仿佛是一夜之間，DeepSeek迎來了“滔天的流量”。它不僅在全球引發(fā)了新一輪的AI應用熱潮，而且給全球的算力資本市場帶來了重大沖擊。究其原因，DeepSeek不僅在訓練成本及使用成本、模型訓練及優(yōu)化方式等領域?qū)崿F(xiàn)了大量的工程創(chuàng)新，而且打破了AI領域許多的傳統(tǒng)敘事邏輯。簡而言之，DeepSeek正在改變游戲規(guī)則。
DeepSeek最新推理模型R1的橫空出世，帶來了一個非常大的驚喜，僅用6天就發(fā)展了1億用戶。“用好奇心來揭開AGI的神秘面紗”這一愿景，更增添了神秘色彩。那么，DeepSeek在技術上究竟有哪些創(chuàng)新，成功的背后有哪些深層次的原因？這一切將對中美下一個十年的科技競爭產(chǎn)生哪些影響？
工程創(chuàng)新
成就與眾不同
DeepSeek不僅引發(fā)了全球新一輪的AI應用熱潮，而且對全球的算力資本市場產(chǎn)生重大沖擊。究其原因，DeepSeek在訓練成本及使用成本、模型訓練及優(yōu)化方式方面均實現(xiàn)了大量工程創(chuàng)新。
成本是最大的亮點。DeepSeek-R1的整體訓練成本比OpenAI少了一個數(shù)量級以上。R1在整個訓練過程中的工程優(yōu)化和創(chuàng)新亮點非常多，包括“Multi-Head Latent Attention——多頭隱形注意力機制”“Multi-token predication——多token預測”“有選擇性地使用8個浮點數(shù)精度FP8來替代FP16甚至FP31”等。這些優(yōu)化其實都不容易實現(xiàn)。每一個看似不顯著的優(yōu)化，在層級疊加效應下卻產(chǎn)生了非常驚人的效果。
DeepSeek其實一共發(fā)布了兩個模型，分別是R1和R1-zero。DeepSeek基于V3這個基礎模型聚焦強化學習獲得了R1-zero。但是，R1-zero在回答一些問題的時候容易產(chǎn)生包括“多語言混雜”在內(nèi)的諸多問題。Deep-Seek又對這個模型進行了SFT（監(jiān)督微調(diào)優(yōu)化），從而產(chǎn)生了R1。R1的強化學習功能可以實現(xiàn)自動化，是比較容易去scale的。這樣一來，該模型未來的想象空間接近無限。
顛覆性改變
打破傳統(tǒng)敘事邏輯
DeepSeek之所以備受關注，本質(zhì)在于打破了很多AI領域的傳統(tǒng)敘事邏輯，例如OpenAI對于推理模型的算力堆疊霸權邏輯、AI應用圈的OpenAI寡頭壟斷格局邏輯、美國對中國的高制程芯片封鎖邏輯以及AI大模型的開源閉源邏輯……
首先，AI圈公認這種推理模型的實現(xiàn)難度是極大的。此前，比較好的推理模型只有OpenAI的GPT o1。Anthropic做不出來，Google“卡”了很久才推出表現(xiàn)一般的Germini 2.0。DeepSeek-R1至少是o1的平替，甚至部分能力還要強于o1。進一步來看，R1不僅免費還開源，訓練成本和使用成本均實現(xiàn)了指數(shù)級下降。原先o1憑借領先性可以“收割”相當長一段時間的價值，但DeepSeek-R1的出現(xiàn)以及開源的舉措，讓絕大多數(shù)開發(fā)者以及聚焦應用的創(chuàng)業(yè)公司都能夠以更低的門檻去做開發(fā)。更加便宜且更容易私有化部署的R1，擊碎了華爾街對于所有大模型公司的估值邏輯。
其次，DeepSeek的出現(xiàn)打破了AI應用圈原有的競爭枷鎖。就算是美國的頂尖應用公司選擇DeepSeek和ChatGPT時，答案也很清楚。Cursor、Perplexity這些AI領域的超級明星應用，都第一時間進行了DeepSeek模型的部署，而且設置了推薦第一優(yōu)先級。此外，Google、Amazon、NV等平臺也都部署了Deep-Seek模型。這些改變，同步影響了云服務的市場格局。國內(nèi)大量從事應用開發(fā)的企業(yè)，在DeepSeek-R1出現(xiàn)之前不得不使用微軟云（為了便捷使用GPT-4的API）；現(xiàn)在，使用阿里云上部署的Deep-Seek成為可選項。
再其次，DeepSeek帶來了芯片封鎖邏輯的崩塌。DeepSeek在輝達CUDA生態(tài)的更底層（例如PTX層），通過微調(diào)底層代碼來優(yōu)化性能，從而解決“連接通信能力和調(diào)度能力被閹割”的問題。專家普遍認為，目前中美AI大模型領域的技術差距約為4個月。從技術能力發(fā)展的趨勢來看，這一差距繼續(xù)縮小的概率大于擴大的概率。
最后，開源讓DeepSeek在輿論戰(zhàn)中至少“不落下風”。在AGI的道路上做出最強大的模型并開源，應該是OpenAI最早的初心和使命。市場永遠不會說謊，誰的模型能力強誰就能掌握最終的話語權。2024年12月DeepSeek V3發(fā)布的時候，國際主流媒體主要關注其“成本低廉”；當Deep-Seek-R1發(fā)布時，情況則截然不同，因為“滔天的流量”來了。作為一個開源模型，DeepSeek讓所有用戶在任何領域都增加了一個“頂尖專家”，免費且24小時隨時在線。
