商业视点-"仨孩子的暴躁老妈"-DeepSeek，做AI竞争的破局者仨孩子的暴躁老妈

DeepSeek，做AI竞争的破局者仨孩子的暴躁老妈_ZAKER新闻

“公司+合作社+基地+农户”联动方式

文 | 伯虎财经，作者 | 森系中美大模型的差距在 1-2 年。起码在今年春节之前，这还是一个获得普遍认同的观点。直到中国科技公司深度求索发布了推理模型 DeepSeek-R1，用不到 GPT 二十分之一的成本，获得了和 OpenAI 的顶尖推理模型 o1 相当的能力。DeepSeek 的影响很快扩散到大洋彼岸。1 月 27 日，美国科技股遭遇 " 黑色风暴 "，费城半导体指数（SOX）狂泻 9.2%，创下 2020 年 3 月以来的最大单日跌幅。英伟达股价重挫近 17%，市值一夜之间蒸发近 6000 亿美元，创下美股历史上最大的单日市值缩水规模。博通、台积电、ASML、Google 和微软等科技巨头也未能幸免，股价分别下跌 17.4%、13%、7%、4% 和 2.14% 。与此同时，欧洲科技股市场同样哀鸿遍野，各类科技股惨遭抛售。引发全球资本市场 " 强烈地震 " 的幕后主角—— DeepSeek，不是任何发力大模型的大厂，或者创业明星，而是一家此前名声不显的小型科技初创公司。它由幻方量化创始人梁文锋一手创办，成立仅一年多。最能唤醒读者记忆的，可能是去年 8 月，DeepSeek 率先宣布其 API 价格大幅下调，输入费用调整为 0.1 元 / 百万 tokens，输出费用为 2 元 / 百万 tokens，随后各家大厂纷纷跟进。大模型价格战也就此打响。实际上，DeepSeek 的创始人梁文锋或许是最早把目光投向 AI 的那批人。不仅仅是他创立了量化基金，更有意思的例证是，在算力紧缺的 2023 年，国内只有五家公司拥有万块规模的显卡，前四位是阿里巴巴、腾讯、百度和字节跳动，剩下的那个就是幻方量化。开源、创新、成本。在硅谷，DeepSeek 被称作 " 来自东方的神秘力量 "。他们一面跟随，推出类似的推理模型，一面攻击，要求对其进行封杀甚至算力封锁。1 月 28 日，DeepSeek 曾连续发布两条公告称，DeepSeek 线上服务受到大规模恶意攻击。客观来讲，从产品实际表现来看，DeepSeek 目前只是跻身行业第一梯队，尚未实现对市面上现有产品的全面超越，也并非在技术底层实现了范式创新。但 DeepSeek 确实为全球 AI 行业的长期发展探索出了新的模式，也让长期被硅谷霸占话语权的 AI 行业出现了一些不一样的声音。正如 AI 领域泰斗吴恩达所言："DeepSeek 的创新表明，中美在生成式 AI 领域的差距正在迅速缩小，在某些领域中国已现领先迹象。" 01 DeepSeek，破了谁的金身？去年 12 月，36 氪旗下的暗涌账号采访了 DeepSeek。采访中提到了去年 8 月由 DeepSeek 发起的价格战，原因指向了一个事实——与很多大厂烧钱补贴不同，DeepSeek 是有利润的。早在去年 5 月，DeepSeek 发布的 DeepSeekV2 模型，就展现了他们非凡的效率：推理成本被降到每百万 token 仅 1 块钱，约等于 Llama370B 的七分之一，GPT-4Turbo 的七十分之一。并且相较于 OpenAI 公司来自全球顶尖学府几千人的大公司人力成本，DeepSeek 公司只有寥寥几百人，也没有全球前 50 的人才密度，聚集的是国内一众大学相关学科的博硕精英人才。更加难能可贵的是，DeepSeek-V3 在训练时使用的 GPU 是英伟达的 H800，一款在性能上被阉割的特供 AI 芯片。相比之下，GPT-4o 使用的是上万块英伟达 H100 芯片（性能优于 H800）。这和我们过去的认知是不同的。英伟达及美股大跌的原因直指 DeepSeek，原因在于 DeepSeek 的成功打破了 AI 大模型领域 " 拼投入 " 的惯常逻辑。AI 大模型只有砸钱、砸算力才能做出来的观念在行业中深入人心。