请你提供具体的“史上最大规模 WAIC”的相关信息呀，比如它的举办地点、主要展示内容、参与的机构等，没有这些具体细节的话，我很难准确地为你创作描述呢。

今年的上海世界人工智能大会（WAIC）比去年有什么不同，最简单现成的答案，就是DeepSeek。

从巴黎人工智能峰会到WAIC，DeepSeek从未亲临现场，却依然是中国开源技术栈叙事的支点，定义了叙事节奏、商业尺度与国际话语权的边界。WAIC的几处关键画面印证了这一切。

无论DeepSeek未来如何，它正如OpenAI证明扩展涌现智能一样，打破了原先束缚中国创新的思维惯性。开源模型可以逼近最前沿的闭源模型，这样的硬核创新也完全可以只由中国本土人才实现；开源模型将冲击闭源模型创建的商业体系，中国可以凭借开源技术栈争夺全球市场，并在与美国竞争中提高自己的话语权。在这个意义上，DeepSeek正在潜移默化地化身为具体的方法论。

也许前Google CEO埃里克·施密特（Eric Schmidt）对这一切深有感触。今年，他同时出席了巴黎峰会与WAIC。在巴黎峰会上，他警告西方国家需要加强构建开源AI模型，并呼吁西方与中国加强合作。这一次，他继续点赞DeepSeek，同时提议要与中国及其他开源技术的倡导者们合作。“未来超级智能之间的协作最终是不可避免的”，美国与中国在这些问题上的合作也是不可避免的。

DeepSeek不仅震撼了硅谷，也以冲击估值逻辑的方式，激活了“六小虎”中尚存AGI信仰的企业。在今年的WAIC上，“六小虎”并没有悉数到场。已经放弃AGI的百川智能与零一万物缺席了；智谱AI和月之暗面（MoonShot）到场，但展位不大；阶跃星辰（StepFun）与稀宇科技（MiniMax）动静最大，这既是因为“东道主”的身份，也因为就差阶跃星辰拿出点什么来。

MiniMax创始人闫俊杰的演讲，被主办方恰好排在了辛顿的开幕式演讲之后。后者也是这届WAIC最大亮点之一。闫俊杰为更多AI初创企业鼓劲称，大模型参数规模的增长速度，在过去半年已经放缓，拥有非常多算力的公司和没有那么多算力的公司，在训练上的差异可能不会那么大。

增量部署的算力，很多花在做更多的研究跟探索上。但是，研究和探索，除了取决于算力之外，还取决于高效的整体实验设计、高效的研发团队，以及一些天才的创意。这呼应了辛顿所说的，如果想做真正原创性研究，就应该去寻找那些你认为“所有人都搞错了”的领域。

阶跃星辰则拿出了旗舰基础模型Step 3。这就是该公司研究与探索的最新成果。这个3210亿总参数规模，每次激活380亿参数的模型，在多项基准测试中表现突出，阶跃星辰称之为“最强开源多模态推理模型”。作为推理模型，它具备视觉能力。多模态也正是阶跃星辰最擅长的，CEO姜大昕称，多模态领域也开始向强化学习过渡。在这次WAIC上，阶跃星辰还发布了多模理解生成一体化模型Step 3o Vision以及第二代端到端语音大模型Step-Audio 2。

Step 3会在7月31日开源，将迎来更严格的一线开发者的试用与评价，也会有更多技术细节披露。刷榜粉饰无法被利益中立的第三方成功复现。如果说实现AGI存在验证者定律，验证是否容易决定着能力的边界，那么，某种意义上开源模型一直都在接受着最广泛与最深入的验证。这正是开源真正推动了创新的关键之一。这也是去年底至今DeepSeek被推向聚光灯下最关键的原因之一。

至此，“六小虎”中仍在研发预训练大模型的全部交卷，而且都将DeepSeek视为了不得不超越的对象。与OpenAI在发布ChatGPT与GPT-4，证明Transformer可以带来智能涌现后一样，证明了中国可以主导开源创新，而且开源创新可以无限逼近全球最领先水平的DeepSeek，成为了其他企业追赶与超越的对象。

