶段，DeepSeek官网不得不连续发布公告，告知用户其线上服务因大规模恶意攻击导致注册繁忙，并出现多次“网页/API服务异常”。

通过追踪攻击来源，确认所有攻击的IP地址均来自美国 。

为了限制攻击的影响，DeepSeek暂时关闭了除中国+86手机号外的其他注册方式，确保已注册用户能够正常登录。同时，平台通过技术手段缓解攻击的影响，并持续监控服务状态，目前已恢复正常运营。

然而，在服务异常的同时，DeepSeek也遭遇了舆论抹黑行为。在中文互联网，大量水军称其为“骗子公司”，并暗示其为“投机倒把”企业，对其技术实力进行质疑和否定，不仅违背基本事实进行阴阳怪气的冷嘲热讽，甚至使用极其恶毒与肮脏的语言进行辱骂。

中国科技企业的技术突破和市场表现显然引发了国际竞争对手的不满，尤其是OpenAI。OpenAI的实际行动指向了对DeepSeek的抹黑，并游说美国政府动用政策工具对DeepSeek进行打压。

2023年6月，OpenAI 和 ChatGPT 的创始人奥特曼在印度，印度的风险投资人向他提出一个问题：“如果一个小而聪明的团队拥有 1 千万美元的训练预算，如何能在人工智能模型领域取得实质性进展？”

奥特曼说：“在培训基础模型上与我们竞争是完全没有希望的，无论如何喜欢尝试是你的工作，你不应该尝试，我觉得挺没希望的。”

不到两年后，DeepSeek给这位AI教父的脸上来了一记响亮的耳光。

面对这样的局面，奥特曼在压力下不得不表态：deepseek r1 是一款令人印象深刻的机型，尤其是在性价比方面。很明显，我们将提供更好的模型，而且有了新的竞争对手也是件令人振奋的事！我们将发布一些新产品。”

如果说奥特曼认可对手，面向竞争的姿态还算令人满意的话，OpenAI的核心技术人员则对DeepSeek各种酸葡萄和抹黑，可谓是丑态百出。OpenAI首席科学家认为外界对DeepSeek的反应“夸大其词”，还有研究人员暗示DeepSeek会盗取用户数据。

而OpenAI作为一个组织的正式表态竟然无耻地指责DeepSeek是对ChatGPT的抄袭。OpenAI在声明中提到：中国公司“不断”试图利用美国竞争对手来改进中国的人工智能模型，并强调与美国政府合作以保护知识产权的重要性。

在OpenAI的鼓吹与游说下，美国政府开始研究DeepSeek对国家安全的影响。白宫国家安全委员会正在评估这一事件，AI与加密货币事务沙皇萨克斯表示，DeepSeek可能存在知识产权窃取问题，并提到AI行业存在一种叫做“蒸馏”的技术，即利用一个模型训练另一个模型。

这显然意味着美国政府将会用新冷战思维，打着国家安全与战略竞争的旗号，来对DeepSeek全面布局恶意攻击与打压遏制。

所以，任何熟悉霸权主义“骚操作”的朋友都知道DeepSeek将会面对什么。不过，任何熟悉强起来新时代的朋友也能轻松预测这轮激烈博弈的结果。

历史一再证明，只要做好自己的事，我们就会一天天好起来，敌人就会一天天烂下去。这是根植于历史、文明、制度的综合优越性，历史必然性，没有任何人能够抗拒和扭转。

中华文明的强大从来不是基于对外的打压遏制使绊子，而是“向内求”，以自强不息、自我革命的姿态，去激发内生性的生命力、创造力。因此，我的发问和思考指向的并不是如何赢得外部竞争，而是如何加速推进自我革命。