2023 年，OpenAI 的 CEO 奥特曼（SamAltman）曾经访问印度，他对印度团队能否凭借仅 1000 万美元的预算，在 AI 领域构建出具有实质性成果的模型表示怀疑。在他看来，如果没有上亿美元的训练成本，是炼不出好的大模型的。毕竟作为 AI 行业的领军企业 OpenAI 至今都尚未实现盈利，很大一部分原因在于尖端 AI 模型的训练耗资惊人，运行成本也十分高昂。据测算，仅维持 ChatGPT 的运营，每天成本就高达 70 万美元。奥特曼则表示，未来的 AI 模型成本预计将超过 10 亿美元。高昂的成本也让后来者纷纷以 OpenAI 为标杆加大投入。马斯克旗下的 xAI，其超级计算数据中心装配了 10 万颗英伟达 H100 GPU 芯片，成为全球最强大的 AI 训练集群之一。特朗普上台后，宣布投资 5000 亿美元启动 " 星际之门 " 项目，试图凭借巨额资金与强大算力，巩固美国在 AI 领域的霸权地位。其他科技巨头们也在积极布局。过去一年，微软和谷歌的资本支出均超过 500 亿美元，其中大部分资金用于 AI 相关的基础设施建设，并且计划在 2025 财年将这一投入提升至 700 - 800 亿美元。国内方面，根据浙商证券的分析，2024 年字节跳动的资本开支约为 800 亿元，预计 2025 年将达到 1600 亿元，其中约 900 亿元将用于 AI 算力的采购，700 亿元用于 IDC 基建以及网络设备。DeepSeek 并非是拥有什么降本魔法，而是摸索出了一条不一样的道路。DeepSeek 的研究员提出了一种新的 MLA（一种新的多头潜在注意力机制）架构，与 DeepSeek MoESparse ( 混合专家结构 ) 结合，这种架构的优势是显存占用仅为常用 MHA 架构的 5%-13%。与此同时，和行业惯常的用数万亿 token（文本单位）训练模型不同，而是选择通过 " 数据蒸馏 "，降低了数据计算程度，从而实现降本。正因为如此，DeepSeek 也有了 "AI 届的拼多多 " 之称，尽管这种表述可能并不完全准确，但也基本表达了 DeepSeek 对当前主流 AI 的冲击。通过这一低成本模式使得 DeepSeek 能够更快速地推出新产品和服务，并极大地降低了其市场进入门槛，可以吸引了更多企业和机构参与到 AI 研发中来。02 开源会是更好的选择？当然，DeepSeek 对 AI 的冲击还不止于此。作为一家中国公司，DeepSeek 表现出了前所未有的自信，对产品实施开源策略，也就是公开模型的代码和架构等等，允许公众查看、使用和修改。这就意味着，很多中小企业可以直接使用其模型，极大降低了很多企业的研发成本。相比之下，OpenAI 和谷歌等旗下的 AI 产品都是闭源，DeepSeek 的开源和低价策略，对于国际上那些依靠高收费的主流 AI 工具，也将带来巨大冲击。DeepSeek 并不是个例，在开源浪潮席卷全球的时代，Meta 的 LLaMA、阿里的通义千问，都在试图证明 " 开放才能赢未来 "。甚至就连马斯克也是开源技术的支持者，此前曾批评 OpenAI 走向闭源，称其为 "CloseAI"，并指责其违背了最初的开源初衷而奥特曼则是埋头向前，继续闭源。这个争议还不仅是打口水仗，还曾对薄公庭。但尽管如此，依然也有不少业内人士对此嗤之以鼻。去年，有行业人士表示：闭源大模型，才是 AI 商业化的最优解。究其原因，开源模型仍有致命伤：" 所谓模型开源，往往只提供了模型的大量参数。但想要有效应用这些模型，还需要进行很多后续工作。" 即便公布参数，开发者仍难窥见参数的生成过程和数据源等核心 " 配方 "。这种半透明状态，导致二次开发如同盲人摸象。" 由于不了解这些参数的生成过程和数据源，难以直接实现‘众人拾柴火焰高’的协同效应。即使获取了模型源代码，也可能不清楚训练这些参数所使用的具体数量和比例。因此，拿到这些开源资料，并不足以让人直接站在巨人的肩膀上轻松进行迭代与开发。这也是为什么 OpenAI 能够通过闭源在一定时间内保持了技术的领先性和独特性，构建了自己的商业生态的原因之一。另外，在医疗、金融等高敏感领域，闭源优势还可以在保护技术和商业利益方面有其独特作用，能保障知识产权安全，防止技术滥用。