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DeepSeek是中國(guó)人工智能趕超美國(guó)的加速點(diǎn)嗎?

(本文系紫金財(cái)經(jīng)原創(chuàng)稿件,轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明來(lái)源)

2025年伊始,橫空出世的DeepSeek上演了一場(chǎng)全球技術(shù)風(fēng)暴,搶走了幾乎所有AI大模型的風(fēng)頭。

在業(yè)內(nèi),DeepSeek的開(kāi)源路線備受矚目,甚至讓OpenAI CEO山姆·奧爾特曼自省OpenAI站在了“歷史的錯(cuò)誤一邊”。而DeepSeek低成本高性能的表現(xiàn),更是打破了行業(yè)遵循“大力出奇跡”的原則,讓大家看到了大模型的更多可能性。

不僅業(yè)內(nèi)將DeepSeek視為顛覆者,DeepSeek更是破圈融入更多領(lǐng)域,不少AI行業(yè)外的用戶也用起了DeepSeek,算命、聊天、工作,甚至還有人拿DeepSeek賺錢......上線僅僅20天,DeepSeek就突破了2000萬(wàn)日活大關(guān),迅速超越ChatGPT成為全球增速最快的AI應(yīng)用。

這家起源于中國(guó)杭州的科技公司,讓人興奮不已。過(guò)去“關(guān)于中國(guó)人工智能距離美國(guó)差距多遠(yuǎn)”的這個(gè)問(wèn)題,有樂(lè)觀者認(rèn)為只有幾個(gè)月,也有悲觀的聲音認(rèn)為還有十年,兩方的認(rèn)知差距甚遠(yuǎn),但DeepSeek的出現(xiàn),似乎讓人們看到了更清晰的光,原來(lái)中國(guó)的人工智能一直在亦步亦趨,擇機(jī)超越。

DeepSeek的火熱讓國(guó)內(nèi)用戶更加自信,悲觀者們也再次樂(lè)觀起來(lái)。這是條攪動(dòng)AI發(fā)展進(jìn)程的鯰魚(yú),攪得全球人工智能賽道的選手們都不得不重新評(píng)估自身的技術(shù)水平及位置。DeepSeek技術(shù)水平如何,DeepSeek的成功,會(huì)是中國(guó)人工智能趕超美國(guó)的加速點(diǎn)嗎?

顛覆全球AI行業(yè)格局

將時(shí)間回溯至兩年前,2023年初,同樣是春節(jié),來(lái)自大洋彼岸的ChatGPT爆火,一場(chǎng)AI大模型浪潮轟轟烈烈地拉開(kāi)了序幕。

彼時(shí),ChatGPT無(wú)疑是這場(chǎng)AI浪潮當(dāng)之無(wú)愧的引領(lǐng)者,而被譽(yù)為“ChatGPT之父”的Open AI CEO山姆·奧爾特曼,被《時(shí)代》周刊評(píng)為2023年度 CEO,也被媒體冠上“硅谷的造王者”之名。

Open AI的成功讓行業(yè)一直跟隨其發(fā)展路徑,遵循“Scaling Law”原則,即認(rèn)為更多的數(shù)據(jù)和更強(qiáng)的算力能夠訓(xùn)練出更優(yōu)秀的模型,堅(jiān)信“大力出奇跡”。

此后,為了踏上這艘時(shí)代的AI大船,不少科技巨頭們紛紛在數(shù)據(jù)和算力上投入巨資,試圖買到通往AI世界的“船票”。而所有的努力并沒(méi)有讓他們快速勝出,反而成就了顯卡霸主英偉達(dá)的萬(wàn)億市值。

但DeepSeek的出現(xiàn),打破了“大力出奇跡”的大模型原則。

根據(jù)公開(kāi)資料顯示,DeepSeek 的R1模型訓(xùn)練成本僅為560萬(wàn)美元,遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于科技巨頭們此前動(dòng)輒數(shù)億、數(shù)十億美元的人工智能技術(shù)投入費(fèi)用。

斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系和電子工程系副教授吳恩達(dá)也公開(kāi)表示,OpenAI - o1模型每百萬(wàn)輸出token的成本為60美元,而Deepseek-R1只需2.19 美元,成本差距將近30倍。

成本的大幅下降源于DeepSeek在算法、硬件利用率方面都做了革新。傳統(tǒng)大模型遵循“預(yù)訓(xùn)練-監(jiān)督微調(diào)(SFT)-強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)”的三段式訓(xùn)練流程,其中SFT階段需標(biāo)注海量數(shù)據(jù),成本占比超40%。DeepSeek-R1跳過(guò)了SFT階段,使用“純強(qiáng)化學(xué)習(xí)+冷啟動(dòng)”模式,直接用RL訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)推理能力。

簡(jiǎn)而言之,SFT是人類生成數(shù)據(jù),機(jī)器學(xué)習(xí);而RL是機(jī)器生成數(shù)據(jù),機(jī)器學(xué)習(xí)。

除了算法上的優(yōu)化,DeepSeek將硬件利用率也推向極致。單GPU算力利用率行業(yè)平均是15%,而DeepSeek可以達(dá)到23%,不管是DeepSeek的FP8混合精度訓(xùn)練,還是動(dòng)態(tài)序列長(zhǎng)度調(diào)整,DualPipe并行架構(gòu)優(yōu)化,都在極大程度上榨干硬件潛能。

因此DeepSeek 采用性能更低、價(jià)格更便宜的次高端芯片就可以訓(xùn)練出性能不輸ChatGPT的大模型。

低成本之外,DeepSeek也一反行業(yè)閉源路線,采取開(kāi)源路線。在DeepSeek 創(chuàng)始人梁文鋒看來(lái),先有一個(gè)強(qiáng)大的、廣泛的技術(shù)生態(tài)更重要。開(kāi)源可以吸引更多大廠和技術(shù)人才涌入,共建共創(chuàng)一個(gè)更強(qiáng)大的人工智能大模型生態(tài)。

“低成本+開(kāi)源路線”的組合拳,大大降低了AI應(yīng)用的門檻,打破了傳統(tǒng)AI巨頭的壟斷地位,讓AI大模型的未來(lái)不再屬于“算力霸權(quán)”,更多的中小企業(yè)也可以入局訓(xùn)練自己的AI,從而提供了更多的發(fā)展可能性。

可以說(shuō),Deepseek的出現(xiàn)幾乎重塑了全球AI市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)格局,催生了一個(gè)更開(kāi)放、更普惠的AI生態(tài)。

加速中國(guó)人工智能趕超

不到一個(gè)月時(shí)間,大廠們紛紛接入DeepSeek。在國(guó)內(nèi)市場(chǎng),華為云、騰訊云、阿里云等頭部云服務(wù)廠商率先行動(dòng)。

華為云攜手硅基流動(dòng),基于昇騰云服務(wù)推出了 DeepSeek - R1/V3 推理服務(wù);騰訊云則利用其高性能應(yīng)用服務(wù)HAI和TI平臺(tái),支持DeepSeek-R1的快速一鍵部署,整個(gè)流程僅需3分鐘即可完成,并為用戶提供了限時(shí)免費(fèi)體驗(yàn)的機(jī)會(huì);阿里云在PAI Model Gallery中也加入了對(duì)DeepSeek-V3和R1模型的一鍵部署支持,極大地簡(jiǎn)化了從模型訓(xùn)練到推理的全過(guò)程,同時(shí)采用按需計(jì)費(fèi)模式,進(jìn)一步降低了企業(yè)使用AI技術(shù)的成本門檻。

