中国大模型专家电话会纪要：规模化、Agent 集成与成本优化

本次会议讨论了中国大模型（LLM）的演进趋势，认为下一阶段竞争将围绕模型规模化（目标 3 万亿参数）、模型与 Agent 框架的深度集成以及系统级 Token 经济学展开。会议重点分析了 DeepSeek 的竞争优势，其通过高效的注意力机制和内存管理（如 KV-cache 卸载至 NVMe SSD）实现了较低的推理成本（预计低于 0.8 元/百万 token），使其在价格性能比上具备领先地位。此外，会议指出 AI-in-the-loop 缩短了模型的领先周期，而开源策略被视为降低采用门槛、扩大海外影响力的重要杠杆。DeepSeek 的海外增长目前由开发者驱动，在代码生成等 token 密集型执行层与海外顶尖模型形成互补。