但不可否认的是，DeepSeek 的确迎来了填补生态位的绝佳机会。在和暗涌的采访里，梁文锋就表示，长远来说，我们希望形成一种生态，就是业界直接使用我们的技术和产出，我们只负责基础模型和前沿的创新，然后其它公司在 DeepSeek 的基础上构建 toB、toC 的业务。用户无需付费即可享受强大 AI 推理能力，推动 AI 技术普及，让普通用户在日常工作生活中体验前沿科技的便利。在开源生态上，它已吸引大量开发者，形成了蓬勃发展的社区。随着越来越多的开发者和企业认可开源模式，DeepSeek 有望进一步扩大其影响力，重塑 AI 产业格局。03 一场 DeepSeek 风暴，揭开中美 AI 叙事重心的摇摆实际上，在全球瞩目的目光聚焦于 DeepSeek 出圈的背后，从技术领域、产业范畴到资本市场，DeepSeek 都以非凡之势打破了人们对 AI 发展的固有认知，掀起了一场前所未有的技术变革浪潮，在某种程度上预示着算力军备竞赛的终结。长期以来，AI 行业形成了一种依赖大规模算力与巨额资金投入的研发模式。以 OpenAI 等公司为例，它们在模型训练上动辄投入数亿美元，大规模采购英伟达最顶尖的 GPU 芯片，致力于构建庞大的数据中心。英伟达凭借早期卖显卡的业务基础，顺势踏上 AI 算力的发展大潮，缔造了算力芯片领域的商业神话。一时间，谷歌、OpenAI、苹果等各路科技巨头纷纷排队向英伟达输送资金，使其在 AI 算力市场占据了主导地位。然而，DeepSeek 却以颠覆性的创新打破了这一格局。它仅使用 2000 块芯片，投入不到 600 万美元，就实现了与行业巨头相媲美的性能。这一成果引发了行业的深刻反思：" 如果 DeepSeek 的创新是真实有效的，那 AI 公司真的还需要如此大量的显卡吗？" 当英伟达还在为每秒 200TB 的显存带宽而自鸣得意时，DeepSeek 用一行开源代码有力地证明了：真正的人工智能不应被算力所束缚。根据全球半导体观察的不完全统计，目前已有包括英伟达、AMD、微软、亚马逊云科技、英特尔等国外巨头，沐曦、天数智芯、摩尔线程、海光信息等国内 GPU 企业，华为云、腾讯云、天翼云、阿里云、百度智能云、火山引擎等云计算大厂，以及无问芯穹、壁仞科技、硅基流动、PPIO 派欧云、云轴科技等共计 20 家企业宣布适配及上架 DeepSeek 模型服务。随着多家国内外知名云平台和科技企业相继上线 DeepSeek 大模型，AI 市场迎来了新一轮的变革浪潮。从另一方面看，英伟达股价的大幅下跌恰恰而言折射出的是在经受 DeepSeek 风暴冲击下其 AI 芯片霸权的逐渐被终结。正如塔勒布现任对冲基金 Universa Investments 的顾问的警告，当英伟达把一切都建立在人们会使用你的芯片的希望之上，希望需求持续增加，同时假设不会出现软件上的革命性改进或其他创新方法。而现在，这些假设受到挑战，未来或将出现数倍于当前跌幅的回调。值得关注的是，DeepSeek 带来的这种技术路径的转变，不仅是对美国科技霸权的有力回击，也让全球开发者重新认识到中国 AI 的巨大潜力。在美国不断通过各种限令限制中国 AI 和芯片发展的背景下，这场由中国团队发起的 " 效率革命 "，或许将重现电动车颠覆燃油车的精彩历程——以更低的成本、更开放的生态，让 AI 从 " 美国巨头的专属玩具 " 转变为 " 全民普惠的实用工具 "。正如 DeepSeek 技术白皮书扉页所写：" 我们并非在追赶 GPT，而是在证明：通向 AGI 的道路，绝不止硅谷这一种走法。" 从产业发展的角度来看，随着 DeepSeek 不断发展壮大，未来将逐步采用更多国产芯片，有效降低产业链风险。在 DeepSeek 的引领下，国产芯片有望逐步从中低端迈向高端，最终摆脱对美国芯片的依赖，在全球 AI 产业中占据更为重要的地位。

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编辑:余克勤

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