專題：DeepSeek為何能震動全球AI圈

　　來源：?DeepTech深科技

　　DeepSeek 給硅谷帶來的震撼還在持續(xù)，并不見降溫的跡象。如果和幾個月前的《黑神話·悟空》在歐美受到的追捧相比，DeepSeek 的出現(xiàn)可謂是“石破天驚”，充滿了各種不可能、不合理。它講述了一個如何在層層封 鎖、勁敵環(huán)伺的背景下鐵樹生花的故事，讓美國精心設(shè)置的人工智能技術(shù)小院高墻展現(xiàn)出了坍塌的風險。

　　“我們正生活在一個特殊的時代：一家非美國公司在真正踐行著 OpenAI 最初的使命——開展真正開放的前沿研究，為所有人賦能。這看似不合常理，但最富戲劇性的往往最可能發(fā)生。”這是英偉達高級研究科學家 Jim Fan 在社交媒體上發(fā)出的感慨。

　　就在最近，這家一年多前還名不見經(jīng)傳的中國 AI 公司， 這個模型不僅在性能上比肩甚至超越了 OpenAI 的 o1，并完全開源，且以極低的成本實現(xiàn)了這一突破。這一事件迅速觸動了美國科技界的神經(jīng)。

　　微軟 CEO Satya Nadella 在達沃斯世界經(jīng)濟論壇上直言：“DeepSeek 新模型的表現(xiàn)令人印象深刻，尤其是在模型推理效率方面。我們必須認真對待來自中國的這些發(fā)展。”Scale AI 的 CEO Alexandr Wang 甚至將其稱為一款“震撼世界的模型（earth-shattering model）”。“我們發(fā)現(xiàn) DeepSeek．．．．．． 的性能與美國最好的模型不相上下。”

　　事實上，DeepSeek-R1 的出現(xiàn)確實引發(fā)了硅谷的一場小型地震。沃頓商學院教授 Ethan Mollick 對 R1 的內(nèi)部思考過程贊嘆不已：“DeepSeek 的原始思維鏈非常迷人。它真的讀起來就像一個人在大聲思考。既迷人又奇特”。著名風險投資人、Mosaic 瀏覽器聯(lián)合發(fā)明人馬克·安德森也表示：“DeepSeek R1 是我見過的最令人驚嘆和印象深刻的突破之一，作為開源項目，這是給世界的一份重要禮物。”這種開源精神甚至讓一位軟件工程師將“OGOpenAI.com”域名重定向到了 DeepSeek，以此暗示 DeepSeek 更像早期的 OpenAI，踐行著開源 AI 的理念。

　　最直接的沖擊體現(xiàn)在同樣倡導(dǎo)開源的 Meta 上。據(jù)美國匿名職場社區(qū) teamblind 爆料，DeepSeek 的一系列動作已經(jīng)讓 Meta 的生成式 AI 團隊陷入恐慌。一位 Meta 員工在帖子中寫道：“工程師們正在瘋狂地分析 DeepSeek，試圖從中復(fù)制任何可能的東西。這一點都不夸張。”更令他們擔憂的是，“當生成式 AI 組織中的每個‘領(lǐng)導(dǎo)’的薪資都比訓練整個 DeepSeek-V3 的成本還要高，而我們有好幾十個這樣的‘領(lǐng)導(dǎo)’時，他們要如何面對高層？”

　　盡管 Meta 的首席 AI 科學家 Yann LeCun 強調(diào)，這不應(yīng)被解讀為“中國在 AI 領(lǐng)域超越美國”，而是“開源模型正在超越專有模型”。然而，扎克伯格隨后的舉措還是暴露了 Meta 的焦慮：宣布加速研發(fā) Llama 4，計劃投資 650 億美元擴建數(shù)據(jù)中心，并部署 130 萬枚 GPU 以“確保 2025 年 Meta AI 成為全球領(lǐng)先模型”。

