成熟阶段：AlphaGo Zero及后续AI（2017年后）
硬件需求：AlphaGo Zero（2017年）进一步突破，仅需1台机器和4个TPU，完全摒弃人类数据，通过490万次自我对弈训练，在3天内达到超人类水平，且能耗仅为早期版本的极小部分。
围棋水平：AlphaGo Zero以100:0完胜AlphaGo Lee，展现了无与伦比的棋力。其行棋逻辑完全脱离人类经验，甚至重新定义了围棋定式，被尊为“围棋之神”。
技术革新：采用 纯强化学习框架，从零开始自我进化，结合更高效的神经网络架构（如残差网络），大幅减少对硬件的依赖。
当前围棋AI的硬件需求与水平（2025年）
硬件需求：当前主流围棋AI（如腾讯“绝艺”、星阵围棋等）普遍采用 轻量化模型，可在普通GPU集群甚至单卡上运行，部分开源项目（如KataGo）甚至支持消费级显卡。专用AI芯片（如寒武纪NPU）进一步提升了性能功耗比。
围棋水平：现代围棋AI已全面超越人类顶尖棋手，其等级分普遍超过 4500分（人类最高约3700分），且具备更强的适应性和实时分析能力。例如，AlphaGo教学工具可实时生成全局胜率分析，帮助棋手学习新型策略。
三、围棋AI发展进程的速度——总结
时间线与重要事件
2015年10月：AlphaGo战胜欧洲围棋冠军樊麾。
2016年3月：AlphaGo Lee战胜李世石。
2017年5月：AlphaGo Master战胜柯洁。
2017年：AlphaGo Zero发布，仅用3天训练就达到AlphaGo Lee的水平，40天后超越AlphaGo Master。
2018年12月：AlphaZero发布，仅用8小时就战胜了围棋最强智能系统AlphaGo Zero。
2025年：一台普通家庭电脑，使用开源围棋AI软件，本地安装运行可以挑战顶尖职业棋手。
四、DeepSeek的必然性：算法与硬件的共生进化
2024年，中国AI企业深度求索（DeepSeek）发布第二代模型，其创新的 Multi-Head Latent Attention（MLA） 架构，将推理阶段的KV Cache数据量压缩至传统Transformer的1/3，硬件需求降低40%。2025年1月20日：DeepSeek-R1发布，性能对标OpenAI o1，开源，登顶美国应用商店；其综合性能之强大“震惊世界”。这一成就并非偶然，而是科技发展必然规律。
1. DeepSeek发展进程中的重要时间线：
2023年7月：DeepSeek成立，总部杭州，由幻方量化创立。
2023年11月：发布DeepSeek Coder和DeepSeek LLM。
2024年5月：DeepSeek-V2，MoE架构，成本降低。
2024年12月：DeepSeek-V3，更大参数，FP8训练。
2025年1月：DeepSeek-R1发布，性能对标OpenAI，开源；登顶美国应用商店；
正如经济日报所言：“大模型创新不再依赖最先进硬件，而是通过工程智慧实现效能跃升。”
五、未来图景：AI普惠化的技术哲学
从AlphaGo到DeepSeek，AI发展呈现两条清晰脉络：
科学启示在于：
当前，围棋AI软件已家庭化，普通电脑可以独立安装，棋力可达职业高段水平：
笔者电脑配置（英特尔12代CPU 12600K，内存16G，显卡3070）,本机部署围棋AI软件，该配置可支持围棋AI达到职业初段至三段水平（ELO 3000-3400分），使用轻量化模型（如KataGo 20b权重）。适合个人训练分析、比赛辅助，更高配置（如RTX 4080 32GB内存）可挑战顶尖职业棋手。
结语：AI的“瘦身革命”与人类智慧的共鸣
AlphaGo用算力叩开了围棋圣殿的大门，用算法普惠了围棋爱好者，印证了算法的优化是AI未来发展的必由之路；而DeepSeek则以算法的优雅证明：真正的智能，不在于计算资源的丰俭，而在于对问题本质的洞察。这场从“硬件依赖”到“算法自治”的变革，不仅是技术的胜利，更是人类探索高效与普惠的永恒追求。未来，当AI以更小的“身躯”承载更大的智慧，或许我们将真正理解——技术的终极目标，是让机器像人一样思考，而非像机器一样计算。返回搜狐，查看更多