當用戶與ChatGPT進行長對話時，往往會發現響應速度逐漸變慢。這一現象背后隱藏著人工智能領域的基礎性挑戰：處理長文本序列需要消耗海量計算資源。盡管美國科技企業可以通過增加硬件投入緩解問題，但受制于芯片出口限制的中國AI公司深度求索（DeepSeek）卻另辟蹊徑，通過算法創新實現性能突破。
這家中國AI企業近日發布的DeepSeek-V3.2-Exp模型引發行業關注。該模型采用自主研發的"DeepSeek稀疏注意力"（DSA）技術，在保持性能的同時將API價格下調50%。這項突破建立在深度求索1月推出的R1模型基礎之上——該模型以僅600萬美元的訓練成本達到與OpenAI o1相當的性能，其應用曾登頂iPhone應用商店排行榜。
傳統Transformer架構的"暴力計算"模式是導致效率瓶頸的根源。當輸入1000個詞匯時，模型需要進行100萬次詞間關系計算；輸入量增至1萬詞匯時，計算量將飆升至1億次。這種二次方增長的運算需求，使得處理長對話成為技術難題。即便OpenAI可能在GPT-5中應用了稀疏注意力技術，長對話處理仍存在性能損耗。
深度求索的解決方案通過"閃電索引器"組件實現精準篩選。該神經網絡模塊會對詞對相關性進行評分，僅保留每個詞匯最關鍵的2048個連接。實驗數據顯示，采用稀疏注意力后，模型在長文本處理中的API成本最高可降低50%，且性能表現與前代模型持平。這種創新使得中國AI企業在硬件受限的情況下，依然保持技術競爭力。
與西方科技巨頭封閉的技術路線不同，DeepSeek-V3.2-Exp包含MIT許可證下的開源組件和開放權重，為全球研究者提供了創新基礎。盡管目前效率提升數據來自企業自測，尚未經第三方驗證，但這項突破已展現出降低AI推理成本的巨大潛力。在長文本處理場景中，稀疏注意力技術可能成為改變行業格局的關鍵變量。
技術原理層面，注意力機制是AI理解語言的核心。通過量化詞匯間的關聯性，模型能夠構建上下文語境。例如在"銀行提高了利率"的句子中，注意力機制幫助區分"銀行"的金融屬性與地理屬性。深度求索的創新在于，通過智能篩選關鍵關聯，在保證理解準確性的前提下，將計算量從全量比較縮減至重點關聯分析。
這項技術突破的背景值得關注。2017年原始Transformer架構設計時，主要面向數百個Token的機器翻譯場景。當應用場景擴展至數千甚至上萬Token時，傳統方法的計算成本呈指數級增長。深度求索的稀疏注意力技術，通過動態識別關鍵關聯，為處理超長文本提供了可行方案。
