DeepSeek：中国AI的新星，如何以低成本创新撼动全球AI格局？
最近，DeepSeek成为了热门话题，大家都在讨论它的突破性进展。那么，DeepSeek到底牛在哪里？它是如何实现这些突破的？又会对AI行业产生什么影响？甚至，为什么它的成功会导致英伟达股票大跌？今天我们就来一探究竟。
1.DeepSeek的厉害之处
DeepSeek最新的R1模型在多项任务上已经能够媲美国际领先的大语言模型，尤其是在推理等关键任务上，表现尤为出色。这不仅让中国的大语言模型与国际领先水平的差距缩短了大约两年，还大幅降低了训练成本。R1模型的训练成本仅为600多万美元，而其他领先模型的训练成本往往以亿美元为单位。更值得一提的是，DeepSeek选择了开源路线，打破了“开源模型性能不如闭源模型”的传统认知，提升了开源模型的整体水平。
2.实现优势的技术创新
MoE（Mixture of Experts）专家混合模型
DeepSeek采用了MoE模型，这种模型可以根据用户需求将大模型分块，只激活所需的子模型来解决问题。这种方式不仅速度快，还能大幅降低成本。然而，MoE模型在实际操作中有一个难点：如何选择正确的专家子模型。DeepSeek通过类似医院分诊系统的门控制机制，实现了不同专家之间的负载均衡，成功解决了这一难题。
减少对SFT（Supervised Fine-Tuning）的依赖
传统模型训练需要大量高质量的人工标记数据，成本极高。DeepSeek通过强化学习和FP8混合精度训练技术，减少了对SFT的依赖。由于DeepSeek在GPU资源上相对有限，无法像OpenAI那样投入大量资源，因此它选择了更巧妙的技术路径，实现了高效低成本的模型训练。
3.对AI未来发展格局的影响
DeepSeek的开源策略使得模型参数对开发者开放，这意味着开发者可以在其基础上进行调试、开发新功能和产品，从而有望形成一个开放的生态系统。这种模式对闭源模型的公司造成了不小的冲击，证明了开源模型不仅可以做到性能优异，还能大幅降低成本。
英伟达股票大跌原因：投资者原本认为打造优秀的 AI 模型需要大量先进的显卡，所以市场对英伟达显卡需求会持续增长，其股票也随之上涨。但 DeepSeek 利用较少且并非最先进的显卡（很多是上一代或上两代旧卡）就做出了好模型，若这种路线流行起来，对英伟达显卡的需求可能下降，这打击了投资者对英伟达股票的信心，导致其股票大跌。