DeepSeek,做AI競爭的破局者
中美大模型的差距在1-2年。起碼在今年春節之前,這還是一個獲得普遍認同的觀點。
直到中國科技公司深度求索發佈了推理模型DeepSeek-R1,用不到GPT二十分之一的成本,獲得了和OpenAI的頂尖推理模型o1相當的能力。
DeepSeek的影響很快擴散到大洋彼岸。
1月27日,美國科技股遭遇“黑色風暴”,費城半導體指數(SOX)狂瀉9.2%,創下2020年3月以來的最大單日跌幅。英偉達股價重挫近17%,市值一夜之間蒸發近6000億美元,創下美股歷史上最大的單日市值縮水規模。博通、臺積電、ASML、Google和微軟等科技巨頭也未能倖免,股價分別下跌17.4%、13%、7%、4%和2.14% 。
與此同時,歐洲科技股市場同樣哀鴻遍野,各類科技股慘遭拋售。
引發全球資本市場“強烈地震”的幕後主角——DeepSeek,不是任何發力大模型的大廠,或者創業明星,而是一家此前名聲不顯的小型科技初創公司。它由幻方量化創始人樑文鋒一手創辦,成立僅一年多。
最能喚醒讀者記憶的,可能是去年8月,DeepSeek率先宣佈其API價格大幅下調,輸入費用調整爲0.1元/百萬tokens,輸出費用爲2元/百萬tokens,隨後各家大廠紛紛跟進。大模型價格戰也就此打響。
實際上,DeepSeek的創始人樑文鋒或許是最早把目光投向AI的那批人。不僅僅是他創立了量化基金,更有意思的例證是,在算力緊缺的2023年,國內只有五家公司擁有萬塊規模的顯卡,前四位是阿里巴巴、騰訊、百度和字節跳動,剩下的那個就是幻方量化。
開源、創新、成本。在硅谷,DeepSeek被稱作“來自東方的神秘力量”。他們一面跟隨,推出類似的推理模型,一面攻擊,要求對其進行封殺甚至算力封鎖。
1月28日,DeepSeek曾連續發佈兩條公告稱,DeepSeek線上服務受到大規模惡意攻擊。
客觀來講,從產品實際表現來看,DeepSeek目前只是躋身行業第一梯隊,尚未實現對市面上現有產品的全面超越,也並非在技術底層實現了範式創新。
但DeepSeek確實爲全球AI行業的長期發展探索出了新的模式,也讓長期被硅谷霸佔話語權的AI行業出現了一些不一樣的聲音。正如AI領域泰斗吳恩達所言:“DeepSeek的創新表明,中美在生成式AI領域的差距正在迅速縮小,在某些領域中國已現領先跡象。”
01 DeepSeek,破了誰的金身?
去年12月,36氪旗下的暗涌賬號採訪了DeepSeek。採訪中提到了去年8月由DeepSeek發起的價格戰,原因指向了一個事實——與很多大廠燒錢補貼不同,DeepSeek是有利潤的。
早在去年5月,DeepSeek發佈的DeepSeekV2模型,就展現了他們非凡的效率:推理成本被降到每百萬token僅1塊錢,約等於Llama370B的七分之一,GPT-4Turbo的七十分之一。
並且相較於OpenAI公司來自全球頂尖學府幾千人的大公司人力成本,DeepSeek公司只有寥寥幾百人,也沒有全球前50的人才密度,聚集的是國內一衆大學相關學科的博碩精英人才。
更加難能可貴的是,DeepSeek-V3在訓練時使用的GPU是英偉達的H800,一款在性能上被閹割的特供AI芯片。相比之下,GPT-4o使用的是上萬塊英偉達H100芯片(性能優於H800)。
這和我們過去的認知是不同的。
英偉達及美股大跌的原因直指DeepSeek,原因在於DeepSeek的成功打破了AI大模型領域“拼投入”的慣常邏輯。AI大模型只有砸錢、砸算力才能做出來的觀念在行業中深入人心。
2023年,OpenAI的CEO奧特曼(SamAltman)曾經訪問印度,他對印度團隊能否憑藉僅 1000 萬美元的預算,在AI領域構建出具有實質性成果的模型表示懷疑。
