专题：DeepSeek为何能震动全球AI圈

　　中国AI初创公司深度求索（DeepSeek）推理大模型R1的发布在AI社区引发了冲击波，颠覆了人们对实现尖端AI性能所需条件的假设。与OpenAI的o1相比，其成本仅为3%-5%。这种开源模式不仅吸引了开发人员，还挑战了企业重新思考其AI战略。

　　这对企业AI战略的影响是深远的。随着成本的降低和开放获取，企业现在有了像OpenAI这样昂贵的专有模型的替代品。DeepSeek的发布可以使尖端AI功能的获取民主化，使小型组织能够在AI军备竞赛中有效竞争。

　　在一组第三方基准测试中，涵盖从复杂问题解决，到数学和编码的准确性方面，DeepSeek模型的表现优于Meta Llama 3.1、OpenAI的GPT-4o和Anthropic的Claude Sonnet 3.5。

　　微软CEO萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）周三在瑞士达沃斯举行的世界经济论坛上表示：“看到DeepSeek的新模型，无论是他们如何真正有效地完成了一个开源模型来进行推理时间计算，还是计算效率方面，都令人印象深刻。我们应该非常认真地对待这一发展。”

　　目前，该模型已飙升至HuggingFace上下载量最高的热门模型。同时，在苹果商店美区免费榜排名第四，超越Google Gemini和Microsoft Copilot等美国生成式AI产品。

　　转向纯强化学习

　　DeepSeek-R1偏离了广泛用于训练大型语言模型（LLM）的传统监督微调（SFT）过程。SFT是AI开发的标准步骤，涉及在精心策划的数据集上训练模型，教会它们逐步推理，通常被称为思维链（CoT）。这被认为对提高推理能力至关重要。但DeepSeek通过完全跳过SFT来挑战这一假设，转而选择依赖强化学习（RL）来训练模型。

　　这一大胆举措迫使DeepSeek-R1开发独立的推理能力，避免了规范性数据集经常引入的脆弱性。虽然出现了一些缺陷，并导致团队在构建模型的最后阶段重新引入了有限数量的SFT，但结果证实了根本性的突破：仅强化学习就可以带来显著的性能提升。

　　微软AI前沿研究实验室的首席研究员Dimitris Papailiopoulos称，R1最让人惊讶的是它的工程简单性。他说：“DeepSeek旨在获得准确的答案，而不是详细说明每个逻辑步骤，从而在保持高水平效率的同时显著减少计算时间。”

　　埃默里大学（Emory University）信息系统助理教授Hancheng Cao表示：“这可能是一个真正的均衡突破，对资源有限的研究人员和开发人员来说是件好事，尤其是来自南半球的研究人员。”

　　得益于开源

　　DeepSeek在很大程度上使用了开源。DeepSeek最初为其专有聊天机器人开发AI模型，然后将其发布供公众使用。人们对该公司的确切方法知之甚少，但它很快将其模型开源。

　　为了训练其模型，DeepSeek购买了10000多块英伟达GPU，随后又扩大到50000块。与OpenAI、谷歌和Anthropic等领先的AI实验室相比，这明显相形见绌，因为这些实验室每个都有超过50万块GPU。

　　社交平台X的用户Silver Spook称：“感谢中国公司Deepseek，他们开发的DeepSeek-R1证明，生成式AI是一个被资本家夸大的巨大骗局，其实际价值不到550万美元。”（注：英伟达工程师Jim Fan称，DeepSeek在两个月内以558万美元的预算训练了其基础模型V3。）

　　DeepSeek以有限的资源实现有竞争力的结果的能力，突显了独创性和足智多谋。此外，DeepSeek从一开始就非常具有创新性。引入了专家混合系统（MoE）和多头潜在注意力（MhLA）。

　　DeepSeek-R1之所以带来如此多的惊喜，是因为开源模型背后有着巨大的逻辑和动力。它们的免费成本和延展性是此类模型将在企业中获胜的原因。

　　对于企业决策者来说，DeepSeek的成功突显了AI领域更广泛的转变：更精简、更高效的开发实践越来越可行。一些组织可能需要重新评估与专有AI提供商的合作关系。

　　Meta首席AI科学家Yann LeCun称，DeepSeek的成功突显了保持AI模型开源的价值，这样任何人都可以从中受益。这表明开源模式正在超越专有模式。LeCun说：“他们提出了新的想法，并将其建立在其他人的工作之上。因为他们的工作是公开和开源的，每个人都可以从中获利。这就是开放研究和开源的力量。”

　　社交平台X的用户Niels Rogge称：“有一家名为DeepSeek的中国公司，它基本上做了OpenAI最初打算做的事情。他们开源了一个经过大规模强化学习训练的模型，击败了其他所有人，甚至还发表了一篇详细介绍其过程的论文。”

　　消费者受益

　　虽然DeepSeek的创新是突破性的，但它绝不是建立了绝对的市场领先地位。因为它发表了研究成果，其他模型公司将从中学习并适应。Meta和法国开源示范公司Mistral可能会落后，但他们可能只需要几个月的时间就能赶上。

　　最终，消费者、初创公司和其他用户将赢得最大的胜利，因为DeepSeek的产品将继续将使用这些模型的价格推到接近零的水平。这种快速的商品化可能会给在专有基础设施上投入巨资的领先AI提供商带来挑战，甚至是巨大的痛苦。

　　社交平台X的用户Shubham Saboo称：“DeepSeek R1 100%开源，比OpenAI o1便宜96.4%，同时提供类似的性能。OpenAI o1每1M输出Token为60美元，而DeepSeek R1每1M输出Token为2.19 美元。拥有200美元ChatGPT订阅的人，请仔细考虑一下。”

　　正如许多评论家所说，包括Meta的投资者兼前高管Chamath Palihapitiya，这可能意味着OpenAI和其他公司多年的运营支出和资本支出将被浪费。

　　OpenAI投资回报问题

　　这一切都引发了人们对OpenAI、微软和其他公司所追求的投资计划的重大质疑。

　　OpenAI耗资5000亿美元的Stargate项目反映了其建设大型数据中心以支持其先进模型的承诺。在甲骨文和软银等合作伙伴的支持下，这一战略的前提是，实现通用人工智能（AGI）需要前所未有的计算资源。

　　然而，DeepSeek以极低的成本展示了一种高性能模型，这对这种方法的可持续性提出了挑战，引发了人们对OpenAI为如此巨大的投资带来回报的能力的怀疑。

　　企业家兼评论员Arnaud Bertrand捕捉到了这种动态，将DeepSeek节俭、分散的创新，与OpenAI等其他开发商对集中、资源密集型基础设施的依赖，进行了对比。

　　Bertrand称，世界意识到以DeepSeek为代表的开发商在技术和创新方面已经赶上了OpenAI等传统开发商，在某些领域甚至超过了他们。

　　位于多伦多的技术顾问Reuven Cohen自12月下旬以来一直在使用DeepSeek-V3。他说，它可以与OpenAI、谷歌和旧金山初创公司Anthropic的最新系统相媲美，而且使用起来要便宜得多。

　　Cohen说：“DeepSeek是我省钱的一种方式。这是像我这样的人想要使用的技术。”