新闻传播学自成为教育部设立的国家一级学科以来已经有30余年了，该学科是改革开放的产物和成果，正体现了彼时教育部批准建立该学科时的国际视野和前瞻性。该学科是在中国原有的宣传工作实践和带有强烈苏联色彩的新闻学科基础上形成的，经过了20世纪80年代的思想解放和90年代的传媒市场化实践，又吸收了美国大众传播学的理论成果，进而形成独具中国特色的新学科。

AI技术的发展，给新闻传播学科乃至整个传媒领域学科的教育带来巨大挑战，教育界应如何进行系统性变革以应对挑战？人才培养该如何为建设具有全球影响力的传媒体系服务？这些问题是当前传媒教育亟须破解的问题。

新闻传播学科的发展成就与面临问题

新闻传播学科发展的巨大动力主要来自中国媒体的产业化发展实践、中国互联网产业的迅速崛起以及国家教育体系的发展。中国媒体的产业化过程又经历市场化、网络化、产业化、国际化、职能化的过程。全国各高校先后兴办了800余个（所）新闻与传播院系，批准建立了10余个博士学位授予点与上百个硕士学位授予点。新闻传播学科的发展和大量的人才培养对推动中国传媒业发展和中国互联网产业崛起具有里程碑式的历史性贡献。

但是，由于互联网信息技术的快速发展和迭代创新，以及中国的和平崛起、国际政治经济格局的巨大变化，新闻传播学教育难以适应急剧变化的大环境，处在一种与传媒实践和业界逐渐脱节并愈发游离的状态。新闻传播学界非但不能引领和指导传媒业的发展实践，反而频频落后于业界的发展步伐。学科理论与传媒实践严重脱节的教育现状，既使得很多毕业生找不到心仪的工作，又导致传媒业界与互联网平台很难招聘到合适的人才。大量新闻传播学子都无法做到学以致用——学什么不干什么，干什么不学什么，这可以说是一门学科发展的悲剧。

面对百年未有之大变局，新闻传播学科是困惑和迷茫的。这种现象不仅存在于中国的新闻传播学界，同样存在于美国，欧洲则更为严重，不同国家的新闻传播学科和学者都面临着同样的危机和困惑。在这样一种共同危机和学科困惑下，中国学者和全世界新闻传播学者都站在同一条起跑线上，没有什么可以依赖和借鉴的理论模式，也不再满足于拿来主义与翻译套用，只能靠我们自己去进行富有创造性的研究和探索。

传媒教育改革需要具有颠覆性的创新思维，需要在人工智能时代的新起点上再出发。

DeepSeek的颠覆性创新对传媒教育的启示

DeepSeek的颠覆性创新引发了全球震惊和广泛关注。2025年1月31日，英伟达官网发布消息称DeepSeek-R1模型是最先进高效的大型语言模型，在推理、数学和编码方面表现出色。OpenAI首席执行官奥特曼表达了对DeepSeek的赞赏，英伟达、微软、亚马逊三大美国“巨头”公司同日接入DeepSeek。DeepSeek被全球顶级科技公司接受，得益于其创始人梁文锋及其团队的颠覆性创新。

在这个人工智能带来重大转折的历史时刻，面对梁文锋、黄仁勋等“数字英雄”的出现，我们不禁要思考，这样的人才是怎么培养出来的？支撑他们实现里程碑式的颠覆性创新的底层逻辑到底是什么？笔者认为是算力。如此低成本大模型的研发与中国的世界一流算力中心相关，而能够支撑这么强大的算力中心还与丰富的电力资源有关。无论是强大的算力，还是强大的电力，都是中国综合国力日益强大的表现。

DeepSeek大模型具有颠覆性的成本优势，可能使传统以“高投入、高算力”为核心的大模型研发路径受到冲击。中国已经具备如此强大的算力且成本极低，使得过去市场在该领域对美国的“迷信”与依赖格局悄然改变。如果DeepSeek“花小钱办大事”的创新研发模式得到持续验证，那么有理由相信，未来中国还会拥有一系列“爆炸性”创新。

英伟达称DeepSeek-R1是一款具有先进推理能力的开源模型。与直接提供答案不同，DeepSeek-R1的推理模型会对一个问题进行多次推理，通过思维链、共识和搜索方法来生成最佳答案。DeepSeek-R1 NIM微服务在单个英伟达HGX H200系统上，每秒最多可处理3872个Token。DeepSeek-R1是此扩展定律的完美示例，证明了加速计算对于代理AI推理的需求至关重要。由于模型可以反复“思考”问题，因此它们会创建更多输出Token和更长的生成周期，模型质量会不断提高。