一時(shí)之間，這場(chǎng)AI大模型的技術(shù)迭代，不知不覺(jué)就演變成全球科技行業(yè)的現(xiàn)象級(jí)事件，Deepseek也被視為引領(lǐng)大模型行業(yè)從“大而全”到“小而美”的全新變量。
但熱鬧過(guò)后，Deepseek還需要回答更多的新問(wèn)題，全球大模型行業(yè)該如何抓住“變革的火花”，或許才是接下來(lái)的關(guān)鍵。
在普通用戶看來(lái)，Deepseek是在此次中美大模型技術(shù)之爭(zhēng)中“一戰(zhàn)成名”，但更早之前，Deepseek便已經(jīng)因?yàn)?ldquo;價(jià)格便宜”而被AI圈廣泛關(guān)注。
去年中，國(guó)內(nèi)大模型行業(yè)大打“價(jià)格戰(zhàn)”，但第一個(gè)“挑起戰(zhàn)火”的并非阿里、百度等大廠，而是Deepseek，彼時(shí)其新推出的DeepSeek-V2價(jià)格僅為 GPT-4-Turbo 的百分之一左右。
此次“降價(jià)”也讓Deepseek被冠以“AI界拼多多”之稱，但相較于大廠們的“以價(jià)換市場(chǎng)”的慣常做法，Deepseek對(duì)于“降價(jià)”并沒(méi)有太多壓力，因?yàn)槠浣祪r(jià)之后也仍有利潤(rùn)。
事實(shí)上，這才是Deepseek能夠震驚全球科技界的主要原因，其能夠以更低的成本換來(lái)更高的性能，顛覆了過(guò)去大模型行業(yè)依靠堆顯卡、堆資本來(lái)發(fā)展AI的“Scaling law”。
這是因?yàn)镈eepseek的模型訓(xùn)練路徑不同于傳統(tǒng)通用大模型，以ChatGPT為代表的傳統(tǒng)AI，主要采用監(jiān)督微調(diào)（簡(jiǎn)稱 SFT）作為大模型訓(xùn)練的核心環(huán)節(jié)，即通過(guò)人工標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)督訓(xùn)練，再結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行優(yōu)化，本質(zhì)上大模型并不會(huì)思考，只是通過(guò)模仿人類思維方式來(lái)提升推理能力。
但在1月底發(fā)布的Deepseek-R1-Zero卻顛覆了這一規(guī)則，其對(duì)模型架構(gòu)進(jìn)行了全方位創(chuàng)新，通過(guò)單純的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)推理能力。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，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)。
除此以外，據(jù)每日財(cái)經(jīng)新聞報(bào)道，DeepSeek創(chuàng)新性地同時(shí)使用了FP8、MLA（多頭潛在注意力）和MoE（利用混合專家架構(gòu)）三種技術(shù)。
其中，相較于其他模型使用的MoE架構(gòu)，DeepSeek-V3的更為精簡(jiǎn)有效，其就像是醫(yī)院的“分診制度”，可以將大模型拆分成多個(gè)“專家”，訓(xùn)練時(shí)分工協(xié)作，推理時(shí)根據(jù)任務(wù)分配給最適合的專家模塊。據(jù)悉，Deepseek能夠?qū)o(wú)效訓(xùn)練從傳統(tǒng)模型的90%降低至60%。
在Deepseek-R1發(fā)布后，一位Meta員工在美國(guó)匿名職場(chǎng)社區(qū)teamblind上留言，稱Deepseek最近的一系列動(dòng)作讓Meta的生成式AI團(tuán)隊(duì)陷入了恐慌。
據(jù)這位員工爆料，“Meta一個(gè)負(fù)責(zé)AI項(xiàng)目的高管年薪拿出來(lái)，就足夠訓(xùn)練Deepseek了”。據(jù)每日經(jīng)濟(jì)新聞報(bào)道，Deepseek R1的預(yù)訓(xùn)練費(fèi)用只有557.6萬(wàn)美元，還不到OpenAI GPT-4o模型訓(xùn)練成本的十分之一。
但從實(shí)際性能來(lái)看，Deepseek-R1已經(jīng)能夠比肩OpenAI-o1正式版，特別是在數(shù)學(xué)、代碼、自然語(yǔ)言推理等任務(wù)上。
在美國(guó)數(shù)學(xué)競(jìng)賽（AMC）以及全球頂級(jí)編程競(jìng)賽（codeforces）等權(quán)威評(píng)測(cè)中，DeepSeek-R1-Lite-Preview 模型已經(jīng)大幅超越了 GPT-4o 等頂尖模型，有三項(xiàng)成績(jī)還領(lǐng)先于 OpenAI o1-preview。