除此之外,百度智能云、京東云、火山引擎等平臺(tái)也也相繼跟進(jìn),積極擁抱DeepSeek。

不僅國(guó)內(nèi)大廠迅速接入DeepSeek,海外科技大廠亦是如此。

微軟Azure平臺(tái)已將DeepSeek-R1整合至其Azure AI Foundry服務(wù)中,為企業(yè)級(jí)用戶提供專業(yè)的AI解決方案;亞馬遜則在Amazon Bedrock和SageMaker AI平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了對(duì)DeepSeek-R1模型的部署支持,并借助AWS Trainium技術(shù)為用戶提供更具成本效益的部署方案;英偉達(dá)通過(guò)NVIDIA NIM云原生微服務(wù)技術(shù)上線了DeepSeek-R1模型,

海內(nèi)外的科技大廠們?cè)谌绱硕虝r(shí)間內(nèi)集體接入DeepSeek,這是大模型誕生至今的獨(dú)一份,是大廠們反復(fù)權(quán)衡后的選擇。行業(yè)內(nèi)能夠迅速達(dá)成一致,認(rèn)可DeepSeek,充分說(shuō)明了其價(jià)值。

不過(guò),DeepSeek收獲了多少贊譽(yù),同樣也要承受多少質(zhì)疑。以破局之姿出現(xiàn),DeepSeek的影響力超出想象,這讓很多國(guó)外的大佬們慌了。

馬斯克第一時(shí)間質(zhì)疑:“中國(guó)公司一定從美國(guó)獲得了更高端芯片”。特朗普公開(kāi)評(píng)論DeepSeek,稱它在“給美國(guó)產(chǎn)業(yè)敲響警鐘”,并呼吁“集中精力贏得競(jìng)爭(zhēng)”。而在美國(guó)參議院外交關(guān)系委員會(huì)聽(tīng)證會(huì)上,智庫(kù)代表公然提議“偷走中國(guó)最好的工程師”,試圖引發(fā)人才戰(zhàn)。

這些質(zhì)疑聲,無(wú)疑是另一個(gè)側(cè)面證明——DeepSeek的出現(xiàn)讓美國(guó)狠狠地焦慮了。

過(guò)去,關(guān)于中國(guó)人工智能和美國(guó)的差距,大家眾說(shuō)紛紜,有樂(lè)觀的觀點(diǎn)認(rèn)為差距只有幾個(gè)月,也有悲觀者認(rèn)為有10年差距。兩方的想法差距甚遠(yuǎn),但DeepSeek的出現(xiàn),似乎讓人們看到更清晰的光。

一方面,DeepSeek證明了中國(guó)人工智能在成本上的顯著優(yōu)勢(shì),依靠成本優(yōu)勢(shì)極有可能趕超美國(guó)。另一方面,DeepSeek通過(guò)開(kāi)源路線正在構(gòu)建自己的AI生態(tài),更多開(kāi)發(fā)者的加入,意味著技術(shù)的應(yīng)用和迭代也將大大提速。

DeepSeek的破局,讓中國(guó)AI企業(yè)首次站上技術(shù)制高點(diǎn),這或許是中國(guó)人工智能趕超美國(guó)的重要加速點(diǎn)。

AGI之路并非坦途,DeepSeek也有難題

盡管AGI被視為技術(shù)革命的終極目標(biāo),但其發(fā)展路徑充滿技術(shù)、倫理與商業(yè)化難題。DeepSeek雖身披光環(huán),但在推動(dòng)AGI落地的過(guò)程中同樣面臨技術(shù)與現(xiàn)實(shí)的重重挑戰(zhàn),甚至它也有自己的“陰影”。

首當(dāng)其沖的仍然是技術(shù)方面,模型能力與泛化性的難題。目前DeepSeek在文本生成這一單一任務(wù)中表現(xiàn)突出,但要想真正實(shí)現(xiàn)AGI,必須擁有跨領(lǐng)域推理和自主決策能力,這一步絕非易事。DeepSeek需要攻克多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、模型泛化性等一系列技術(shù)瓶頸,確保AI系統(tǒng)能在不同場(chǎng)景下均能保持高精度與穩(wěn)定性。

