数学课代表经常给自己答案抄开工首日，国产芯数学课代表经常给自己答案抄片万卡集群和DeepSeek相关消息来了_ZAKER新闻
开工首日，国产芯数学课代表经常给自己答案抄片万卡集群和DeepSeek相关消息来了_ZAKER新闻
新增的三名股东并未给锦程消费金融带来优质的数据能力和丰富的场景，一些股东甚至因为经营问题还将锦程消费金融拉入负面新闻的漩涡。
大模型加速走向普惠。文｜赵艳秋 周享玥编｜游勇2 月 5 日开工第一天，业界传来大消息，百度智能云成功点亮自研昆仑芯三代万卡集群，这也是国内首个正式点亮的自研万卡集群。除了解决自身算力供应问题之外，有望进一步降低大模型成本。此前，DeepSeek 推出 V3 和 R1 模型，以可媲美 OpenAI 领先模型的效果和极大的成本降低，在春节期间引爆全球市场。在陆续取得突破的背后，AI 大模型竞争也进入新时期——不再局限于技术，而是成本、用户体验、生态体系的综合较量。" 每天一杯奶茶钱就能养 AI" 不再是梦，AI 加速走向普惠化。01DeepSeek 之后，国产自研万卡集群亮相实际上，在 DeepSeek 新模型推出后，最近几天，海内外芯片行业动作频出。海外如英伟达、AMD、英特尔，国内如华为昇腾、沐曦、天数智芯、摩尔线程、海光等，纷纷宣布支持 DeepSeek 模型部署、推理服务。而在 2 月 5 日新春后开工首日，百度智能云也宣布，成功点亮昆仑芯三代万卡集群，万卡集群的建成，将进一步推动模型降本。此前，海外的谷歌、亚马逊 AWS 和特斯拉都自研部分芯片，来降低成本，提升性价比。在中国，过去一年，算力紧张是大模型成本居高不下的重要因素之一。通过自研芯片和大规模集群的建设，不仅解决了自身算力供应问题，也有望进一步降低大模型成本。昆仑芯是百度自研的 AI 芯片，初代于 2018 年推出。最近两年，昆仑芯对外鲜有报道。但在点亮万卡集群之前，业界已经听到了一些风声。外界推测，昆仑三代芯片于 2024 年量产。也有行业内企业告诉数智前线，2024 年下半年，他们曾评估购买基于昆仑三代芯片的服务器。百度董事长李彦宏曾在一些场合强调，昆仑芯是百度 AI 技术栈的 " 基石 "，自研能力保障了在生成式 AI 时代的技术主权。在 2024 年的一些对外介绍中，百度称昆仑芯，与飞桨深度学习框架、文心大模型深度协同，形成 " 芯片 - 框架 - 模型 - 应用 " 的端到端优化，提升整体性能。数智前线获悉，此前两代昆仑芯片，主要用于 AI 的部署和推理服务。昆仑芯三代则更进一步，是为大模型和训练优化的 AI 云端芯片。这次点亮的万卡集群，可将千亿参数模型的训练周期大幅降低，同时能支持更大模型与复杂任务和多模态数据，支撑 Sora 类应用的开发。此外，万卡集群能支持多任务并发能力，通过动态资源切分，单集群可同时训练多个轻量化模型，通过通信优化与容错机制减少算力浪费，实现训练成本指数级下降。值得关注的是，今年推理市场也将是重头戏。数智前线获悉，国内外芯片企业，都在铆足劲拼抢英伟达的市场份额。一位 AI 算力资深人士告诉数智前线，推理追求的是 " 能效比 "，比拼每瓦的计算性能。预计百度昆仑芯集群也将加入这一市场的争夺。而针对推理市场，业界的策略是围绕主流模型，做好适配服务。毫无疑问，除了自身的文心一言，昆仑芯也适配了 DeepSeek 等一众模型。在百度官宣中也提及，随着国产大模型的兴起，万卡集群逐渐从 " 单任务算力消耗 " 到 " 集群效能最大化 " 过渡，"将训练、微调、推理任务混合部署"，从而提升集群综合利用率，降低单位算力成本。接下来，海内外大厂面临如何突破英伟达的 CUDA 护城河。在过去 10 多年，英伟达利用 CUDA 生态，既把持训练市场，又围猎推理市场。CUDA 的厉害之处，是面向生命科学、量化、自动驾驶等场景持续开发应用库。" 你要完成一个药物分子、自动驾驶的应用，CUDA 上可能已写了 10 万行代码，你可能再写几百行，就解决问题了。" 