除了“低成本、高算力”這一突破之外，Deepseek之所以在這個(gè)春節(jié)“燃起來(lái)”，還因?yàn)槠渚谷徊皇浅鲎詡鹘y(tǒng)的大廠，而是一家量化基金公司。
Deepseek成立于2023年12月，在此之前，其創(chuàng)始人梁文鋒于2015年便成立了名為“幻方量化”的量化對(duì)沖基金，可以說(shuō)Deepseek的前身其實(shí)是服務(wù)于量化交易的。
這樣的背景也為Deepseek增添了更多“看點(diǎn)”，比如梁文鋒之所以不差錢，是因?yàn)槠湓诹炕灰咨腺嵉蔑L(fēng)生水起，網(wǎng)友甚至戲稱Deepseek的訓(xùn)練成本是來(lái)自于造空英偉達(dá)。
還有背靠千億量化基金的梁文鋒，明明可以選擇輕松躺賺，卻選擇投身到全球創(chuàng)新的浪潮里，他坦言“對(duì)AGI的好奇與探索比商業(yè)回報(bào)更具驅(qū)動(dòng)力”，這種一往無(wú)前的“理想主義”，想讓也讓Deepseek的“故事”變得更加動(dòng)人。
不過(guò)，技術(shù)上的逆襲，尚不足以徹底震驚科技界，真正引爆Deepseek的變量，其實(shí)是“開源”。據(jù)悉，Deepseek已經(jīng)把模型架構(gòu)和參數(shù)開源，在大模型公司普遍選擇閉源的當(dāng)下，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的開源在業(yè)界少有先例。
梁文鋒曾在媒體采訪中表示，“過(guò)去很多年，中國(guó)公司習(xí)慣了別人做技術(shù)創(chuàng)新，我們拿過(guò)來(lái)做應(yīng)用變現(xiàn)，但這并非是一種理所當(dāng)然。我們的出發(fā)點(diǎn)不是趁機(jī)賺一筆，而是走到技術(shù)的前沿，去推動(dòng)整個(gè)生態(tài)發(fā)展。”
從商業(yè)角度來(lái)看，“開源”是不是一個(gè)更佳的策略，尚難以下定論。畢竟訓(xùn)練模型需要成本，招攬用戶也需要推廣費(fèi)用，從此前字節(jié)豆包大規(guī)模投放廣告、kimi多次接受融資就可以看出，大模型公司有自己的難處。
但對(duì)于中國(guó)大模型行業(yè)來(lái)說(shuō)，或許正是梁文鋒的“理想主義”，才讓Deepseek能夠成為顛覆行業(yè)格局的“變量”。
一方面，開源將能吸引更多大廠和技術(shù)人才加入，通過(guò)共建共創(chuàng)讓Deepseek變得更加強(qiáng)大，從而推動(dòng)整個(gè)人工智能大模型生態(tài)的發(fā)展，形成一個(gè)全新的生態(tài)。
梁文鋒曾對(duì)媒體表示，公司未來(lái)不會(huì)像OpenAI一樣選擇從開源走向閉源，“我們認(rèn)為先有一個(gè)強(qiáng)大的技術(shù)生態(tài)更重要” 。
另一方面，對(duì)于以O(shè)penAI為代表的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手來(lái)說(shuō)，這也是一個(gè)致命的打擊。畢竟，當(dāng)一個(gè)旗鼓相當(dāng)?shù)?，還是免費(fèi)的產(chǎn)品出現(xiàn)在消費(fèi)者面前，大家難免就會(huì)進(jìn)行比較，誰(shuí)的性價(jià)比更高，誰(shuí)的性能更優(yōu)秀，都需要實(shí)打?qū)嵉氖褂眯Ч麃?lái)驗(yàn)證，而不僅僅只是“吹泡沫”。
而率先作出選擇的，便是一眾海外大廠，目前包括英偉達(dá)、英特爾、亞馬遜、微軟、AMD、等海外科技大廠，均宣布在自家產(chǎn)品中接入Deepseek。
值得一提的是，歐美多國(guó)對(duì)于Deepseek的安全性、隱私問(wèn)題依然存在質(zhì)疑。美國(guó)多位官員表示正在對(duì)Deepseek開展國(guó)家安全調(diào)查，包括國(guó)防部、國(guó)會(huì)和NASA等部門均被要求禁用Deepseek。
此外，據(jù)彭博社等媒體報(bào)道，微軟還曾調(diào)查 OpenAI 技術(shù)輸出的數(shù)據(jù)是否被中國(guó)的Deepseek團(tuán)隊(duì)以未經(jīng)授權(quán)的方式獲取，比如通過(guò)“蒸餾技術(shù)”非法獲取其模型輸出數(shù)據(jù)。
但在這些爭(zhēng)議尚未解決之前，大廠們顯然已經(jīng)迫不及待想要加入Deepseek生態(tài)，本質(zhì)上還是基于“利益至上”的原則。
據(jù)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)表示，OpenAI - o1模型每百萬(wàn)輸出token 的成本為60美元，而Deepseek-R1 則僅需 2.19 美元，這接近30倍的成本差距，相信大廠們也會(huì)算賬。