今年二季度，智谱更新了GLM-4-0414，称其性能可与OpenAI的GPT系列和DeepSeek的V3/R1系列相媲美；MiniMax与月之暗面更不用说，前者整整一周的上新活动，就是DeepSeek曾用过的方式，后者的K2更是实现了对R1-0528的超越，登顶LMArena的开源模型榜单。这次，阶跃星辰也称在国产芯片上的推理效率，最高可达DeepSeek-R1的300%。

不在场的DeepSeek仍然无处不在。蚂蚁数科在金融垂直领域的大模型Agentar-Fin-R1-32B，宣称在各项金融测评集上，超越了超大尺寸推理模型R1和GPT-o1。而壁仞科技创始人张文则提到，Deepseek等国产大模型牵动了国内芯片的设计发展。

OpenAI仍然没有发布GPT-5。这使得世界停留在GPT-4时代，持续小步创新。从GPT-4到GPT-5的这段时间，成为其他企业纷纷超越的窗口期。传言这一切最快会在本月底或8月初改变。DeepSeek也没有发布V4或者R2，也给了国内企业追赶反超的机会。在缺乏颠覆性创新的情况下，反超存在不同解读语境。

DeepSeek曾以更低的训练成本与更高性价比的推理震惊硅谷。但是，token经济学的现实意义，在于它必须服务于应用场景的具体实践。在这个时候，单纯比较每百万token的价格意义并不唯一，它必须与首个token生成延迟、每秒每用户token数，以及上下文窗口等关键性能指标联动。

这也是初创企业通过技术创新与模型迭代，可以超越DeepSeek的现实维度。MiniMax的M1引入了闪电注意力机制（Lightning Attention），以更低的算力消耗，带来了更长的推理空间；它支持100万tokens输入，是DeepSeek-R1的八倍。

月之暗面的K2采用了更少的注意力头，更多的专家，改良了MuonClip与QK-Clip，可以提高长上下文效率与每个token的处理效率。阶跃星辰的Step 3则强调了对国产芯片更彻底的软硬件优化，还联合了10家国产芯片、基础设施厂商，发起成立了“模芯创新生态联盟”；在英伟达的CUDA生态上，Step 3相较R1的吞吐量也提升了超70%。

在DeepSeek开启的中国开源技术栈的叙事上，这些聚焦于低成本与高效率的创新与反超，更具现实与时代意义。最近很长一段时间，AI行业的重心已经从基础模型突破转向了应用落地。开源模型正是推动应用创新的关键力量。

这场有史以来规模最大的世界人工智能大会（WAIC）也不例外。谈论基础模型创新的越来越少，谈论智能体与端侧应用的越来越多，它们都是具体的“执行者”，分别对应数字世界与物理世界。机器人企业占据了整整一层楼，从去年的18家攀升至今年的80家，与AI还隔着一层机器人的供应链企业也来了；阿里巴巴把大模型装进了夸克AI眼镜，腾讯在发布混元世界模型1.0之外，还推出了智能体全家桶。

不过，在基础模型领域，阶跃星辰与稀宇科技是这次在WAIC亮相的少数真正打出“硬牌”的初创公司。相比DeepSeek目前仍以追求AGI为唯一目标，对终端用户体验和商业化路径兴趣不大，这两家公司仍然在意。它们相对DeepSeek的进步，也正是围绕如何多快好省地推动应用落地展开的。年化收入10亿元人民币正在成为新的门槛。在本届WAIC中，达到这一收入规模的初创公司，除了阶跃星辰，还有宇树科技与智元机器人，后两者最近也开源了不少数据集。

从年初至今，美国对中国开源技术栈的解读，都更具地缘竞争意味。硅谷与华盛顿担心美国以外的世界，都是中国的开源模型的。在这一届WAIC上，中国更前进了一步，把这一叙事做实了。会上发布的《人工智能全球治理行动计划》，提议打造跨国开源社区和安全、可靠开源平台，释放出了强烈的信号。

本文来自微信公众号：未尽研究 （ID：Weijin_Research），作者：未尽研究