08-02日报|AI「思考」高地，烽烟再起：奥数金牌与开源自省，大模型正步入“认知大时代”

温故智新AIGC实验室

今天是2025年08月02日。在人工智能波澜壮阔的演进中，我们正步入一个由“深度思考”定义的新纪元。曾经，AI是“数据投喂”的产物，是“模式识别”的机器；而今，它正挥舞着“推理”和“自省”的旗帜，向着人类认知的核心高地发起冲击。谷歌的奥数金牌选手Gemini Deep Think与开源阵营的“自磨砺”新星Deep Cogito v2，一同奏响了这场“认知大时代”的序曲。这不仅是技术路线的巅峰对决，更是“开放”与“封闭”、“普惠”与“高端”理念的正面交锋，其背后，是国家地缘政治的深远考量，以及一场关于AI如何真正落地、创造价值的产业效率革命。

今日速览

  • AI核心能力已从“模式识别”迈向“深层推理”与“自主思考”： 无论是谷歌Deep Think的“并行思维”和“延长推理时间”，还是Deep Cogito v2的“自我磨砺推理能力”，都指向AI正在获得更接近人类的认知与问题解决能力。
  • 大模型竞争格局从“参数规模”转向“认知架构”与“算力效率”： 业界已不再盲目追求“更大”，而是聚焦如何让AI“更聪明”且“更高效”，Cohere Command A Vision的极致效率，正是这一趋势的鲜明例证。
  • 开源与闭源阵营在“高端推理”领域正面交锋： Deep Cogito v2以开源之姿挑战闭源巨头，而谷歌Deep Think则以高价订阅划定“智能鸿沟”，商业模式和普惠性成为技术竞争之外的关键战场。
  • AI已上升至国家战略核心，地缘政治深刻影响技术路线与生态构建： 美国将开源AI视为国家战略工具，旨在通过开放原则构建全球技术领导力，凸显了AI在国际博弈中的战略地位。

Deep Cogito v2：开源推理模型如何重塑AI的“思考”边界与产业格局

【AI内参·锐评】 Deep Cogito v2的“自我磨砺推理”能力，撕开了闭源AI的“智慧壁垒”，预示着下一代AI的竞争核心将是“自我进化”而非“巨头垄断”。

【事实速览】 Deep Cogito公司，由谷歌前DeepMind资深工程师团队创立，发布了新一代开源AI模型——Deep Cogito v2。该模型核心创新在于能够**“自我磨砺推理能力”**，并采用70B到671B参数规模的Mixture-of-Experts (MoE) 架构。它旨在加速AI从模式识别迈向深层理解与自主思考，并在性能上与Meta Llama 4 Scout、DeepSeek-R1等领先模型对标。开源发布极大地降低了前沿AI技术的门槛，有望重塑大模型竞争格局，并推动通用人工智能（AGI）进程。Deep Cogito通过API服务提供商分发，探索“模型即服务”（MaaS）的商业化路径。

【背景与动机】 由前DeepMind团队创立并选择开源其核心模型，这本身就是对当前AI市场竞争格局的深刻洞察。与其在通用大模型领域与谷歌、OpenAI等巨头正面硬碰，Deep Cogito选择直击“推理”这一AI核心能力，并以开源形式迅速扩散影响力，利用社区力量加速技术迭代。这种差异化竞争策略，既避免了“算力军备竞赛”的泥潭，又借力开源的民主化趋势，试图在细分赛道构建生态护城河，展现了初创公司抢占市场先机的商业敏锐度。

【未来展望】 “自我磨砺推理”特性，是通往真正通用人工智能（AGI）的关键里程碑。未来3-5年内，AI模型将更专注于提升推理的鲁棒性、可解释性和跨领域泛化能力，而非仅仅是参数规模的堆砌。具备高级推理能力的模块将成为所有大型语言模型乃至多模态模型的标准配置。同时，随着AI自主性的提升，其伦理与治理的紧迫性也将更加凸显，如何确保“自我磨砺”的AI行为符合人类价值观，将是全球性挑战。软硬件协同创新，尤其是推理优化和高效压缩技术，将成为支持广泛AI部署的热点。

【我们在想】 当AI能“自我磨砺”并自主进化时，我们如何确保其进化方向与人类价值观对齐，避免潜在的“失控”风险？开源的普及是否会加速“善”与“恶”的AI应用扩散，监管又该如何有效应对？

【信息来源】

  • 来源: AI News
  • 链接: Deep Cogito v2: Open-source AI that hones its reasoning skills · AI News · (2025/5/22) · 检索日期2025/5/22