上述人士说。目前，不少国家如英国、法国、加拿大和中国企业在 AI 芯片生态上表现出倔强和韧性，开展基础生态建设。另外，全球一些国家的高校实验室和科研机构，在政府的支持下，也持续在做基础工作。02" 每天一杯奶茶钱就能养 AI"在最新的芯片进展之外，DeepSeek 掀起的大模型风暴也在继续，而各大云计算大厂已纷纷宣布支持 DeepSeek 模型调用或部署，并卷起价格战，争夺市场。大厂的积极性，与 DeepSeek 模型在全球掀起的巨大流量相关。这个春节假期，" 神秘的东方力量 "、"AI 界拼多多 "、" 每天一杯奶茶钱就能养的 AI" ……国产大模型 DeepSeek，不管是在国内，还是国外，都赚足了关注度。2 月 4 日，AI 产品榜公布，根据最新统计数据，上线 20 天，DeepSeek 应用（不包含网站数据）日活已破 2000 万，上线 5 天时日活就已超过 ChatGPT 上线同期日活，成为全球增速最快的 AI 应用。在微博，2 月 4 日，"DeepSeek 回答如何过好这一生 " 一度登上热搜第一位。在小红书，DeepSeek 相关笔记已迅速超 49 万，各类教程、测评帖密集涌现，甚至有人玩起了 "AI 算命 "。" 免费使用 + 更好的效果 " 是吸引普通用户尝鲜的关键。更为关键的是，Deepseek 给了 OpenAI 价格体系一记重击。多项数据测算，如果以平均使用情况计算，DeepSeek-R1 的整体成本，约为 OpenAI o1 模型的 1/30，让人们可以用极低的成本应用 AI。随着 DeepSeek 的爆火，科技大厂之间的大模型价格战愈发激烈。海外的微软 Azure、亚马逊 AWS 和英伟达 NIM 服务，接入 DeepSeek 模型，试图通过更具吸引力的性价比来抢夺市场份额。国内的运营商、阿里云、百度智能云、火山引擎等也不甘示弱，以各种形式接入 DeepSeek 模型后，展开了价格博弈。一些云计算企业的价格与 Deepseek 官方刊例价一致，或在此基础上有一定优惠或免费额度。其中，2 月 3 日，百度智能云打出的价格最低，百度智能云 R1 调用价格，是 Deepseek 官方刊例价的 5 折，V3 调用价格是官方刊例价的 3 折，并限时免费两周。大模型调用价格的大幅下降，降低了高质量模型的使用门槛，企业决策阻力骤减，也快速引爆了开发者的热情。在全球各个技术论坛上，"DeepSeek" 是最燃的话题。在开发者社区 CSDN 上，全站综合热榜前十名中，有四条都与 DeepSeek 有关，相关应用迅速涌现。有网友用 DeepSeek 将老照片修复成彩色的，期间没写一行代码。在金融行业，江苏银行将 DeepSeek 引入到自身服务平台 " 智慧小苏 " 中，并将 DeepSeek-VL2 多模态模型、轻量 DeepSeek-R1 推理模型，分别运用到了智能合同质检和自动化估值对账场景中。某跨国药企基于 DeepSeek-R1 模型构建药物副作用预测系统，结合患者历史数据与实时监测，降低临床试验风险。上海交通大学已开始用 DeepSeek-V3 生成合成数据，开发垂类大模型。事实上，OpenAI 为了应对 DeepSeek 的竞争，已迅速推出新模型 o3-mini，其定价也被打下来了。尽管这一价格仍高于 DeepSeek 的定价，但这是一个显著的降价趋势。实际上，DeepSeek 这轮大火，也标志着 AI 大模型竞争不再局限于技术，而是成本、用户体验、生态体系的综合较量。" 每天一杯奶茶钱就能养 AI" 不再是梦。业界这一轮动作，以极具竞争力的价格优势，不仅改变了普通用户对 AI 的使用习惯，更在行业内掀起了一股变革的浪潮，推动着 AI 行业朝着更普惠的方向发展。03大模型普及进程将加速一旦各方科技大厂和平台力量加入，由 DeepSeek 引发的大模型普惠的进程将加速。