叶小杰副教授

叶小杰，上海国家会计学院金融系主任、副教授、硕士生导师，入选全国高端会计人才（学术类）、财政部首批会计人才库成员。获评上海市青年五四奖章、上海市青年岗位能手、上海市青浦区青年英才。兼任中国金融会计学会理事、专家委员会委员，中证中小投资者服务中心持股行权专家委员会委员，教育部学位中心学位论文抽检通讯评议专家，多家上市公司独立董事。

研究方向：公司金融与资本市场

⬇️以下为观点全文：

春节期间，人工智能领域迎来了一位新的明星——DeepSeek。这款由国内团队研发的 AI 模型以其卓越的性能和创新的特点，迅速在全球范围内引发广泛关注，甚至抢了ChatGPT的风头。人工智能系统的开源VS闭源之争，也伴随着这一事件而不断被提及。DeepSeek的横空出世，不仅展示了 AI 技术的飞速发展，更引发了我们对于背后会计与财务逻辑的深入思考。本文尝试从信息不对称、成本效益原则、资产专用性等视角，剖析AI 进化背后的会计与财务逻辑。

一、缓解信息不对称：开源模式的优势

数字化时代，信息透明度对于企业决策和市场竞争力至关重要。ChatGPT作为一款具有强大语言生成能力的 AI 模型，原本也是标榜开源模式，这从其母公司叫OpenAI可见一斑。然而，随着商业化进程的深入，OpenAI选择了闭源。在闭源模式下，软件开发者与投资者、企业与用户之间存在显著的信息不对称问题。ChatGPT的模型代码、训练方法等关键信息未对外公开，这使得用户对其运行机制和数据隐私处理知之甚少，犹如面对一个黑箱，影响了用户对产品的信任度。

DeepSeek则采用开源模式，这一举措显著缓解了信息不对称问题。开源模式使得 DeepSeek 的模型代码、训练方法、参数设置等信息对外公开，软件开发者和用户可以直接获取相关信息，从而增强了信息的可验证性。投资者能够更准确地评估DeepSeek的技术潜力和市场前景，降低了投资风险。这种信息透明度的提升，不仅有助于投资者做出更明智的决策，也为企业在选择 AI 技术供应商时提供了更多的参考依据。

二、成本-效益原则：训练成本的降低

企业在进行任何投资和技术应用时，都需要权衡成本与效益，以实现资源的最优配置。ChatGPT 的训练成本相对较高，这主要是由于其采用了大规模的预训练模型和复杂的训练方法。高昂的训练成本不仅增加了企业的财务负担，还限制了模型的广泛应用和推广。在成本-效益原则下，高训练成本可能使得ChatGPT 在市场竞争中处于不利地位，因为企业需要在有限的资源下追求效益最大化。

DeepSeek 通过创新的训练策略，如减少监督微调（SFT）步骤，实现了显著的成本降低，同时保持了卓越的模型性能。DeepSeek-V3的正式训练成本包括预训练、扩展上下文和后训练三个阶段，共计 557.6 万美元。相比其他同类模型，如GPT-4的训练成本约 6300 万美元，DeepSeek-V3的训练成本大幅降低。在成本-效益原则下，DeepSeek 的低成本优势使其在市场竞争中更具吸引力，能够以较低的成本获得较好的模型性能，符合企业追求效益最大化的财务管理目标。

三、资产专用性理论：灵活适配降低专用性风险

资产专用性是指用于特定用途后被锁定很难再移作他用性质的资产，若改作他用则价值会降低，甚至可能变成毫无价值的资产。在 AI 应用于会计与财务管理场景中，ChatGPT 闭源模式下，企业为适应其特定的技术架构和数据格式，可能需要投入大量资源进行适配，这些投入形成了较高的资产专用性。一旦 ChatGPT 后续发展不如预期，或者企业想要更换 AI 服务提供商，之前投入的适配资源就面临贬值风险，成为沉没成本。

DeepSeek 的开源模式则极大地降低了这种资产专用性风险。企业基于开源代码，可以根据自身需求灵活调整和定制，减少对特定技术架构的依赖。即使未来企业选择其他 AI 技术，基于 DeepSeek 开源代码所做的前期开发和适配工作，也能在一定程度上被复用，降低了因技术变更带来的成本损失，提高了企业资产运用的灵活性和安全性，符合企业财务管理中对资产有效配置和风险控制的要求。

四、价值创造：技术创新与生态系统建设

技术创新是企业价值创造的核心驱动力之一。ChatGPT 的闭源模式在技术创新方面可能相对受限，由于缺乏开源社区的广泛参与，技术创新的速度和范围可能受到限制。企业难以充分利用外部资源和智慧，加速技术的迭代和优化，这可能影响其在市场竞争中的地位。

DeepSeek 通过开源模式促进了技术创新，吸引了更多的开发者和研究机构参与，加速了技术的迭代和优化，从而提升了模型的价值。开源模式还有助于构建一个庞大的生态系统，包括开发者、研究机构、企业等各方的参与，形成了一个互利共赢的局面，为各方创造了更多的价值。例如，DeepSeek 的开源社区中，开发者可以基于其模型代码进行二次开发和创新，推动技术的不断进步。同时，企业可以与研究机构合作，共同开展技术研发和应用探索，实现资源共享和优势互补。这种生态系统不仅为 DeepSeek 本身创造了价值，也为整个 AI 产业的发展注入了新的活力。

五、结语

从 ChatGPT 到 DeepSeek 的进化，不止是技术层面的突破，也是会计与财务逻辑在AI领域的生动体现。开源模式缓解了信息不对称，降低了训练成本，减少了资产专用性风险，并通过技术创新和生态系统建设创造了更多价值。这些变化相互关联、相互促进，为我们理解 AI 技术的发展提供了新的视角，也为企业的财务管理和战略决策提供了有益的启示。未来，随着 AI 技术的不断发展，这些会计与财务逻辑将继续发挥重要作用，推动 AI 产业的健康、可持续发展。

（作者：叶小杰  此文主要内容发表在《中国会计报》2025年2月14日13版 ）