其次則是生態(tài)效應(yīng)，吳恩達(dá)認(rèn)為，“降價(jià)”+“開源”正在將基礎(chǔ)模型層商品化，為應(yīng)用開發(fā)者創(chuàng)造了巨大的機(jī)遇。盡早加入這一生態(tài)，讓自家大模型與之相結(jié)合，也有望帶來(lái)更多創(chuàng)新體驗(yàn)，“收攏”部分DeepSeek用戶的需求。
因此，除了海外大廠之外，諸如阿里云、百度云等國(guó)內(nèi)大廠也開始集中接入Deepseek，在各自平臺(tái)提供的適配服務(wù)，打不過(guò)就加入，才能共享創(chuàng)新紅利。
事實(shí)上，在開春爆火的Deepseek，不僅為大模型行業(yè)帶來(lái)了一陣“春風(fēng)”，對(duì)于普通用戶來(lái)說(shuō)，也帶來(lái)了更多新機(jī)會(huì)。
第一批利用Deepseek搞錢的人已經(jīng)出現(xiàn)了，跟彼時(shí)橫空出世的ChatGPT一樣，面對(duì)更加智能、更加高效的大模型，AI取代人類的焦慮感，再次成為收割用戶的“武器”。
社交平臺(tái)上已經(jīng)出現(xiàn)了不少“如何使用Deepseek進(jìn)行XXX”的課程，面向社交媒體、電商、廣告等不同行業(yè)的應(yīng)用和變現(xiàn)。
當(dāng)然，學(xué)習(xí)新知識(shí)肯定是沒(méi)錯(cuò)的，但相較于被焦慮感“收割”，并淪為大V私域流量中的一員，大家不妨根據(jù)自己的實(shí)際工作和擅長(zhǎng)內(nèi)容，先上手試用一下Deepseek。
目前來(lái)看，Deepseek在技術(shù)上確實(shí)有意想不到的突破，對(duì)于普通用戶來(lái)說(shuō)，其能夠展示思維鏈全過(guò)程，更方便人類與AI交流，業(yè)內(nèi)人士甚至稱之為當(dāng)前最好用的開源模型，但也不需要過(guò)度“神化”Deepseek。
首先，從使用體驗(yàn)來(lái)看，Deepseek尚無(wú)法承受蜂擁而至的流量。其實(shí)，Deepseek在年前便已經(jīng)小范圍的“爆火”，其當(dāng)時(shí)尚能同時(shí)使用深度思考和聯(lián)網(wǎng)功能，輸出的文章框架和成文確實(shí)比較驚艷。
但隨著使用者不斷增多，目前Deepseek已經(jīng)關(guān)閉了聯(lián)網(wǎng)功能，整理輸出質(zhì)量有較大的下降，且大部分時(shí)間Deepseek都呈現(xiàn)“服務(wù)繁忙”的狀態(tài)。
雖然梁文鋒曾表示“商業(yè)化”不是當(dāng)前首要考慮的問(wèn)題，但按私募基金的體量來(lái)推算“幻方”的資金規(guī)模，千億規(guī)模不等于千億資金體量，“幻方”只是在千億規(guī)模上收取管理費(fèi)，其跟大廠之間的資金差距還是很大的。
但要繼續(xù)維持C端的使用體驗(yàn)，Deepseek必然需要燒錢，后續(xù)如何補(bǔ)充資金，還是調(diào)整使用模式，梁文鋒都需要提出更明確的打法。
其次，目前Deepseek在圖文、視頻方面的能力是缺失的，現(xiàn)階段要說(shuō)Deepseek能夠與頭部閉源模型直接打擂臺(tái)，恐怕還為時(shí)尚早。
不過(guò)，其發(fā)展也給Open AI，以及更多垂直模型帶來(lái)了壓力，相信將能在一定程度上推動(dòng)整個(gè)大模型生態(tài)的發(fā)展。
最后，Deepseek依然面臨著政策、數(shù)據(jù)安全等爭(zhēng)議，要走向全球依然是漫漫長(zhǎng)路；此外，其在計(jì)算資源與算力方面依然受限，這意味著國(guó)產(chǎn)硬件還需要繼續(xù)努力，才能支撐軟件的不斷創(chuàng)新。
當(dāng)然，對(duì)于全球大模型行業(yè)來(lái)說(shuō)，有競(jìng)爭(zhēng)才有動(dòng)力，就像智能手機(jī)行業(yè)一樣，參與者多了，行業(yè)盤子就會(huì)越來(lái)越多，也才有機(jī)會(huì)爆發(fā)出更多的機(jī)會(huì)。
Deepseek的出現(xiàn)就像是國(guó)內(nèi)大模型行業(yè)的一點(diǎn)“火花”，既是思維碰撞的突破，也是靈感乍現(xiàn)的瞬間。接下來(lái)，相信還需要國(guó)內(nèi)大模型行業(yè)在軟硬件方面的持續(xù)創(chuàng)新，才能抓住這一機(jī)遇，讓中國(guó)科技行業(yè)能夠從“跟隨者”向“引領(lǐng)者”進(jìn)發(fā)。
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