在2025年的蛇年春節(jié)，DeepSeek成為了人們熱議的話題。在高鐵上、飛機場、前往景點的路上，到處都能聽到人們談論這個AI應用。很多家庭的老人在這個春節(jié)第一次向孩子詢問“啥是AI”，而很多人也通過DeepSeek的熱點分析，第一次了解到世界AI領域的競爭格局，更有人第一次體會到了基于推理的大模型帶來的震撼。
1月20日，國內的AI初創(chuàng)公司深度求索推出了大模型DeepSeek R1，僅用兩天就震撼了整個AI界。在隨后的兩周里，AI界“滿城盡帶DeepSeek”，英偉達、華為云、天翼云、亞馬遜、微軟Azure，以及阿里云、百度智能云、騰訊云、京東云等，紛紛宣布接入DeepSeek R1。那么，DeepSeek到底厲害在哪里？它后續(xù)又將帶來哪些影響？那些被DeepSeek熱度掩蓋的、同樣至關重要的事情又是什么？
01、DeepSeek的“厲害之處”
DeepSeek的厲害之處可以用三個詞概括：性能、開源、成本。
性能卓越
從性能上看，媒體和專業(yè)機構的測評用詞是，DeepSeek R1的實際性能對標GPT-o1，有些能力甚至超過o1。比如在電影產業(yè)相關問題的回答上，DeepSeek在深度思考模式下的回答是最好的，而且在一些邏輯細節(jié)上要遠超其他產品。在回答之前，它還會逐字分析提出的問題，確保準確理解后再給出回答。
開源共享
整個模型不僅開源，而且開發(fā)團隊還把研發(fā)過程寫成論文，公開發(fā)布。在過去兩周里，全世界的AI實驗室都在研讀這篇論文。從16個月之前，DeepSeek就在開源社區(qū)（GitHub）持續(xù)提交自己的每一個版本，而且全部都是MIT協(xié)議，這是開源社區(qū)中對使用者要求最低的協(xié)議。
使用者只要聲明版權，就可以隨意使用，可以用于學術，也可以用于商業(yè)，即使拿走之后自己改造，改造過的版本不再開源也行。而在此之前，性能好的模型很貴，開源不要錢的模型性能又不太行。
DeepSeek是第一個開源且性能對標o1的大模型，而且這是一個中國AI初創(chuàng)公司做的。英偉達資深研究員Jim Fan評價說，DeepSeek是一家非美國公司，在延續(xù)OpenAI最初的、真正開放的前沿研究，賦能所有人。Meta的首席人工智能科學家楊立昆也表示，這是開源模型超越了專有模型，是開源世界的勝利。
成本可控
很多人說DeepSeek擺脫了對GPU的依賴，英偉達的股價都被DeepSeek搞垮了。但這個說法其實不準確。從參數上看，R1是一個比較小的大模型，總共有6710億個參數，一次推理調用的參數只有370億個，而GPT-4的參數有1.76萬億個。
據研究機構SemiAnalysis的報告，DeepSeek一共有6萬張計算卡，其中A100、H800、H100各一萬張，H20三萬張。這些計算卡的算力加起來，大概是255萬，配置遠低于同規(guī)格的其他大模型。外界盛傳R1的成本只有600萬美元，但這是不準確的。600萬美元只是DeepSeek R1的上一版DeepSeekV3的預訓練費用。實際上，DeepSeek并不是租用算力做的模型，而是自己買計算卡，自己搭建服務器。目前DeepSeek大概有150名員工，還會定期從北大、浙大招募人才，有潛力的候選人年薪能達到900多萬元。而且DeepSeek背后的投資方，幻方量化早在2021年就買入了10000塊A100計算卡。
2023年5月，DeepSeek從幻方拆分出來，全面專注于AI業(yè)務。這期間，前前后后購買GPU的總花費是7億美元，搭建服務器等各類系統(tǒng)的費用大概9億美元，再加上期間的運營成本等等。根據SemiAnalysis的估算，總費用應該在26億美元。但這26億美元買入的硬件后續(xù)還會持續(xù)使用，并不是針對R1的成本。而僅僅是這600萬美元的訓練成本，也已經比市面上的同類模型低了一個數量級。比如，Meta去年7月發(fā)布的Llama 3.1大模型，訓練費用是6000萬美元，是R1的10倍。
