当用户与ChatGPT进行长对话时，往往会发现响应速度逐渐变慢。这一现象背后隐藏着人工智能领域的基础性挑战：处理长文本序列需要消耗海量计算资源。尽管美国科技企业可以通过增加硬件投入缓解问题，但受制于芯片出口限制的中国AI公司深度求索（DeepSeek）却另辟蹊径，通过算法创新实现性能突破。
这家中国AI企业近日发布的DeepSeek-V3.2-Exp模型引发行业关注。该模型采用自主研发的"DeepSeek稀疏注意力"（DSA）技术，在保持性能的同时将API价格下调50%。这项突破建立在深度求索1月推出的R1模型基础之上——该模型以仅600万美元的训练成本达到与OpenAI o1相当的性能，其应用曾登顶iPhone应用商店排行榜。
传统Transformer架构的"暴力计算"模式是导致效率瓶颈的根源。当输入1000个词汇时，模型需要进行100万次词间关系计算；输入量增至1万词汇时，计算量将飙升至1亿次。这种二次方增长的运算需求，使得处理长对话成为技术难题。即便OpenAI可能在GPT-5中应用了稀疏注意力技术，长对话处理仍存在性能损耗。
深度求索的解决方案通过"闪电索引器"组件实现精准筛选。该神经网络模块会对词对相关性进行评分，仅保留每个词汇最关键的2048个连接。实验数据显示，采用稀疏注意力后，模型在长文本处理中的API成本最高可降低50%，且性能表现与前代模型持平。这种创新使得中国AI企业在硬件受限的情况下，依然保持技术竞争力。
与西方科技巨头封闭的技术路线不同，DeepSeek-V3.2-Exp包含MIT许可证下的开源组件和开放权重，为全球研究者提供了创新基础。尽管目前效率提升数据来自企业自测，尚未经第三方验证，但这项突破已展现出降低AI推理成本的巨大潜力。在长文本处理场景中，稀疏注意力技术可能成为改变行业格局的关键变量。
技术原理层面，注意力机制是AI理解语言的核心。通过量化词汇间的关联性，模型能够构建上下文语境。例如在"银行提高了利率"的句子中，注意力机制帮助区分"银行"的金融属性与地理属性。深度求索的创新在于，通过智能筛选关键关联，在保证理解准确性的前提下，将计算量从全量比较缩减至重点关联分析。
这项技术突破的背景值得关注。2017年原始Transformer架构设计时，主要面向数百个Token的机器翻译场景。当应用场景扩展至数千甚至上万Token时，传统方法的计算成本呈指数级增长。深度求索的稀疏注意力技术，通过动态识别关键关联，为处理超长文本提供了可行方案。