不可否認(rèn),科技巨頭們生態(tài)系統(tǒng)更強(qiáng)大,數(shù)據(jù)積累、算力基礎(chǔ)建設(shè)更多,也有更大的財(cái)力支持,在長(zhǎng)遠(yuǎn)的AI競(jìng)爭(zhēng)之下,DeepSeek還是得找到自己的“小米加步槍”式創(chuàng)新路徑,以巧取勝。

其次,隨著DeepSeek擴(kuò)展到更廣泛的企業(yè)級(jí)應(yīng)用,也可能帶來(lái)新的挑戰(zhàn)。服務(wù)于大型客戶、處理復(fù)雜實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的需求激增,對(duì)計(jì)算資源的消耗呈現(xiàn)出幾何級(jí)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì),這無(wú)疑會(huì)加大成本控制與效率優(yōu)化的難度。如何在保證服務(wù)質(zhì)量的同時(shí),有效控制成本,成為DeepSeek亟需解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。

事實(shí)上,近期隨著用戶規(guī)模的快速擴(kuò)張,服務(wù)器負(fù)載過(guò)重、響應(yīng)延遲等問(wèn)題已經(jīng)暴露出DeepSeek在應(yīng)對(duì)大規(guī)模應(yīng)用時(shí)的短板,這要求DeepSeek必須在技術(shù)架構(gòu)與服務(wù)模式上進(jìn)行深度革新。

另外,DeepSeek也面臨著激烈的競(jìng)爭(zhēng)和開(kāi)源壓力。OpenAI、谷歌在AGI領(lǐng)域形成技術(shù)壁壘不可忽視,尤其是OpenAI通過(guò)多模態(tài)模型Sora和智能體AIAgent已經(jīng)構(gòu)建起應(yīng)用生態(tài),涵蓋智能寫(xiě)作、圖像生成、智能交互等多個(gè)領(lǐng)域,用戶粘性極高。如果DeepSeek聚焦單一領(lǐng)域,很可能在這場(chǎng)激烈的競(jìng)爭(zhēng)中逐漸喪失優(yōu)勢(shì)。

并且開(kāi)源社區(qū)的壓力會(huì)迫使DeepSeek權(quán)衡技術(shù)保密與開(kāi)放協(xié)作,如何在保持競(jìng)爭(zhēng)力的同時(shí)融入全球AGI生態(tài),也是DeepSeek未來(lái)的戰(zhàn)略難題之一。

結(jié)語(yǔ)

DeepSeek的橫空出世,無(wú)疑為全球AI領(lǐng)域注入了一股強(qiáng)大的新生力量。它以低成本高性能的創(chuàng)新模式和開(kāi)源路線,打破了傳統(tǒng) AI 巨頭的壟斷格局,重塑了全球 AI 市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)生態(tài),也為中國(guó)人工智能趕超美國(guó)帶來(lái)了新的希望與可能。

然而,AGI之路并非一蹴而就,DeepSeek在追求技術(shù)巔峰的同時(shí),也面臨著諸多挑戰(zhàn)與難題。從模型能力與泛化性的技術(shù)瓶頸,到成本控制與效率優(yōu)化的現(xiàn)實(shí)困境,再到競(jìng)爭(zhēng)壓力與開(kāi)源社區(qū)的權(quán)衡考量,每一步都充滿了未知與變數(shù)。

當(dāng)然這些挑戰(zhàn)很多都是行業(yè)需要共同面對(duì)的命題,DeepSeek 此前的成功已經(jīng)證明了其創(chuàng)新能力和無(wú)限潛力,如何在人工智能賽道上走得更遠(yuǎn),需要DeepSeek的締造者們更為成熟的考慮。

不管怎么說(shuō),DeepSeek帶來(lái)的不僅是技術(shù)上的追趕,還有新的信心。信心之下,也許正在孕育孵化更多的可能。

       原文標(biāo)題 : DeepSeek是中國(guó)人工智能趕超美國(guó)的加速點(diǎn)嗎?

聲明: 本文由入駐維科號(hào)的作者撰寫(xiě),觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表OFweek立場(chǎng)。如有侵權(quán)或其他問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系舉報(bào)。

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