仿佛是一夜之間，DeepSeek迎來了“滔天的流量”。它不僅在全球引發(fā)了新一輪的AI應用熱潮，而且給全球的算力資本市場帶來了重大沖擊。究其原因，DeepSeek不僅在訓練成本及使用成本、模型訓練及優(yōu)化方式等領域?qū)崿F(xiàn)了大量的工程創(chuàng)新，而且打破了AI領域許多的傳統(tǒng)敘事邏輯。簡而言之，DeepSeek正在改變游戲規(guī)則。
DeepSeek最新推理模型R1的橫空出世，帶來了一個非常大的驚喜，僅用6天就發(fā)展了1億用戶。“用好奇心來揭開AGI的神秘面紗”這一愿景，更增添了神秘色彩。那么，DeepSeek在技術上究竟有哪些創(chuàng)新，成功的背后有哪些深層次的原因？這一切將對中美下一個十年的科技競爭產(chǎn)生哪些影響？
工程創(chuàng)新
成就與眾不同
DeepSeek不僅引發(fā)了全球新一輪的AI應用熱潮，而且對全球的算力資本市場產(chǎn)生重大沖擊。究其原因，DeepSeek在訓練成本及使用成本、模型訓練及優(yōu)化方式方面均實現(xiàn)了大量工程創(chuàng)新。
成本是最大的亮點。DeepSeek-R1的整體訓練成本比OpenAI少了一個數(shù)量級以上。R1在整個訓練過程中的工程優(yōu)化和創(chuàng)新亮點非常多，包括“Multi-Head Latent Attention——多頭隱形注意力機制”“Multi-token predication——多token預測”“有選擇性地使用8個浮點數(shù)精度FP8來替代FP16甚至FP31”等。這些優(yōu)化其實都不容易實現(xiàn)。每一個看似不顯著的優(yōu)化，在層級疊加效應下卻產(chǎn)生了非常驚人的效果。
DeepSeek其實一共發(fā)布了兩個模型，分別是R1和R1-zero。DeepSeek基于V3這個基礎模型聚焦強化學習獲得了R1-zero。但是，R1-zero在回答一些問題的時候容易產(chǎn)生包括“多語言混雜”在內(nèi)的諸多問題。Deep-Seek又對這個模型進行了SFT（監(jiān)督微調(diào)優(yōu)化），從而產(chǎn)生了R1。R1的強化學習功能可以實現(xiàn)自動化，是比較容易去scale的。這樣一來，該模型未來的想象空間接近無限。
顛覆性改變
打破傳統(tǒng)敘事邏輯
DeepSeek之所以備受關注，本質(zhì)在于打破了很多AI領域的傳統(tǒng)敘事邏輯，例如OpenAI對于推理模型的算力堆疊霸權邏輯、AI應用圈的OpenAI寡頭壟斷格局邏輯、美國對中國的高制程芯片封鎖邏輯以及AI大模型的開源閉源邏輯……
首先，AI圈公認這種推理模型的實現(xiàn)難度是極大的。此前，比較好的推理模型只有OpenAI的GPT o1。Anthropic做不出來，Google“卡”了很久才推出表現(xiàn)一般的Germini 2.0。DeepSeek-R1至少是o1的平替，甚至部分能力還要強于o1。進一步來看，R1不僅免費還開源，訓練成本和使用成本均實現(xiàn)了指數(shù)級下降。原先o1憑借領先性可以“收割”相當長一段時間的價值，但DeepSeek-R1的出現(xiàn)以及開源的舉措，讓絕大多數(shù)開發(fā)者以及聚焦應用的創(chuàng)業(yè)公司都能夠以更低的門檻去做開發(fā)。更加便宜且更容易私有化部署的R1，擊碎了華爾街對于所有大模型公司的估值邏輯。
其次，DeepSeek的出現(xiàn)打破了AI應用圈原有的競爭枷鎖。就算是美國的頂尖應用公司選擇DeepSeek和ChatGPT時，答案也很清楚。Cursor、Perplexity這些AI領域的超級明星應用，都第一時間進行了DeepSeek模型的部署，而且設置了推薦第一優(yōu)先級。此外，Google、Amazon、NV等平臺也都部署了Deep-Seek模型。這些改變，同步影響了云服務的市場格局。國內(nèi)大量從事應用開發(fā)的企業(yè)，在DeepSeek-R1出現(xiàn)之前不得不使用微軟云（為了便捷使用GPT-4的API）；現(xiàn)在，使用阿里云上部署的Deep-Seek成為可選項。
再其次，DeepSeek帶來了芯片封鎖邏輯的崩塌。DeepSeek在輝達CUDA生態(tài)的更底層（例如PTX層），通過微調(diào)底層代碼來優(yōu)化性能，從而解決“連接通信能力和調(diào)度能力被閹割”的問題。專家普遍認為，目前中美AI大模型領域的技術差距約為4個月。從技術能力發(fā)展的趨勢來看，這一差距繼續(xù)縮小的概率大于擴大的概率。
最后，開源讓DeepSeek在輿論戰(zhàn)中至少“不落下風”。在AGI的道路上做出最強大的模型并開源，應該是OpenAI最早的初心和使命。市場永遠不會說謊，誰的模型能力強誰就能掌握最終的話語權。2024年12月DeepSeek V3發(fā)布的時候，國際主流媒體主要關注其“成本低廉”；當Deep-Seek-R1發(fā)布時，情況則截然不同，因為“滔天的流量”來了。作為一個開源模型，DeepSeek讓所有用戶在任何領域都增加了一個“頂尖專家”，免費且24小時隨時在線。
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