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  乌鸦智能说

  这两天,中美AI领域发生了两件大事:

  在美国发布AI禁令后,特朗普随即宣布了一项预算高达5000亿美元的AGI计划——星际之门,以保证其在AI领域的领先地位。

  而在大洋彼岸的中国,一家名为Deepseek的中国创业公司,只用了2048块显卡,就训练出了一个能与顶级模型相媲美的Deepseek-V3模型。

  Deepseek最引人注目的并不只是它的技术指标,而是其所代表的效率革命,仅依靠少量的硬件配置和几十名年轻的博士生,就打破了美国的AI资源限制,完成了跨越式的技术突破。

  更重要的是,Deepseek选择了完全开源的路线,将代码、模型权重和训练日志全部公开。没有人会忘记开源的力量,虽然定义智能手机的是iOS,但安卓才是那个让手机行业真正繁荣,普惠深入世界各个角落的人。

  正如Perplexity CEO Aravind Srinivas所说:历史告诉我们,一旦开源追上甚至超越闭源软件,所有开发者都会转向开源。

  以此为转折点,DeepSeek不仅改变了AI原有的竞争规则,也让美国和中国的AI路线走向了不同的两个方向:巨额投入与追求效率、封闭与开源。

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  DeepSeek突破的三层意义

  之所以DeepSeek能够引起如此广泛的讨论,不仅在于其技术指标,更在于其对于AI行业的重要意义。

  首先,DeepSeek重新定义了大模型的竞争壁垒。过去两年里,OpenAI每年要花费上百亿美金,来维持自己在AI领域的优势地位。

  而现在游戏规则变了。“DeepSeek”证明,数千万美元的投资也能取得显著成果。

  不久前,UC伯克利博士生潘家怡和另两位研究人员,在CountDown游戏中复现了DeepSeek R1-Zero。实验中,团队验证了通过强化学习RL,3B的基础语言模型也能够自我验证和搜索。

  更夸张的是,整个实现成本仅不到30美金(约217元)。这意味着,低成本构建具备推理能力的模型已成为可能,预训练模型的巨额投入不再是必需。

  这背后也引出了一个深层次的问题:

  当一家公司能在缺乏顶级芯片的情况下,以极低成本建立突破性的 AI 模型时,我们不得不重新思考:那些投入的数千亿美元资本支出,真的物有所值吗?

  这是OpenAI需要回答的问题。

  其次,与OpenAI的闭源路线不同,DeepSeek选择完全开源的路线,将代码、模型权重和训练日志全部公开。

  当开源模型性能媲美市场上最强大的模型,甚至在部分领域有所超越时,会吸引越来越多的开发者参与。

  原因很简单,开源软件成本低廉,成本越低,开发者的吸引力就越大。因为这将大大降低构建应用程序的成本。

  这有点像苹果和安卓的故事。回顾移动互联网时代,定义智能机0到1的是iOS,但让手机行业真正繁荣普惠深入世界各个角落的是安卓。

  在Meta 副总裁兼首席人工智能科学家杨立昆看来,DeepSeek的成功,与其说是”中国超越美国”,倒不如说是开源模型正在超越专有模型。

  第三,Deepseek的技术突破,背后是AI研发开放性的胜利,这与美国的AI封锁形成了鲜明对比。

  具体来说,在一个被GPU短缺和芯片禁运困扰的环境中,一家从未被计入中国“AI 六小龙”的量化基金公司,用少量的硬件配置和几十名年轻的博士生,就完成了跨越式的技术突破。

  作为一个后来者,Deepseek的突破虽然离不开自身的努力,但更重要的是,开放的技术交流环境,包括论文、开源代码和各种正式或非正式的人才交流,为创新突破创造了条件。

  这揭示了AI行业的另一个关键特性:模型研发具有很强的外部性。特别是在蒸馏与合成数据等技术存在的情况下,后来者的追赶和学习效应异常强劲。这种内卷加外卷的结果,也是模型能力变好,而成本快速下降的原因。

  英伟达科学家Jim Fan也提到了开放性对于AI发展的影响:

  不管你喜欢与否,AI的未来不会是被“安全委员会”控制的瓶中精灵。每个互联网用户都将能在他们的“烤面包机笔记本”上运行高阶模型。这是历史潮流,我们应该顺势而为,而不是逆流而上。

  当美《93040bb大港澳苹果怎么下载》国不断强化AI技术封锁的当下,Deepseek的突破又何尝不是对于美国AI制裁的一种“反噬”。

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  找到中国大模型的商业化答案

  之前,李开复一直在表达一个观点:

  中国做AI的优势从来不是在不设预算上限的情况下去做突破性研究,而是在好、快、便宜和可靠性之间找出最优解。

  在相当长时间里,国内大模型一直处于很尴尬的处境,训练阶段不仅被技术封锁,还容易被海外开源降维打击。

  如今,Deepseek的突破代表了一种新的可能性——即通过算力效率的提升,实现更繁荣的LLM应用生态。

  长期来看,AI应用生态能否跑通,取决于每个国家的成本结构、商业模式、经济模型、产品供给能力,大家各有不同,是个复杂的商业问题。

  固然,中国买不到最新的芯片,单位Flops的推理成本永远比海外高,但这也倒逼中国infra出现了各种“工程式创新”,去探索更高效的算力优化方式。

  至少从目前看,国内推理优化进展比大家想象要快。一旦算力优化这事跑通,国内大模型在商业层面建立良性循环也不是没有可能。

  也就是说,中美未来AI将是两个完全不同的故事:美国押注模型能力提升,中国追求模型效率的极限。

  一旦算力优化这事跑通,国内大模型在商业层面建立良性循环也不是没有可能。

  也就是说,中美未来AI将是两个完全不同的故事:美国押注模型能力提升,中国追求模型效率的极限。

  这就很像当年互联网所发生的故事。过去十年,中国和美国在互联网领域讲了两个完全不同的故事:硅谷加倍投入企业软件,而中国则将赌注押在消费者应用上。

  自谷歌和Meta后,美国科技业几乎放弃了在消费互联网上再造流量入口的尝试,转而选择全面拥抱SaaS。软件也完美接力上一个十年中的消费移动应用,成为新十年的主流投资趋势,也跑出了很多优秀公司。

  而中国在消费互联网展现了非凡的生命力,字节跳动把短视频生意做到了全世界,美团把本地生活做成了一个千亿美元的生意,而拼多多也成长为阿里、亚马逊一外的电商新一极。

  在GPT横空出世之后,美国SaaS公司率先受益,纷纷开始向客户提供AI功能,通过之前建立的客户基础和产品场景直接产生商业回报,大大提升了在AI上创新投入的回报确定性。而中国的AI应用却因为缺乏场景和商业模式而进展缓慢。

  随着AI应用的逐渐落地,模型效率将会成为打通中国大模型商业化循环的一把“钥匙”。

  文/林白

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责任编辑:凌辰

转自:华声在线93040bb大港澳苹果怎么下载

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  本报记者 周寿祺 【编辑:朱能 】

  

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