在他看來,如果沒有上億美元的訓練成本,是煉不出好的大模型的。畢竟作爲AI行業的領軍企業OpenAI至今都尚未實現盈利,很大一部分原因在於尖端AI模型的訓練耗資驚人,運行成本也十分高昂。據測算,僅維持ChatGPT的運營,每天成本就高達70萬美元。奧特曼則表示,未來的AI模型成本預計將超過10億美元。
高昂的成本也讓後來者紛紛以OpenAI爲標杆加大投入。馬斯克旗下的xAI,其超級計算數據中心裝配了10萬顆英偉達H100 GPU芯片,成爲全球最強大的AI訓練集羣之一。特朗普上臺後,宣佈投資5000億美元啓動“星際之門”項目,試圖憑藉鉅額資金與強大算力,鞏固美國在AI領域的霸權地位。
其他科技巨頭們也在積極佈局。過去一年,微軟和谷歌的資本支出均超過 500 億美元,其中大部分資金用於AI相關的基礎設施建設,並且計劃在2025財年將這一投入提升至700 - 800億美元。國內方面,根據浙商證券的分析,2024年字節跳動的資本開支約爲800億元,預計2025年將達到1600億元,其中約900億元將用於AI算力的採購,700億元用於 IDC 基建以及網絡設備。
DeepSeek並非是擁有什麼降本魔法,而是摸索出了一條不一樣的道路。DeepSeek的研究員提出了一種新的MLA(一種新的多頭潛在注意力機制)架構,與 DeepSeek MoESparse (混合專家結構)結合,這種架構的優勢是顯存佔用僅爲常用MHA架構的5%-13%。
與此同時,和行業慣常的用數萬億token(文本單位)訓練模型不同,而是選擇通過“數據蒸餾”,降低了數據計算程度,從而實現降本。
正因爲如此,DeepSeek也有了“AI屆的拼多多”之稱,儘管這種表述可能並不完全準確,但也基本表達了DeepSeek對當前主流AI的衝擊。通過這一低成本模式使得DeepSeek能夠更快速地推出新產品和服務,並極大地降低了其市場進入門檻,可以吸引了更多企業和機構參與到AI研發中來。
02 開源會是更好的選擇?
當然,DeepSeek對AI的衝擊還不止於此。
作爲一家中國公司,DeepSeek表現出了前所未有的自信,對產品實施開源策略,也就是公開模型的代碼和架構等等,允許公衆查看、使用和修改。這就意味着,很多中小企業可以直接使用其模型,極大降低了很多企業的研發成本。
相比之下,OpenAI和谷歌等旗下的AI產品都是閉源,DeepSeek的開源和低價策略,對於國際上那些依靠高收費的主流AI工具,也將帶來巨大沖擊。
DeepSeek並不是個例,在開源浪潮席捲全球的時代,Meta的LLaMA、阿里的通義千問,都在試圖證明“開放才能贏未來”。甚至就連馬斯克也是開源技術的支持者,此前曾批評OpenAI走向閉源,稱其爲“CloseAI”,並指責其違背了最初的開源初衷而奧特曼則是埋頭向前,繼續閉源。這個爭議還不僅是打口水仗,還曾對薄公庭。
但儘管如此,依然也有不少業內人士對此嗤之以鼻。
去年,有行業人士表示:閉源大模型,纔是AI商業化的最優解。
究其原因,開源模型仍有致命傷:“所謂模型開源,往往只提供了模型的大量參數。但想要有效應用這些模型,還需要進行很多後續工作。”即便公佈參數,開發者仍難窺見參數的生成過程和數據源等核心“配方”。這種半透明狀態,導致二次開發如同盲人摸象。
“由於不瞭解這些參數的生成過程和數據源,難以直接實現‘衆人拾柴火焰高’的協同效應。即使獲取了模型源代碼,也可能不清楚訓練這些參數所使用的具體數量和比例。因此,拿到這些開源資料,並不足以讓人直接站在巨人的肩膀上輕鬆進行迭代與開發。
這也是爲什麼OpenAI能夠通過閉源在一定時間內保持了技術的領先性和獨特性,構建了自己的商業生態的原因之一。