在AI的应用上，美国依然全面领先

虽然美国科技公司在基于市场的AI竞争中未能形成绝对的垄断和超前地位，但是强人工智能技术在美国政府、安全、国防、军事领域的应用也许对中国形成了多维度领先格局。

不管美国的AI技术是否依然明显领先，由于人工智能提高了“国家智商”，美国的国家战略能力和竞争力都因此得到了巨大的提升，其优势体现在技术基础设施、政策体系、生态系统协同和战略资源投入等关键环节。

从政府云计算安全基础设施来看，微软Azure绝密云通过26项产品授权，成为全球首个能处理绝密信息的商业云平台，其安全标准不仅满足ICD 503指令要求，更突破性地允许生成式AI直接处理国家安全核心数据。这种将前沿AI技术与最高安全等级云环境融合的能力。

直白地讲，美国CIA、FBI、国家侦查局、国防情报局等情报特务机构已经基本实现在同一套“情报云”上进行融合汇聚、挖掘分析。我们梳理了公开报道，目前尚未见其他国家具备同等实施案例。

在AI模型准入机制方面，美国建立了从技术验证到合规授权的完整通道。GPT-4o通过FedRAMP高授权级别认证，标志着生成式AI模型首次具备处理联邦机构敏感数据的法定资格。

这种制度性突破使美国国防部得以将大模型直接应用于战术决策支持系统，实现从情报分析、战略管理、认知决策、指挥控制、战术行动的全链条智能化转型。相较之下，其他国家同类技术仍受限于决策、政策、技术壁垒，难以实现国家安全、情报、国防、军事场景的全面部署与深度应用。

战略性基础设施建设凸显美国技术布局的超前性。"星际之门计划"以5000亿美元投资构建的AI算力网络，不仅包含10座超大规模数据中心集群，更创新性地整合了核能供电系统与量子计算资源。

这种将能源供给、硬件设施与算法研发捆绑推进的模式，使美国在训练下一代千亿级参数模型时具备指数级提升的计算承载力。甲骨文、英伟达等企业深度参与的生态系统，更确保从芯片设计到云服务的全产业链自主可控。

政策体系的突破性调整为技术发展注入持续动能。特朗普政府取消AI研发限制性条款后，关键技术出口管制强度提升数倍，同时通过《国防授权法案》建立AI军事应用的快速审批通道。

这种"放松管制+强化保护"的政策组合，既加速了商业技术向国防领域转化，又构建起防止技术扩散的双重屏障。配套的税收激励政策使2023年美国AI领域风险投资额达到战略对手的2倍以上，形成资金与技术迭代的正向循环。

别看美国科技企业在基于个人用户的市场吃瘪，人家是集中抱政府、军队、安全等大客户的大腿。这种技术生态的协同效应进一步放大了美国战略竞争优势。微软与OpenAI的排他性合作协议确保关键模型仅在Azure政府云部署，而英伟达H100芯片的定向供应机制使美国军方获得比商业市场高一倍的算力密度。

这种"基础模型+算力硬件+云平台"的铁三角架构，构建起至少看上去相当厉害的技术护城河。当其他国家仍在探索单一技术突破时，美国已实现从模型训练（OpenAI）、芯片供应（英伟达）到部署环境（Azure）的垂直整合。

在应用层面，美国国防部通过"联合全域指挥控制系统"已将GPT-4o深度集成至作战体系，实现情报处理速度提升18倍、目标识别准确率提高92%的实战效果 。

这种将生成式AI直接应用于战术边缘设备的做法，标志着强人工智能开始实质性改变现代战争形态。而星际之门计划中规划的量子计算-AI融合架构，更预示着下一场军事科技革命的技术突破方向。

从技术代际差异来看，美国在政府AI应用已进入"模型即服务"（MaaS）阶段，通过Azure政府云的标准化接口，联邦机构可快速调用300余个预训练模型。

这种即插即用的能力使技术迭代周期缩短至45天，而传统开发模式通常需要18个月。当其他国家仍在构建基础算法库时，美国已建立覆盖战略预警、网络攻防、态势感知的模型生态系统，形成至少3-5年的技术代差。

