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DeepS算法开启AI变革元年

• 战略拐点：经过近七十年发展，人工智能技术从感知、认知到社会协作，进入从需求应用驱动的发展阶段。

• 算力效率提升：DiS算法优化算力架构，实现高效率、低成本的训练与推理能力，推动算力即性能观念，形成芯片市场增量需求。

• 数据与模型参数：2025年的大模型参数规模呈现两极分化，低参数量模型的出现为本地化部署和终端运行提供可能。

• 算法创新循环：2025年进入算法创新新阶段，基于AI技术成熟度，围绕算力、数据、算法的动态演化推动创新。

• DiS推理模型：基于强化学习达到端侧全场景部署与推理，破解传统模型架构限制，实现自我学习与优化，被视作算法变革元年。

• 非Transformer架构：如LPM（液态神经网络），具备独立于传统模型架构的进步潜力，正在超越同等规模的Transformer模型。

• 终端侧模型应用：AI处理能力向设备侧转移，推动低参数量模型需求，催生算法革新与终端算力结合应用。

• DiS超级应用潜力：在短时间内实现超高访问量数据表现，有前景成为下一代AI通用平台。

• DiS模式与影响力：与小米模式相似，既挑战国际品牌策略，又打破源代码封锁，推动本土生态与技术实现全球竞争突破。

• 高性价比与具身智能发展：低成本、高效能特性，DiS有望加速具身智能普及，助力机器人实现多模态感知、自主决策与逻辑推理。

• AI平民化趋势：推理成本大幅下降，开放权重将一切AI工具层“平民化”，推动边缘计算场景规模化应用与商业化。

• 美国AI政策转向：特朗普政策调整给予DiS等企业影响力提升机会，标志着AI进入中美两大阵营竞争的新阶段。