深思AI：谷歌Gemini 2.5 Deep Think如何重塑认知边界与AI竞争格局

【AI内参·锐评】 谷歌Gemini 2.5 Deep Think以“奥数金牌”加冕，用“并行思维”和“延长推理时间”傲视群雄，却也以天价订阅费划下了“智能鸿沟”，将AI的“认知飞跃”变成了少数人的特权。

【事实速览】 谷歌发布了其最新AI模型Gemini 2.5 Deep Think，其核心创新在于引入了**“并行思维”（Parallel Thinking）和“延长推理时间”（Extended Thinking Time）**机制，并结合强化学习，显著提升了复杂问题解决能力。该模型在国际数学奥林匹克竞赛（IMO）中达到金牌水平，并在Humanity's Last Exam（HLE）和LiveCodeBench V6等基准测试中超越了OpenAI的o3和xAI的Grok 4。Deep Think支持多模态输入，具备1M tokens的超长上下文窗口，并以每月249.99美元的价格作为Google AI Ultra订阅服务的一部分，面向高端用户和企业。

【弦外之音】 谷歌此举是其在AI军备竞赛中对OpenAI和xAI的强硬回击，通过在“推理能力”这一核心高地上的突破，将竞争焦点从单纯的“参数规模”引向“认知架构”和“问题解决效率”。高昂的定价和定位高端用户，表明谷歌正试图开辟一个高价值的AI专业服务市场，将AI从通用工具推向科学家、高级开发者等专业人士的“超级副驾”，旨在抢占企业级AI和高端研发领域的制高点，构建新的营收增长点和技术护城河。

【投资者必读】 Deep Think的高价定位和卓越性能，无疑提升了谷歌在生成式AI领域的技术护城河和长期盈利潜力。对于投资者而言，AI领域的投资逻辑正从单纯的“通用性”转向“特定场景的商业价值”和“模型的投资回报率（ROI）”。那些能解决实际高价值问题、提升专业生产力且具有明确商业化路径的AI技术，将获得更多资本的青睐。谷歌此举也可能引发其他科技巨头在高端推理模型和专业服务化方面的投入，推动整个AI市场向更高附加值方向发展。

【我们在想】 当AI能力达到“奥数金牌”级别并定价高昂时，我们该如何平衡技术的进步与社会的普惠性？“AI精英化”的趋势是否会加剧知识鸿沟，甚至影响国家间的创新均势？

【信息来源】

谷歌AI深夜“炸场”：IMO金牌得主Deep Think，真能“吊打”Grok 4和OpenAI o3吗？

【AI内参·锐评】 谷歌Deep Think的“奥数金牌”光环，在用户“天价”与“限额”的吐槽声中显得黯淡无光，揭示了“技术巅峰”与“市场落地”之间不可调和的矛盾。

【事实速览】 谷歌于深夜发布了其奥数金牌AI模型Gemini 2.5 Deep Think，声称在多项测试中力压xAI Grok 4和OpenAI o3，其核心卖点在于像“时间管理大师”一样并行思考，并能延长“思考时间”进行迭代。然而，这款模型高达每月250美元的“天价”订阅费以及很快就触顶的“每日使用上限”，在社交媒体上引发大量用户吐槽，认为其性价比远不如竞品，甚至有人质疑其实际性能优势并未达到预期。

【弦外之音】 此次发布将AI的“技术军备竞赛”推向了“用户体验与商业模式”的深水区。谷歌试图通过顶尖性能的“王炸”产品抢占高端市场，但用户的“性价比”心理和对“使用限制”的不满，凸显了技术领先与市场接受度之间的巨大鸿沟。这表明，即便拥有“奥数金牌”的实力，如果无法提供普惠且无负担的使用体验，其商业化之路依然坎坷。OpenAI等竞品，或许能在成本效益和可及性上找到新的突破口，对谷歌形成长期挑战。

【普通用户必读】 对普通用户而言，Deep Think的高昂费用和严格使用限制，使其更像是科技巨头间炫耀肌肉的“样品”，而非真正能够普惠大众的工具。这提醒我们，在AI技术高速发展的同时，其商业化模式和可及性将成为决定其普及速度的关键因素。真正的AI红利普及，或许需要等待成本大幅降低、模型更加“亲民”的那一天，而非仅仅停留在“实验室成就”的层面。

【我们在想】 AI的高端能力何时能“飞入寻常百姓家”？商业模式如何创新，才能在追求技术极限的同时，兼顾普惠性和用户体验，避免AI成为少数人的“奢侈品”？

【信息来源】

开放：AI时代地缘政治的新战场——美国开源AI战略的深层逻辑

【AI内参·锐评】 美国将开源AI上升为国家战略，并非出于纯粹的“技术理想主义”，而是以“民主”之名，行“地缘政治围堵”之实，企图打造一个以其主导的全球AI生态。

