DeepSeek 重新定义了科学 AI 中的大型语言模型市场

DeepSeek 最近发布了一个开源大型语言模型 （LLM），它似乎比 OpenAI 和 Anthropic等现有市场领导者的 LLM 效率和成本效益高出几个数量级，从而彻底撼动了 AI 领域。对于关注 LLM 兴起的开发人员、科学家和技术爱好者来说，这一公告标志着人工智能在全球范围内的开发、部署和使用方式的潜在范式转变。

摆脱领先 LLM 的障碍

领先的 LLM，例如 OpenAI 的 ChatGPT 和 Anthropic 的 Claude，以其无与伦比的语言能力彻底改变了 AI。然而，它们的实用性往往伴随着巨大的障碍 — 高昂的运营成本和资源消耗。开发这些模型需要大量的计算能力、令人望而却步的资本投资和专有技术，这使得小公司和科学创新者的机会有限。

DeepSeek 的开源 LLM 版本改变了一切。通过减少训练和部署 AI 语言模型的计算和财务要求，DeepSeek 证明了 AI 开发可以民主化。以前需要大量服务器场和大量预算的工作将变得更加容易获得，从而使更多的科学组织能够访问 AI。

这一突破也加速了许多专家的预测——LLM 正在走向商品化。很快，获得最先进语言技术的排他性将不再是企业的差异化因素。相反，成功将取决于这些模型如何应用，尤其是在科学研究和开发等高度特定的领域。

效率和经济性

据报道，DeepSeek 的模型的运行成本要低几个数量级，这意味着科学家和技术人员在探索 AI 应用程序时将不再受到资源限制的限制。较小的公司、初创公司和学术实验室现在可以使用他们以前梦寐以求的工具，从而创造一个远远超出硅谷等主要 AI 中心的创新环境。

对于现有企业来说，部署 AI 的成本收益比也即将大幅提高。由于运营成本较低，企业可以更频繁地运行 AI 模型，将其集成到工作流程的更多方面，并更快地迭代解决方案。

商品化对 AI 开发意味着什么

LLM 的快速商品化无疑将引发 AI 创新领域的激烈竞争。然而，同样明显的是，通用的、一刀切的 AI 解决方案将很快过时。相反，价值将在于专业化。投资于高度定制的 AI 应用程序（根据行业特定数据进行训练并针对精确用例而设计）的公司将成为保持竞争优势的公司。

这一轨迹对科学过程工业的影响特别大。单独的 LLM 不太可能满足药物开发、材料科学和化学工程等行业的细微要求。这些领域依赖于严格的、通常是特定领域的数据和工作流程，最好由定制的 AI 工具补充。

科学行业的组织必须将重点转移到构建或采用专门构建的 AI 模型，而不是通用模型。这场加速 AI 竞赛的获胜者将战略性地使用这些工具来补充人类专业知识，并通过明确、可作的任务来设计它们。

这对科学行业的公司意味着什么

对于在过程导向型行业中运营的科学家和公司来说，DeepSeek 的开放获取 LLM 的影响是改变游戏规则的。虽然利用 AI 的入门成本会降低，但有效应用它的复杂性仍然存在。问题不在于公司是否应该采用 AI，而在于如何使用 AI 技术直接推进其目标。

对定制模型的需求

通用 LLM 虽然功能强大，但本质上并不理解科学研究的复杂性。在这些行业中利用 AI 需要知道如何：

• 解析包含大量专业信息的数据集，例如基因组序列或化学特性。
• 在不影响科学严谨性的情况下生成可作的见解。
• 在严格的道德和监管准则下运营，尤其是在制药或生物技术等敏感领域。

这使得高度专业化的模型成为一项必不可少的投资。通过将领域知识嵌入到他们的 LLM 中，公司可以确保 AI 发挥特定功能，无论是设计新分子、优化公式还是确定新的假设进行研究。

使用通用 AI 平台的风险

使用 ChatGPT 或 DeepSeek 等通用 AI 平台会带来重大的数据安全和知识产权 （IP） 保护问题。虽然这些工具功能强大，但它们通常依赖于基于云的系统，其中敏感数据可能会暴露给第三方或存储在没有足够保护措施的环境中。对于处理专有信息（例如未发布的研究数据或商业秘密）的组织来说，这会带来严重风险。无论是通过泄露、意外共享还是合规性失误，这些数据的泄露都可能导致竞争优势丧失、法律影响和声誉受损。为了降低这些风险，公司必须优先考虑安全、私有和特定于领域的 AI 实施，而不是通用解决方案。

BIOVIA 的开创性实际应用

像 BIOVIA 这样具有前瞻性的品牌已经在展示集成专业 AI 的可能性。以下是 BIOVIA 解决方案生态系统中 AI 的一些创新应用：

• Generative Therapeutics Design
  AI 可以帮助在设计小分子疗法时优化复杂目标产品概况的潜在客户，帮助公司更快地识别新药，降低成本。
• 3DEXPERIENCE® 平台上
  的 Discovery Studio 仿真 Discovery Studio Simulation 的用户可以在 3DEXPRIENCE 平台上访问用于结构预测和生成式生物制剂设计的诺贝尔奖获奖 AI 模型，包括 OpenFold/AlphaFold、RFDiffusion 和 LigandMPNN。这些模型通过扩展计算生物学家探索的生物空间来帮助设计新的治疗方法。
• Machine Learning Workbench
  通过使用 Machine Learning Workbench（一款先进的无代码应用程序），用户可以在 3DEXPERIENCE 平台上使用自己的化学数据构建、验证和大众化模型
• 配方设计的
  Virtual Companion AI 模型提供有关营养评分、成本计算和目标产品概况的实时反馈，以实现配方优化和合规性。这些算法可以在进行实验室实验之前建议更可持续的成分和配方，从而节省数月甚至数年的研发时间。
• 实验室信息学
  中的智能自动化AI 有助于通过自动化简化传统上耗时的流程。智能文本标记和自动完成等功能可显著减少手动输入工作，而自动异常审查可加快批量发布速度，提高效率并加快上市时间。

通过采用此类专业解决方案，使用 BIOVIA 的公司不仅可以提高效率，还可以解锁以前似乎遥不可及的全新功能。

为 AI 驱动的科学未来做好准备

DeepSeek 的开源 LLM 代表了人工智能发展的转折点。曾经感觉像是只有技术精英开发的工具，现在正变得越来越容易获得，将创新机会推向下游的创业实验室和小型组织。但是，随着 AI 开发的准入门槛降低，公司（尤其是科学等高度专业化领域的公司）必须采取前瞻性战略。

投资于量身定制的 AI 解决方案，例如 BIOVIA 提供的解决方案，可确保企业保持领先地位。这些专用工具符合科学研究的独特需求，并将在竞争激烈的数据驱动型世界中日益成为差异化因素。现在是组织战略性地思考如何最好地将 AI 集成到其运营中的时候了 - 不是使用通用工具集，而是有意图、精确和科学创造力。

要探索 BIOVIA 等量身定制的 AI 技术如何增强您的科学运营，请立即联系我们。

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斯蒂芬·海沃德
斯蒂芬·海沃德 （Stephen Hayward） 是化学工程博士，拥有实验室信息学、化学建模和环境分析方面的背景。他来自加拿大多伦多，目前在圣地亚哥的 Dassault Systèmes BIOVIA 领导信息学解决方案的产品营销工作。