原標(biāo)題：DeepSeek利空算力？
文章來(lái)源：人工智能學(xué)家
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幻方模型與AI算力競(jìng)爭(zhēng)：一場(chǎng)開(kāi)源的勝利

本文總結(jié)分析了幻方DeepSeek模型（特別是v3和r1）對(duì)AI算力競(jìng)爭(zhēng)格局的影響，以及開(kāi)源模型與閉源模型的博弈。文章指出，單純關(guān)注訓(xùn)練成本的數(shù)字具有誤導(dǎo)性，需要從多個(gè)維度進(jìn)行綜合考量。

1. 訓(xùn)練成本的：遠(yuǎn)不止550萬(wàn)美元

   廣泛流傳的550萬(wàn)美元僅指DeepSeek v3的正式訓(xùn)練成本，并非其全部研發(fā)成本。這筆費(fèi)用甚至只是實(shí)際成本的一小部分，因?yàn)榍捌谘芯?、算法迭代、?shù)據(jù)生成（例如使用幻方自己的r1模型生成數(shù)據(jù)）等成本并未包含在內(nèi)。開(kāi)源模型的探索階段必然伴隨資源浪費(fèi)，而閉源模型則可以“站在巨人肩膀上”，節(jié)約大量成本。

2. 算力效率的指數(shù)級(jí)提升

   隨著算法進(jìn)步（如FP8、混合MoE）、算力通縮以及模型蒸餾等技術(shù)的應(yīng)用，訓(xùn)練同一代模型所需的算力呈指數(shù)級(jí)下降。這使得后發(fā)追趕者可以以更低的成本獲得與前沿探索者相近的結(jié)果?；梅絩1的訓(xùn)練成本必然高于v3，但這并不代表其整體研發(fā)成本更高，因?yàn)樾实奶嵘窒瞬糠殖杀尽?/p>

3. 降本增效并非實(shí)驗(yàn)室的最終目標(biāo)

   訓(xùn)練效率的提升并不會(huì)減少實(shí)驗(yàn)室的整體投入，反而會(huì)促使他們利用更高效率去追求更大的收益，從而榨取更多算力?；梅皆诨A(chǔ)設(shè)施優(yōu)化和提前囤卡的情況下仍然缺卡，說(shuō)明算力需求的增長(zhǎng)速度遠(yuǎn)超成本下降速度。北美一些實(shí)驗(yàn)室雖然投入更多，但最終目標(biāo)并非單純降本增效，而是通過(guò)規(guī)?；瘍?yōu)勢(shì)攫取更大的智能提升。

4. 開(kāi)源的勝利與閉源的困境

   幻方代表了開(kāi)源模型對(duì)閉源模型的一次勝利。開(kāi)源社區(qū)的繁榮迅速轉(zhuǎn)化為模型的進(jìn)步，反之，那些跑不過(guò)開(kāi)源模型的閉源公司只能被迫倒閉、轉(zhuǎn)型或轉(zhuǎn)向開(kāi)源。中國(guó)市場(chǎng)已經(jīng)提前經(jīng)歷了這一過(guò)程，而如今，中國(guó)的開(kāi)源模型也開(kāi)始對(duì)北美閉源模型形成沖擊。如果一家公司無(wú)法超越現(xiàn)有開(kāi)源模型，其API價(jià)值將大幅縮水。

5. 推理成本的性降低

   相比訓(xùn)練成本，幻方在推理成本上的降低更為顯著。DeepSeek架構(gòu)的兼容性強(qiáng)，易于支持各種類(lèi)型的顯卡，這降低了推理成本，并推動(dòng)了應(yīng)用的繁榮，最終反而會(huì)拉動(dòng)更大的算力需求。這與早期昂貴的閉源模型形成了鮮明對(duì)比，并預(yù)示著未來(lái)LLM應(yīng)用生態(tài)的繁榮。

6. 未來(lái)：算力才是真正的決勝因素

   北美CSP的巨額投資并非完全用于模型訓(xùn)練，更多用于自身業(yè)務(wù)需求和推理業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。微軟已經(jīng)開(kāi)始轉(zhuǎn)向回報(bào)更確定的推理業(yè)務(wù)。雖然過(guò)去在探索性訓(xùn)練上的投入可能存在浪費(fèi)，但開(kāi)源的繁榮最終會(huì)利好這些“中間商”。未來(lái)，算力將成為AI發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力，而那些能夠高效利用算力的模型和公司將最終勝出。

總而言之，對(duì)AI算力競(jìng)爭(zhēng)的評(píng)估不能僅局限于訓(xùn)練成本的數(shù)字比較，更要關(guān)注算力效率的提升、開(kāi)源與閉源的博弈以及推理成本的降低。最終，擁有更先進(jìn)的算法、更強(qiáng)大的算力以及更有效的應(yīng)用生態(tài)將成為AI領(lǐng)域的勝負(fù)關(guān)鍵。

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