關于R1的性價比，還有一個更直觀的例子，就是得到研發(fā)的新產品Get筆記。其中有一個潤色環(huán)節(jié)，假如使用GPT-4o，那么每天在潤色環(huán)節(jié)上的花費大概是2000美元，而假如用當時DeepSeek的V2，也就是R1的前一個版本V3的再前一個版本，那么每天的花費能降低到120美元。一年算下來，能節(jié)省450萬人民幣。也許對于很多產品來說，因為更換這個模型，公司就能從虧損企業(yè)變成盈利企業(yè)。
02、對AI領域的深遠影響
技術突破與競爭格局
DeepSeek R1的成功，得益于其公開的論文中提到的沒有人為干預的強化學習技術。工程師并不告訴模型應該如何推理，而是只要模型做對了，就讓它獲得獎勵，然后在這個反饋機制里一步步摸索，就好像AI在自己引導自己、自己調整自己一樣。
這一技術的出現，讓很多科技公司對算力的迷信有所改變。不需要幾十萬張算力卡，也能做出厲害的大模型。目前包括OpenAI在內的幾個科技巨頭，都在用R1的核心技術微調自己的模型，大家都想把算力的消耗降下來。然而，這并不意味著英偉達等算力巨頭就會不行。事實上，英偉達的H100算力卡的價格在R1推出后，是在持續(xù)上漲的，因為需求變多了。出海的成本越低，大航海時代來得越猛。
DeepSeek R1自己也面臨著一些挑戰(zhàn)，如技術工程化的問題?，F在R1的接口服務還不夠穩(wěn)定，訪問用戶太多時，可能會出現卡頓和超時。不過，盡管如此，它依然是獨樹一幟的重量級存在。而從AI領域的競爭格局來看，先發(fā)優(yōu)勢固然重要，但后來居上的顛覆式創(chuàng)新也一直在發(fā)生。比如，OpenAI毫無預兆地發(fā)布了Deep Research功能，展現了巨大的優(yōu)勢，這也可以看作是一個信號，依然不能低估競爭者的野心。
國家戰(zhàn)略與社會影響
DeepSeek的出現，不僅僅是技術層面的突破，更有著深遠的國家戰(zhàn)略和社會意義。在國家戰(zhàn)略層面，DeepSeek彌補了我國在大語言模型上的短缺，讓中國可以在AI領域撼動美國人工智能巨頭。
2月5日，廣東召開了高質量發(fā)展大會，省委書記黃坤明專門提到了DeepSeek，稱其以不怕虎的勇氣銳氣撼動美國AI巨頭。這表明，DeepSeek的影響力已經超出了一個普通科技產品的范疇，它成為了國家戰(zhàn)略層面的重要支撐。對于普通老百姓來說，DeepSeek只是一個工具，就像手機、電腦、冰箱、洗衣機一樣，服務于自己的生活。雖然人工智能可能會替代掉一些行業(yè)，但未來也會衍生出一些新的行業(yè)。比如，文案寫作、活動策劃等工作可能會受到一定影響，但寫作等需要作者情緒和個人特色的工作，當前的DeepSeek很難做到。
而隨著AI規(guī)模的壯大和使用場景的增多，新的行業(yè)也會不斷涌現。對于DeepSeek的使用，關鍵在于提問能力。它是一個推理型的大模型，不需要我們列出太多詳細的流程，只需要提需求，然后不斷地追問，越問答案越清晰。這與它的底層訓練邏輯——強化學習有關。我們在提問時，要能夠說到點上，讓它理解我們的訴求，然后給到我們滿意的答復。比如，有個網友分享的萬能提問模板：背景+需求+約束條件（可選），就比較實用。
不過，也要注意不能過度依賴DeepSeek，否則會讓人失去思考能力?？此频玫搅撕芏嘈畔⒑退^的知識，但如果沒有自己的思考和架構，這些知識很容易就會被遺忘。
03、信息時代的思考
隨著人工智能的到來，信息還會再次出現爆炸式增長，收集和整理也會變得更加容易。但這也帶來了信息過載的問題，導致人的專注力和思考力存在缺陷。
就像之前食物匱乏時沒啥胖子，工業(yè)生產上來后，大家不愁吃喝，脂肪多了不少，然后又開始減肥。信息也是如此，只是很多人還沒有意識到這個問題的嚴重性。對于DeepSeek，我們既不能抗拒，也不能沉迷，合理使用才是最重要的。
總之，DeepSeek的出現，為AI領域帶來了新的機遇和挑戰(zhàn)。它不僅在技術上取得了突破，更在國家戰(zhàn)略和社會層面產生了深遠影響。我們期待DeepSeek在未來能夠不斷發(fā)展和完善，為人類社會的進步做出更大的貢獻。
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