2 月 3 日，我们体验了公有云的 DeepSeek API 调用，用 Deepseek R1，特别体验了两个玩法：玩法一：秦始皇 AI 军师体验卡玩法二：老照片时光染色机可以看到，即便之前没有任何技术背景，登录百度智能云网站，只需要点击在线体验，进行实名认证，在 " 模型广场 " 就可以轻松调用 DeepSeek-R1 和 DeepSeek-V3 模型。用户还可在千帆提供的67 个模型中，一次性选择六个模型，让他们同时干一件事，直观对比模型的效果，最终用脚投票。这也是平台的优势所在，集成各种模态的开闭源模型，就好比 AI 界的 " 滴滴打车 "，既能比价比质，让用户自由选择最高效价比模型服务，也能智能 " 拼车 "、多模态协同，互补模型能力，增强应用深度。在各种配套服务上，头部云平台们，在一站式开发工具链、全生命周期安全机制、行业解决方案等各项能力的搭建和完善上，也有着极快的反应速度。在工具链上，尽管大模型爆发已两年，但门槛依然较高，需辅以各种好用的工具。比如我们发现，在 Github 社区上，按 Star 数排序，其中最受欢迎的 DeepSeek 项目，一个是帮助开发者使用 DeepSeek 的工具集—— DeepSeek-Tools，另一是帮助开发者自动选择和优化 DeepSeek 模型超参数的 DeepSeek-AutoML。各云大厂也都在工具链上进行了诸多布局，如百度智能云的千帆大模型平台，虽然没有直接上架 DeepSeek 工具包，但已集中各种类似工具，如数据加工、工作流编排、模型精调、模型评估、模型量化 ......当企业用户使用 DeepSeek 模型开发应用，却担心训练数据泄露、生成内容不符合规范以及模型在推理过程中被恶意攻击等问题时，各云平台也都在安全机制上进行了保障。根据新闻介绍，百度智能云在将 DeepSeek 接入千帆推理链路时，支持了百度独家内容安全算子，保障内容生成的安全；通过数据保险箱产品，保证模型仅可用于推理预测程序，训练数据仅可用于模型微调程序；千帆平台集成的 BLS 日志分析和 BCM 告警功能，也能保障金融或医疗等对安全要求较高的用户，构建的智能化应用更安全可靠。而云平台们积累的更广泛的行业覆盖和行业解决方案，也能帮助开发者实现在对应行业和场景的快速复制与场景适配，让 DeepSeek 快速进入这些垂直领域。除了这些，面向企业逐渐从模型训练、微调转向推理的大背景，推理的支撑和优化成为关键。百度智能云对 DeepSeek 进行了专项优化，如通过针对 DeepSeek 模型 MLA 结构的计算进行了极致的性能优化；并通过计算、通信、访存不同资源类型算子的有效重叠及高效的 Prefill/Decode 分离式推理架构等，在核心延迟指标 TTFT/TPOT 满足 SLA 的条件下，实现吞吐量 " 坐火箭 "，推理成本 " 坐滑梯 "。千帆支持多种主流推理框架的，让开发者可以根据实际场景选择最适合的推理引擎。如，vLLM 以高吞吐量和内存效率著称，适合大规模模型部署；而 SGLang 特别是在延迟和吞吐量上优于其他主流框架。同时，允许用户自定义导入和部署模型，为 DeepSeek 开发提供了灵活性。通过大厂和平台企业的加入，AI 普惠化将成为今年的发展主线之一。当大模型从 " 土豪玩具 " 变成 " 普通人的口粮 "，创新门槛的降低将激发更大的创造力，最终让人类突破能力和资源的边界——小店主用 AI 设计爆款包装、中学生靠开源模型开发校园助手、乡村医生借多模态工具辅助诊断…这场全民参与的智能革命，让每个普通人都能站在 AI 的肩膀上，触摸曾经遥不可及的未来。© 本文为数智前线（szqx1991）原创内容进群、转载或商务合作联系后台文章精选大模型五大 " 标王 " 与六边形战士koa12jJid0DL9adK+CJ1DK2K393LKASDad
编辑:赵进喜
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