DeepSeek-V3.2-Exp凭借创新的稀疏注意力机制，在大幅提升大模型推理效率的同时，实现了API成本减半，开启了AI普及的新阶段。这一进展与国产AI芯片的深度协同，不仅重塑了产业生态的商业版图，更预示着AI技术将以更高效、更普惠的方式赋能未来应用，尽管初期需权衡部分能力。

陈丹琦团队的RLMT框架通过让大模型生成并优化“思维链”，实现了8B小模型在通用任务上超越GPT-4o的性能，且仅需7K提示数据。这一突破颠覆了传统大模型后训练对海量数据的依赖，大幅降低了高性能AI的开发成本与门槛，预示着AI向更类人、更高效“系统2思维”进化的新范式，有望重塑AI产业格局，加速AGI的到来。

菲尔兹奖得主陶哲轩强调，人工智能发展正从技术突破转向成本效益和规模化部署，呼吁对AI模型进行更透明、标准化的定量评估，以揭示其真实成本与成功率。他预言未来AI将呈现廉价与高级分层协同的人机协作范式，对产业生态、商业模式和社会治理产生深远影响。