第2次“DeepSeek事件”预测-DIKWP白盒测评：基于DIKWP坍塌的"蒸馏"分析及未来趋势

段玉聪（Yucong Duan）

人工智能DIKWP测评国际标准委员会-主任

世界人工意识大会-主席

世界人工意识协会-理事长

(联系邮箱：duanyucong@hotmail.com)

引言

2025年初，由中国创业公司推出的人工智能模型DeepSeek引发了全球瞩目的技术冲击波，被视为“DIKWP坍塌”的典型案例 (DIKWP坍塌对未来1-5年量化交易行业影响的预测报告-段玉聪的博文)。所谓DIKWP，是指**数据（Data）-信息（Information）-知识（Knowledge）-智慧（Wisdom）-实践/目的（Practice/Purpose）**这样一个分层的认知框架。在传统人工智能的发展路径中，AI系统往往遵循DIKWP的层级逐步演进，从海量数据提取信息、积累知识，进而形成一定的智慧用于实践。然而，DeepSeek事件表明，这一层级体系正面临“坍塌”——AI系统内部对DIKWP各层次的区隔变得不再清晰，而是通过新的技术手段实现端到端的跨层跃迁 (DIKWP坍塌对未来1-5年量化交易行业影响的预测报告-段玉聪的博文)。本报告将围绕这一现象展开分析。

首先，我们将介绍DIKWP框架的概念和理论背景，以及该模型在人工智能和大模型领域的应用价值。接着，对DeepSeek事件进行剖析，说明其具体表现及其如何触发DIKWP坍塌。第三部分深入阐释DIKWP坍塌的内部机制，探讨DIKWP层次转化关系如何影响当前大模型的“内容够用”认知上限，以及这种封闭如何反而带来效率提升。第四部分讨论DIKWP白盒测评机制兴起所带来的影响，包括对白盒测评对传统大规模黑盒测评和RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）调优的冲击，并分析这是否构成一种DIKWP层次间的“蒸馏”现象。第五部分聚焦算力供给侧，考察DIKWP坍塌对英伟达等芯片供应商的冲击以及市场可能出现的变动。第六部分结合DeepSeek的效率提升和白盒测评机制，预测DIKWP坍塌进入加速阶段的趋势。第七部分尝试构建数学模型和进行元分析，以验证DIKWP坍塌的动态演化过程。最后，在第八部分提出对未来发展趋势的展望和建议，为研究者和行业提供参考。整个报告将采用学术性与科普性兼顾的语言风格，引用数据案例和实验结果佐证观点，引用格式遵循APA风格，并在必要时引入数学建模和元分析的方法对现象进行预测分析。

1. DIKWP概念及理论背景

1.1 DIKW金字塔及其扩展

DIKWP源自经典的DIKW金字塔概念，即数据-信息-知识-智慧的层次模型，是信息科学和知识管理领域广为人知的理论框架 (International Test and Evaluation Standards For Artificial Intelligence ...)。DIKW模型描述了从原始数据到有意义的信息，再到体系化的知识，最终达到能够明智决策的智慧这一渐进过程。**数据（Data）**是原始的、未经过处理的客观事实或符号集合；**信息（Information）**是对数据进行处理和组织后赋予了语境和意义的内容；**知识（Knowledge）**是在理解大量信息基础上通过学习和经验所形成的概念、技巧和判断；**智慧（Wisdom）**则是能够运用知识和经验，再辅以良好的判断力做出明智决策的能力 (Applied Sciences | Special Issue : Purpose-Driven Data–Information–Knowledge–Wisdom (DIKWP)-Based Artificial General Intelligence Models and Applications) (Applied Sciences | Special Issue : Purpose-Driven Data–Information–Knowledge–Wisdom (DIKWP)-Based Artificial General Intelligence Models and Applications)。这一框架强调，从数据到智慧，每上升一个层次抽象度和价值提升，所需的理解也更深入。

然而，传统DIKW模型缺少对目的或实践的考虑。为此，学者在DIKW之上引入了第五层，即目的/实践（Purpose/Practice），形成了DIKWP模型(International Test and Evaluation Standards For Artificial Intelligence ...)。目的/实践层强调行动的方向性和目标导向，以及将智慧付诸实践时所涉及的伦理和价值判断 ((PDF) DEEPSEEK是DIKWP语义空间转化交互提升效率的案例初探)。正如Duan等人指出的，DIKWP模型是对传统DIKW模型的扩展，增加了“Purpose（目的）”这一要素，强调在从数据转化为知识和智慧的过程中，明确目标和意图的重要性 ((PDF) DEEPSEEK是DIKWP语义空间转化交互提升效率的案例初探) ((PDF) DEEPSEEK是DIKWP语义空间转化交互提升效率的案例初探)。通过引入目的层，DIKWP框架突出了目标驱动和人类价值在决策过程中的作用，使得模型更贴近实际应用场景的需求 ((PDF) DEEPSEEK是DIKWP语义空间转化交互提升效率的案例初探)。换言之，知识的创造和管理不仅在于收集和分析数据，还在于明确知识应用的特定目标或用途 (Applied Sciences | Special Issue : Purpose-Driven Data–Information–Knowledge–Wisdom (DIKWP)-Based Artificial General Intelligence Models and Applications) (Applied Sciences | Special Issue : Purpose-Driven Data–Information–Knowledge–Wisdom (DIKWP)-Based Artificial General Intelligence Models and Applications)。

1.2 DIKWP在人工智能与大模型中的应用

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