　　艾倫人工智能研究所的研究科學家 Nathan Lambert 稱，“在這一點上，Meta 絕非個例”他認為，R1 的發(fā)布標志著推理模型研究的一個重要轉(zhuǎn)折點。在此之前，推理模型一直是工業(yè)研究的重要領(lǐng)域，但缺乏一篇開創(chuàng)性的論文。就像 GPT-2 對預(yù)訓練的重要性，或者 InstructGPT 對后訓練的影響一樣，我們一直在等待一個推理模型研究的里程碑。Lambert 指出：“推理研究和進展現(xiàn)在已經(jīng)鎖定——預(yù)計 2025 年將有巨大的進展，而且更多將是公開的。”

　　那么，是什么讓 DeepSeek-R1 如此特別？R1-zero 采用的訓練策略證明了僅通過強化學習（RL，Reinforcement Learning），無監(jiān)督式微調(diào)（SFT，Supervised Fine-Tun-ing），大模型也可以有強大的推理能力。Hyperbolic 聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CTO Yuchen Jin 將這一突破與 AlphaGo 進行類比：“就像 AlphaGo 使用純 RL 下了無數(shù)盤圍棋并優(yōu)化其策略以獲勝一樣，DeepSeek 正在使用相同的方法來提升其能力。2025 年可能會成為 RL 的元年。”

　　不過，R1-Zero 在可用性方面存在的一些小問題表明，要訓練出一個出色的推理模型，需要的不僅僅是大規(guī)模的 RL。

　　在 R1-Zero 的基礎(chǔ)上，團隊針對 R1 采用了一個四階段的訓練方案：首先是對合成推理數(shù)據(jù)進行“冷啟動”監(jiān)督微調(diào)；其次是對推理問題進行大規(guī)模強化學習訓練，直到收斂；第三是對 3/4 的推理問題和 1/4 的一般查詢進行拒絕采樣，開始向通用模型過渡；最后是混合推理問題和一般偏好調(diào)整的強化學習訓練。這個過程不僅實現(xiàn)了高效的訓練，還保持了模型的可讀性和最終性能。

　　圖丨 DeepSeek 采用的 GRPO（Group Relative Policy Optimization）算法框架（來源：arXiv）

　　更關(guān)鍵的是，DeepSeek 通過創(chuàng)新性的方法，在有限的計算資源下實現(xiàn)了這些突破。正如微軟 AI 前沿研究實驗室首席研究員 Dimitris Papailiopoulos 所說，R1 最令人驚訝的是其工程簡單性：“DeepSeek 追求準確的答案，而不是詳細說明每個邏輯步驟，這顯著減少了計算時間，同時保持了高效率。”

　　盡管 R1 備受關(guān)注，DeepSeek 仍然相對神秘。創(chuàng)立于 2023 年 7 月的 DeepSeek 一直是一家低調(diào)的公司。公司創(chuàng)始人梁文鋒畢業(yè)于浙江大學信息與電子工程專業(yè)，此前創(chuàng)立了管理約 80 億美元資產(chǎn)的對沖基金幻方量化（High-Flyer）。與 OpenAI 的 Sam Altman 類似，梁文鋒的目標也是構(gòu)建通用人工智能（AGI）。

　　DeepSeek 的成功與其獨特的發(fā)展策略密不可分。在美國實施芯片出口管制之前，梁文鋒就收購了大量英偉達 A100 芯片。據(jù)有關(guān)媒體報道，公司庫存超過 1 萬塊，而 AI 研究咨詢公司 SemiAnalysis 創(chuàng)始人 Dylan Patel 預(yù)估這個數(shù)量至少是 5 萬塊。這種前瞻性的布局為該公司的技術(shù)突破奠定了基礎(chǔ)。

　　更重要的是，面對芯片限制，DeepSeek 將挑戰(zhàn)轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新機遇。美國西北大學計算機科學博士生、前 DeepSeek 員工 Zihan Wang 告訴《麻省理工科技評論》：“整個團隊熱衷于將硬件挑戰(zhàn)轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新機會。”他補充說，在 DeepSeek 工作期間，他能夠獲得充足的計算資源并有自由進行實驗，“這是大多數(shù)應(yīng)屆畢業(yè)生在任何公司都不會得到的待遇。”

　　這種創(chuàng)新精神體現(xiàn)在效率的提升上。在 2024 年 7 月接受采訪時，梁文鋒承認中國公司在 AI 工程技術(shù)方面相對落后：“我們必須消耗兩倍的計算力才能達到相同的結(jié)果。再加上數(shù)據(jù)效率差距，這可能意味著需要四倍的計算力。我們的目標是不斷縮小這些差距。”梁文鋒本人也深度參與研究過程，與團隊一起進行實驗。