【事实速览】 美国白宫已将开源AI提升为一项国家优先战略，旨在通过强调开放原则，加速AI创新、构建全球技术领导力，并以此作为地缘政治竞争的关键工具。该策略将中国视为首要战略竞争对手，融合了民主价值观、商业利益与国家安全考量。美国计划通过主导关键开源框架、吸引全球人才，以及构建更健康的算力金融市场等措施，在塑造未来AI生态中占据主导地位，同时确保AI基础设施不被“对抗性技术”利用。

【背景与动机】 在AI技术可能改变全球力量对比的背景下，美国希望通过开源这一看似开放的策略，掌握AI生态的底层控制权，确保其技术霸权和国家安全。通过推动开源，美国可以最大限度地汇聚全球AI人才和创新活力，形成去中心化的创新势能，从而在与中国的AI竞争中取得先发优势。这是一种**“以退为进”**的战略，表面上开放技术，实则通过生态主导来限制竞争对手的崛起。

【弦外之音】 美国将开源AI视为一种**“软性封锁”策略的补充**。它允许技术传播，但在关键的算力、芯片、数据基础设施和顶层架构上仍保持战略控制。通过主导开源框架和标准，美国实际上在输出其技术规范和生态规则，使得全球开发者和企业即便使用开源技术，也难以完全脱离美国的影响力范围。这种**“开放式主导”**，比单纯的“技术壁垒”更具隐蔽性和渗透性，是其地缘政治竞争的更高明手腕。

【我们在想】 当国家将“开源”作为地缘政治工具，其本质的开放性是否会受到扭曲？这种战略是否会加速AI阵营的对立，阻碍全球在AI治理上的真正合作与共同繁荣？

【信息来源】

Cohere Command A Vision：企业级多模态AI的效率革命与未来范式重塑

【AI内参·锐评】 Cohere Command A Vision以“极致效率”颠覆了“算力军备竞赛”的固有思维，宣告企业级AI的竞争重心已从“堆砌参数”转向“ROI与落地”，效率才是王道。

【事实速览】 Cohere近期发布了Command A Vision多模态模型，该模型在DocVQA、TextVQA、OCRBench等视觉语言任务中展现出超越GPT-4.1的性能，并具备256k的超长上下文长度。其最引人注目的是惊人的算力效率，仅需两块高性能GPU（如NVIDIA A100）即可部署，显著降低了企业级多模态AI的部署门槛和运营成本。这一突破预示着AI计算范式的转变，将加速以文档智能分析为核心的AI应用在企业中的普及。

【产品经理必读】 Command A Vision的低部署门槛和高效率，为产品经理提供了全新的AI应用设计思路。过去，多模态AI的高算力要求限制了许多中小企业和垂直行业的应用想象。现在，产品经理可以更灵活、更经济地设计和部署AI解决方案，特别是针对企业内部的文档智能分析、知识管理、自动化决策支持等场景。这意味着，AI产品不再是少数巨头的“专属玩具”，而是能真正渗透到各行各业，解决具体业务痛点，实现更广泛的商业价值。

【未来展望】 Command A Vision的出现预示着，随着AI技术栈的成熟，模型优化将从单纯的“更大”转向**“更小、更快、更高效”，成为新的潮流。未来将涌现更多针对特定任务和硬件环境进行优化的定制化模型**。这种效率革命将加速AI与“真实世界数据”（如PDF、图表、合同）的深度融合，推动企业数据资产的深度挖掘。同时，这也将促使芯片设计和云计算服务向更高能效比方向发展，为更广泛的AI部署奠定基础。

【我们在想】 当AI效率成为核心竞争力，这将如何重塑芯片、云计算乃至整个AI供应链的投资逻辑？“极致效率”是否会成为AI普及和规模化落地的最终突破口，从而真正实现AI的“普惠”？

【结语】 今日的AI领域，正上演着一场场理念与技术的激烈碰撞。谷歌Deep Think与Deep Cogito v2在“思考”能力的极限拉扯，Cohere Command A Vision在“效率”维度上的降维打击，以及美国将“开源AI”提升至国家战略高度的地缘政治考量，都指向同一个核心：AI的未来，将由谁来定义“思考”，如何平衡“开放”与“封闭”，以及最终能否实现“普惠”和“高效落地”所决定。 我们正站在一个关键的十字路口，接下来的每一步，都将深刻影响人类与智能系统协作的未来图景。