乌镇现场｜深度求索研究工程师高熙：DeepSeek为什么要开源？

编辑 | 青和

“DeepSeek 为什么要开源？为什么要把辛辛苦苦研究出来的大模型开源出去？”

在今年世界互联网大会乌镇峰会主论坛上，深度求索（DeepSeek）研究工程师高熙系统阐释了团队坚持全面开源的底层逻辑。

昨日（11 月 3 日）下午，以“开源开放共建共享——携手构建网络空间命运共同体”为主题的 2026 年世界互联网大会乌镇峰会在浙江乌镇正式举行。作为峰会规格最高的技术交锋场景之一，主论坛特别设置了“人工智能乌镇对话”圆桌环节。

该环节由中国工程院院士、之江实验室主任王坚主持。对话席汇聚了当前在全球开源领域备受关注的核心技术团队代表与国际治理专家，包括：

• 深度求索（DeepSeek）研究工程师 高熙

• 阿里巴巴 ATH 事业群千问大语言模型项目负责人 刘大一恒

• MiniMax（稀宇科技）首席架构师、开放平台负责人 冯雯

• 国际人工智能治理协会主席 约翰·希金斯（John Higgins）

本次对话直击大模型产业竞争进入深水区后的三大核心矛盾：开源为何成为大模型竞赛的关键变量？开源模式如何平衡安全治理与国际信任？在 AI 重塑知识生产的背景下，人类技术人员的核心能力该如何重新定义？在各家分享中，以技术硬核、全栈开源著称的 DeepSeek 团队给出的开源解题思路，成为整场讨论的焦点。

高熙：DeepSeek 为什么开源？

在对话中，高熙从个人对技术演进的观察切入，完整阐述了 DeepSeek 选择开源的底层逻辑、对技术竞争的定义，以及面对安全风险的应对思路。

“很多人问，DeepSeek 为什么要把辛辛苦苦研究而出的成果开源出来？其实答案非常简单，就是为了让 AGI 更快到来。”

“如果说 AGI 本来要 10 年才到来，我们希望在一年后到；如果 AGI 本来是一年到来，那我希望明天就到。如此来看，开源是一个必然的选择。”

在高熙看来，无论 AGI 最终由哪一家团队或实验室率先突破，其所带来的底层生产力跃升——例如重构生物医药研发、材料合成以及通用科学计算——都将直接惠及全人类。当真正具备认知通用能力的人工智能系统问世时，使用者不会也不需要在意它具体产自哪一家商业公司，重要的是这项能力能否尽早普及。

谈及当前国内外大模型领域的白热化竞争，高熙打破了传统商业对抗的视角：

“当谈到 AGI 带来的技术变革、科技发展时，我们不在意来自哪家公司，因为这都将惠及全人类。在 AI 竞赛中，时间才像是一个很难打败的对手，我们一定要争分夺秒将 AGI 带到身边。”从上述视角上看，开源才是应对上述挑战的更好选择。

他举了个例子：在研发过程中，如果发现新方法比如更低成本的训练方式、更优的模型结构等，最“争分夺秒”的一个做法就是把方法公开让更多人去讨论和验证。

“如果其他人同样解决了问题，我们就抓紧把技术运用到模型中；如果自己解决了问题，就分享出去以推动整体进程。”高熙说，无论是哪个模型公司的成果，大家都努力一起追求 AGI。

高熙认为，技术创新需要公开讨论、验证和测试，如果闭源设障阻拦竞争对手，短期看可能保持领先，但放长时间看，延迟的是全社会获得技术红利的时间。

在强调开源价值的同时，高熙并未避讳开放模型可能伴随的风险：“开源确实有可能放大人工智能相关的部分安全风险。但是，不开源同样也会存在安全问题，不管是文本生成类还是图像生成类大模型，本身就自带安全风险，无论是来自人的恶意滥用，还是 AI 本身带来的风险，都无法完全避免。”

目前DeepSeek正着手推进相关方案的研究，“现在我的同事们正在致力于解决这些引入的安全问题，比如说通过一些像模型分级。”