　　而 DeepSeek 最終找到了減少內(nèi)存使用和加快計算速度的方法，同時沒有明顯犧牲準確性。

　　實際上，中國公司在這方面已經(jīng)形成了某種共識，他們不僅追求效率，而且也在越來越多地擁抱開源原則。阿里云已發(fā)布了超過 100 個新的開源 AI 模型，支持 29 種語言，涵蓋編程和數(shù)學等各種應(yīng)用。據(jù)中國信息通信研究院的白皮書顯示，全球 AI 大語言模型數(shù)量已達 1，328 個，其中 36% 來自中國，使中國成為僅次于美國的第二大 AI 技術(shù)貢獻國。

　　“這一代中國年輕研究者特別認同開源文化，因為他們從中獲益良多，”塔夫茨大學技術(shù)政策助理教授 Thomas Qitong Cao 說。

　　卡內(nèi)基國際和平基金會的 AI 研究員 Matt Sheehan 則指出：“美國的出口管制反而逼得中國公司不得不想辦法提高效率，把有限的算力用到極致。考慮到算力短缺，我們可能會看到更多企業(yè)開始抱團取暖。”

　　“在 AI 行業(yè)出現(xiàn)一定的分工是很自然的事情，也更節(jié)省資源，”Cao 補充說，“AI 發(fā)展得太快了，中國企業(yè)必須保持靈活才能適應(yīng)。”

　　隨著 DeepSeek 等中國公司在 AI 領(lǐng)域的崛起，全球 AI 競爭格局正在發(fā)生微妙變化。如果中國公司能夠以更低的成本實現(xiàn)同等或更好的性能，而且這些模型還大都開源，美國公司賴以維持的技術(shù)優(yōu)勢和高估值可能會受到挑戰(zhàn)。這種擔憂已經(jīng)反映在英偉達等 AI 概念公司的股價上，有分析師甚至指出：“事實上，中國量化基金的一群超級天才將導(dǎo)致納斯達克崩盤，但目前還沒有人意識到這一點。”

　　不過，現(xiàn)在就高呼“中國 AI 已經(jīng)超越美國”或“遙遙領(lǐng)先”還為時過早。如清華大學計算機系長聘副教授劉知遠所說：“DeepSeek 的突破確實證明了中國 AI 通過有限資源的極致高效利用，實現(xiàn)以少勝多的獨特優(yōu)勢，中美 AI 差距正在縮小。”

　　但現(xiàn)在還遠未到“勝券在握”的時候。劉知遠認為：“AGI 新技術(shù)還在加速演進，未來發(fā)展路徑還不明確。中國仍在追趕階段，已經(jīng)不是望塵莫及，但也只能說尚可望其項背。在別人已經(jīng)探索出的路上跟隨快跑還是相對容易的，接下來如何在迷霧中開拓新路，才是更大的挑戰(zhàn)。”

　　從大疆到宇樹，再到當紅的 DeepSeek，越來越多的中國科技公司成為美國科技界繞不過去的熱門話題，一方面體現(xiàn)出中國公司在供應(yīng)鏈優(yōu)勢下對成本的極致敏感，這加速了技術(shù)民主化的趨勢；更體現(xiàn)出技術(shù)競爭的魅力，如果切換一下視角則會發(fā)現(xiàn)，硅谷這段時間感受到的震撼則是過去兩年中國同行的常態(tài)。

　　參考資料：

　　1.https：//www.technologyreview.com/2025/01/24/1110526/china-deepseek-top-ai-despite-sanctions/

　　2.https：//venturebeat.com/ai/why-everyone-in-ai-is-freaking-out-about-deepseek/

　　3.https：//www.interconnects.ai/p/deepseek-r1-recipe-for-o1

　　4.https：//techcrunch.com/2025/01/22/someone-bought-the-domain-ogopenai-and-redirected-it-to-a-chinese-ai-lab/

　　5.https：//www.cnbc.com/2025/01/24/how-chinas-new-ai-model-deepseek-is-threatening-us-dominance.html