由此我们可以看到，AI在对比两款车型的过程中，巧妙地将这一问题拆解成了续航里程、动力性能、外观设计、内饰设计、智能化与自动驾驶、市场表现与用户口碑、价格等多个项目，分别处理得出较为完整且专业的答案。
这便是“术业有专攻”的优势——MoE模型之所以受到越来越多厂商的关注，首要的关键就在于其所带来的全新解决问题的思路促使模型的性能得到了较为显著的提高。特别是伴随着行业复杂问题的涌现，这一优势将使得MoE模型得到更广泛的应用。
各大厂商争先开源MoE模型：解决AI算力荒的另一条路径开源的意义在于让MoE模型更好的普及。那么，对于市场而言，为什么要选择MoE模型？
抛开性能来说，MoE模型更突出的一点优势则在于算力效率的提升。
DeepSeek-MoE 16B在保持与7B参数规模模型相当的性能的同时，只需要大约40%的计算量。而37亿参数的源2.0-M32在取得与700亿参数LLaMA3相当性能水平的同时，所消耗的算力也仅为LLaMA3的1/19。
也就意味着，同样的智能水平，MoE模型可以用更少的计算量和内存需求来实现。这得益于MoE模型在应用中并非要完全激活所有专家网络，而只需要激活部分专家网络就可以解决相关问题，很好避免了过去“杀鸡用牛刀”的尴尬局面。
举个例子，尽管DeepSeek-MoE 16B的总参数量为16.4B，但每次推理只激活约2.8B的参数。与此同时，它的部署成本较低，可以在单卡40G GPU上进行部署，这使得它在实际应用中更加轻量化、灵活且经济。
在当前算力资源越来越紧张的“算力荒”局面下，MoE模型的出现和应用可以说为行业提供了一个较为现实且理想的解决方案。
更值得一提的是，MoE模型还可以轻松扩展到成百上千个专家，使得模型容量极大增加，同时也允许在大型分布式系统上进行并行计算。由于各个专家只负责一部分数据处理，因此在保持模型性能的同时，又能显著降低了单个节点的内存和计算需求。
如此一来，AI能力的普惠便有了非常可行的路径。这样的特性再加上厂商开源，将促使更多中小企业不需要重复投入大模型研发以及花费过多算力资源的情况下便能接入AI大模型，获取相关的AI能力，促进技术普及和行业创新。
当然，在这个过程中，MoE模型厂商们在为市场提供开源技术的同时，也有机会吸引更多企业转化成为付费用户，进而走通商业化路径。毕竟，MoE模型的优势摆在眼前，接下来或许将有更多的企业斗都会尝试新的架构来拓展AI能力，越早开源越能吸引更多市场主体接触并参与其中。
但是，开源最关键的优势还是在于MoE模型对当前算力问题的解决。或许，随着MoE模型被越来越多的企业所接受并应用，行业在获得相应AI能力的同时也不必困顿于算力资源紧张的问题了。
写在最后MoE大模型作为当前人工智能领域的技术热点，其独特的架构和卓越的性能为人工智能的发展带来了新的机遇。不管是应用还是开源，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，MoE大模型有望在更多领域发挥巨大的潜力。
MoE模型的本质在于为AI行业的发展提供了两条思路，一是解决应用上的性能问题，让AI有了更强大的解题思路。二是解决算力上的欠缺问题，让AI有了更全面的发展空间。由此来看MoE模型能成为行业各大厂商的宠儿，也是水到渠成的事情。