另外,在醫療、金融等高敏感領域,閉源優勢還可以在保護技術和商業利益方面有其獨特作用,能保障知識產權安全,防止技術濫用。
但不可否認的是,DeepSeek的確迎來了填補生態位的絕佳機會。
在和暗涌的採訪裡,樑文鋒就表示,長遠來說,我們希望形成一種生態,就是業界直接使用我們的技術和產出,我們只負責基礎模型和前沿的創新,然後其它公司在DeepSeek的基礎上構建toB、toC的業務。
用戶無需付費即可享受強大AI推理能力,推動AI技術普及,讓普通用戶在日常工作生活中體驗前沿科技的便利。在開源生態上,它已吸引大量開發者,形成了蓬勃發展的社區。隨着越來越多的開發者和企業認可開源模式,DeepSeek有望進一步擴大其影響力,重塑AI產業格局。
03 一場DeepSeek風暴,揭開中美AI敘事重心的搖擺
實際上,在全球矚目的目光聚焦於DeepSeek出圈的背後,從技術領域、產業範疇到資本市場,DeepSeek都以非凡之勢打破了人們對AI發展的固有認知,掀起了一場前所未有的技術變革浪潮,在某種程度上預示着算力軍備競賽的終結。
長期以來,AI行業形成了一種依賴大規模算力與鉅額資金投入的研發模式。以OpenAI等公司爲例,它們在模型訓練上動輒投入數億美元,大規模採購英偉達最頂尖的GPU芯片,致力於構建龐大的數據中心。英偉達憑藉早期賣顯卡的業務基礎,順勢踏上AI算力的發展大潮,締造了算力芯片領域的商業神話。一時間,谷歌、OpenAI、蘋果等各路科技巨頭紛紛排隊向英偉達輸送資金,使其在AI算力市場佔據了主導地位。
然而,DeepSeek卻以顛覆性的創新打破了這一格局。它僅使用2000塊芯片,投入不到600萬美元,就實現了與行業巨頭相媲美的性能。這一成果引發了行業的深刻反思:“如果DeepSeek的創新是真實有效的,那AI公司真的還需要如此大量的顯卡嗎?”當英偉達還在爲每秒200TB的顯存帶寬而自鳴得意時,DeepSeek用一行開源代碼有力地證明了:真正的人工智能不應被算力所束縛。
根據全球半導體觀察的不完全統計,目前已有包括英偉達、AMD、微軟、亞馬遜雲科技、英特爾等國外巨頭,沐曦、天數智芯、摩爾線程、海光信息等國內GPU企業,華爲雲、騰訊雲、天翼雲、阿里雲、百度智能雲、火山引擎等雲計算大廠,以及無問芯穹、壁仞科技、硅基流動、PPIO派歐雲、雲軸科技等共計20家企業宣佈適配及上架DeepSeek模型服務。隨着多家國內外知名雲平臺和科技企業相繼上線DeepSeek大模型,AI市場迎來了新一輪的變革浪潮。
從另一方面看,英偉達股價的大幅下跌恰恰而言折射出的是在經受DeepSeek風暴衝擊下其AI芯片霸權的逐漸被終結。正如塔勒布現任對衝基金Universa Investments的顧問的警告,當英偉達把一切都建立在人們會使用你的芯片的希望之上,希望需求持續增加,同時假設不會出現軟件上的革命性改進或其他創新方法。而現在,這些假設受到挑戰,未來或將出現數倍於當前跌幅的回調。
值得關注的是,DeepSeek帶來的這種技術路徑的轉變,不僅是對美國科技霸權的有力回擊,也讓全球開發者重新認識到中國AI的巨大潛力。在美國不斷通過各種限令限制中國AI和芯片發展的背景下,這場由中國團隊發起的“效率革命”,或許將重現電動車顛覆燃油車的精彩歷程——以更低的成本、更開放的生態,讓AI從“美國巨頭的專屬玩具”轉變爲“全民普惠的實用工具”。
正如DeepSeek技術白皮書扉頁所寫:“我們並非在追趕GPT,而是在證明:通向AGI的道路,絕不止硅谷這一種走法。”從產業發展的角度來看,隨着DeepSeek不斷髮展壯大,未來將逐步採用更多國產芯片,有效降低產業鏈風險。在DeepSeek的引領下,國產芯片有望逐步從中低端邁向高端,最終擺脫對美國芯片的依賴,在全球AI產業中佔據更爲重要的地位。