多方交锋

针对开源模型的安全治理与实际价值，同台的其他技术负责人及国际专家也从各自的实践角度提出了不同视角的补充。

阿里巴巴千问（刘大一恒）：开源的不可撤回性与透明防御

刘大一恒认为，开源模型相较闭源体系存在两个独特的安全治理痛点：

• 不可撤回性：开源模型一旦发布并在全球范围内被广泛下载传播，若后续暴露出安全缺陷，无法像云端闭源模型那样通过服务端更新实现全局修复与召回。
  

• 防御护栏易被剥离：开源模型的安全性高度依赖模型自身的内置防护能力，第三方开发者完全可能在获取权重后，通过后训练或微调等手段绕过原有的安全对齐机制。

但他同时指出，开源并不等同于安全性必然下降。恰恰由于开源模型的完全透明，全球更多安全研究人员得以深入分析其攻防机理，有助于利用开源模型反哺并提升整体防御体系。

开源与安全并非二元对立，模型治理需要人才培养、法律法规、行业公约以及配套基础设施的共同协同。

MiniMax（冯雯）：开源模型是企业实现自主可控的重要基座

冯雯从产业端切入，指出开源为企业提供了实际的落地支点：

• 结合私有场景改造：在垂直行业落地时，企业普遍拥有敏感的私有数据与个性化业务逻辑。开源模型允许企业直接在本地或私有云中进行后训练、参数微调与私有化部署，将其重构为贴合自身需求的领域专属模型。
  

• 产业协同新课题：随着模型全面下沉到产业终端，如何保障私有化部署过程中的系统安全，以及如何协调上下游产业链的多方参与者，仍是行业需要共同探索解决的问题。

国际人工智能治理协会（约翰·希金斯）：在共享中建立全球互信

约翰·希金斯强调，开源机制大幅拓宽了全球参与和协同改进的渠道，但在共享成果的同时，如何建立起被广泛认可的可信体系尤为关键。开源社区需要共同构建标准化的测试、评估方法与规范，形成更为成熟的全球性协作框架。

AI 时代，人应该做什么？

在圆桌对话尾声，王坚将话题引向深层维度：当底层模型持续演进，人类自身的能力要求与生活方式将面临怎样的变化？

刘大一恒：重塑工作能力，释放生活与教育价值

刘大一恒从工作、教育、生活三个层面分享了观察：

• 工作维度：过去评估个人生产力，侧重于专业技能、执行力、行业经验与工时投入；而在 AI 时代，核心标准将新增一项关键指标——能否有效驾驭 AI、组织 AI 协同以提高整体产出。这要求个人具备更强的问题定义能力、工具编排能力，以及对关键信息的筛选与研判能力。
  

• 教育维度：AI 显著降低了优质知识的获取成本，使偏远地区的学生也能够以低门槛接触前沿教育资源。他分享了家庭中的实际体验：面对孩子对天文学知识的探索需求，其家人通过模型在短时间内便生成了教学 PPT 与黑洞模拟软件，极大降低了复杂科学概念的直观理解难度。
  

• 生活维度：类似于新的工业革命，AI 在提升物质生产效率的同时，将让人类拥有更充裕的时间去探索兴趣、追求理想，并将更多精力回归到家庭与人际间的情感维系中。

冯雯：开源生态催生预料之外的群体创造

冯雯以团队的开源实践印证了技术扩散带来的活力：

• 在开源视频模型后，芯片厂商、独立开发者与内容创作者自发加入适配工作，并向社区反哺了微调工具与工程成果。

• 社区团队在此基础上进行后训练与推理加速优化，最终实现了“2 秒内生成 5 秒视频”的性能突破。这些源自社区的创新玩法与应用边界，远超出了原研发团队最初的预想，体现了开源在激发群体创造力方面的独特优势。

高熙结语：不忘初心，方得始终

在谈及对身处浪潮中的年轻从业者的建议时，高熙用“不忘初心，方得始终”作为结语。

他表示，当前 AI 技术的演进极为迅猛，置身于技术变革风暴中的年轻人，最重要的是始终牢记自己最初的理想与技术目标，找到一件值得为之投入毕生精力的事情。

“对我来说，就是追求 AGI。”高熙说道。

（注：头图来自光明网）

参考：

https://politics.gmw.cn/2026-11/03/content\_39083829.htm

https://tidenews.com.cn/news.html?id=3604643

https://tidenews.com.cn/news.html?id=3604643

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