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【#DeepSeek正打破算力为王行业规则#】#AI算力股下挫# 中国AI大模型DeepSeek成功出圈让行业产生了对于大规模AI算力投资逻辑的怀疑。
作为目前全球AI大模型的领头羊OpenAI提出Scaling Law，即计算规模越大，训练数据量越多，模型越智能。Scaling Law则成为了全球AI大模型厂商所信奉的圭臬。这促使英伟达等算力不断研发拥有更加强大算力的产品，微软等云厂商不断加大对AI算力的资本投入。
近期，微软CEO萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）表示，微软将在2025年投入800亿美元建设AI智算中心，以支持AI大模型的开发和相关服务。现任美国总统特朗普也公布了“星际之门”计划，旨在未来4年内投入5000亿美元，在美国建设AI基础设施。
然而，近期中国AI大模型DeepSeek却让行业看到了不同的发展路径。DeepSeek是国内大模型公司深度求索开发，深度求索的母公司是一家名为量化幻方的量化金融公司，在2024年12月推出的DeepSeek-V3，并于近期公布了DeepSeek-R1。
据了解，DeepSeek-V3完整训练只需2.788M H800 GPU小时，其训练成本仅为557万美元，却获得了媲美OpenAI的最先进模型GPT-4o的性能。当时著名人工智能科学家卡帕西（Andrej Karpathy）就发文表示，这个模型是在一个非常有限的预算下训练的（2048个GPU运行2个月，花费600万美元）。 作为参考，这种级别的能力通常需要接近16000个GPU的集群，而今天正在启动的集群则更接近100000个GPU。例如，Llama 3 405B使用了3080万GPU小时，而DeepSeek-V3看起来仅使用了280万GPU小时。
此外，DeepSeek-R1的训练成本还未公布。不过，从API定价可看出，定价是GPT o1的三十分之一。按照每输出一百万Token的价格来看，DeepSeek-R1为2.19美元，而GPT-o1为60美元。可以说，DeepSeek使用Open AI的一小部分的训练成本，却达到了和Open类似的性能。据了解，R1在数学、编程等测试中的成绩和o1相当。
这也引发了一种怀疑，要实现更好性能的AI大模型是否需要堆算力，堆投资才能达到？通过软件架构及算法的革新，可能也是一条通往更高性能AI大模型的思路。
对于DeepSeek的火爆是否意味着利空AI算力，韦豪创芯合伙人王智告诉第一财经记者：“短期内，在交易情绪的影响下，这起事件会利空AI算力。长期来看，AI算力仍然必不可少，AI大模型的演进，需要更多新的架构和算法，才能实现长足进步，这些需要AI算力的足够支持。”他补充道：“这些算法和架构还不得而知，但是必然会出现。”
责任编辑：张恒星