如何让人工智能快速提高“国家智商”？

一定要意识到，中国在人工智能领域具备多重独特优势：

首先体现于无论是推动重大科技攻关还是完善基础设施建设，中国都能迅速集中资源、明确方向，从而在关键时刻发挥强大的组织动员能力。

这是党的集中统一领导与“举国体制”所带来的高效决策机制带来的首要优势。相比西方多重博弈和部门间协调成本高的情形，中国的决策、政策、执行的深远效果、纵深效应更为显著。

中国还拥有世界规模最大的互联网用户群体、科研工作者、知识工作者、创作者和持续升级的数字基础设施。由于利在千秋的义务教育普及，中国用户对新技术接受度高、应用上手快，能让AI技术能在各种场景中迅速试错、迭代。

海量且多样化的数据不仅来自个人消费和娱乐领域，如电商、社交、短视频等，还来自迅速数字化的产业应用场景，包括物流、金融、教育、城市管理等。这些真实丰富的数据为算法训练提供了超大规模信息素材。

同时，必须让公共数据在安全前提下对科研院所与产业开放，从而在算法训练阶段避免数据孤岛。

在云计算、传感器、ASIC芯片等硬件层面，中国已形成相对完整的产业链，并且能在制造工艺、工具软件、系统集成等环节做到高度协同。当超大规模算力中心、5G、物联网和智慧城市建设都在加速部署时，各领域对AI的需求也不断释放，从而形成技术与应用的双向驱动。

要建设统一规划的国家级AI基础设施。在若干重点区域布局超大规模数据中心和高端AI芯片供给，通过核能供电乃至量子计算资源等方式，为训练超大规模模型和实时推理应用提供坚实的算力保障。

人工智能的赋能潜力同样巨大。智慧城市建设不仅能够优化交通、环卫、安全与应急管理，更能通过大数据预测与智能调度，将城市运行效率提升到新高度。医疗、教育等事关民生的领域，更可以借助海量数据与智能分析平台，实现精准医疗和个性化教学。

通过将AI深度融入公共服务体系，既能提高社会整体效率，又能让更多民众感受到技术红利。，同时，需要更多线上线下的实践项目，为年轻人提供真实场景的开发与训练机会，形成从基础教育到高端科研的完整人才梯队。

在产业生态上，中国可以充分发挥龙头企业的资源和平台优势，让其在云计算、资金、场景等方面为中小创新企业赋能。大量具有创新活力的初创企业可以在具体应用领域大胆尝试，通过快速迭代来推动技术进步。

这种大中小企业分工协作、共同成长的模式，既能催生出更多商业模式创新，也能形成全球竞争力。再配合区域合作和对外开放，以“一带一路”沿线国家和区域经济协作为纽带，引入全球技术和人才资源，将中国的AI技术与国际市场更好地结合，拓展更广阔的应用场景。

当我们把对AI的重视从商业互联网扩展到国家安全、公共服务、军工和科研领域，并通过制度和市场的双轮驱动来形成大规模的数据与技术迭代循环，就能逐步构建起“一体化、自主可控、全方位、强韧性”的AI创新体系。

霸权越要“小院高墙”，我们就越要“大洋巨浪” 。

要想让AI真正快速提升“国家智商”，我们不能让思考和行动停留在会议室内，而是走向工厂车间、田间地头、斗争一线。在满足国防安全和关键信息基础设施保护的同时，把相关任务面向社会领域开放，形成规模化的群体智能涌现和协同创新。

伟大，是不能被计划的。在这个过程中，必须充分尊重基层的创新主体地位，必须充分认识基层的原始创新能力，必须充分激发基层的群体创新活力。

这就要求落实激励机制、建设基础设施、完善综合保障，搭起大舞台、大战场，去组织、引导、动员群众进行超大规模群体创造，去打赢这场新时代的AI人民战争。

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