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DeepSeek成功的底層邏輯及產(chǎn)業(yè)影響

2025-02-20 10:35:07 來源:人民郵電報(bào)

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(yīng)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(xùn)練成本及使用成本、模型訓(xùn)練及優(yōu)化方式等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了大量的工程創(chuàng)新,而且打破了AI領(lǐng)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?!坝煤闷嫘膩斫议_AGI的神秘面紗”這一愿景,更增添了神秘色彩。那么,DeepSeek在技術(shù)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?

本圖片為AI生成并進(jìn)行了人為后期加工?!∵b歌/制作

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(yīng)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(xùn)練成本及使用成本、模型訓(xùn)練及優(yōu)化方式方面均實(shí)現(xiàn)了大量工程創(chuàng)新。

成本是最大的亮點(diǎn)。DeepSeek-R1的整體訓(xùn)練成本比OpenAI少了一個數(shù)量級以上。R1在整個訓(xùn)練過程中的工程優(yōu)化和創(chuàng)新亮點(diǎn)非常多,包括“Multi-Head Latent Attention——多頭隱形注意力機(jī)制”“Multi-token predication——多token預(yù)測”“有選擇性地使用8個浮點(diǎn)數(shù)精度FP8來替代FP16甚至FP31”等。這些優(yōu)化其實(shí)都不容易實(shí)現(xiàn)。每一個看似不顯著的優(yōu)化,在層級疊加效應(yīng)下卻產(chǎn)生了非常驚人的效果。

DeepSeek其實(shí)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(chǔ)模型聚焦強(qiáng)化學(xué)習(xí)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(jìn)行了SFT(監(jiān)督微調(diào)優(yōu)化),從而產(chǎn)生了R1。R1的強(qiáng)化學(xué)習(xí)功能可以實(shí)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(guān)注,本質(zhì)在于打破了很多AI領(lǐng)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(quán)邏輯、AI應(yīng)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(rèn)這種推理模型的實(shí)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(qiáng)于o1。進(jìn)一步來看,R1不僅免費(fèi)還開源,訓(xùn)練成本和使用成本均實(shí)現(xiàn)了指數(shù)級下降。原先o1憑借領(lǐng)先性可以“收割”相當(dāng)長一段時間的價(jià)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(yīng)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(yīng)用圈原有的競爭枷鎖。就算是美國的頂尖應(yīng)用公司選擇DeepSeek和ChatGPT時,答案也很清楚。Cursor、Perplexity這些AI領(lǐng)域的超級明星應(yīng)用,都第一時間進(jìn)行了DeepSeek模型的部署,而且設(shè)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(wù)的市場格局。國內(nèi)大量從事應(yīng)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(xiàng)。

再其次,DeepSeek帶來了芯片封鎖邏輯的崩塌。DeepSeek在輝達(dá)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(rèn)為,目前中美AI大模型領(lǐng)域的技術(shù)差距約為4個月。從技術(shù)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(kuò)大的概率。

最后,開源讓DeepSeek在輿論戰(zhàn)中至少“不落下風(fēng)”。在AGI的道路上做出最強(qiáng)大的模型并開源,應(yīng)該是OpenAI最早的初心和使命。市場永遠(yuǎn)不會說謊,誰的模型能力強(qiáng)誰就能掌握最終的話語權(quán)。2024年12月DeepSeek V3發(fā)布的時候,國際主流媒體主要關(guān)注其“成本低廉”;當(dāng)Deep-Seek-R1發(fā)布時,情況則截然不同,因?yàn)椤疤咸斓牧髁俊眮砹?。作為一個開源模型,DeepSeek讓所有用戶在任何領(lǐng)域都增加了一個“頂尖專家”,免費(fèi)且24小時隨時在線。(作者:鄭濤)

責(zé)任編輯:馮亮
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