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DeepSeek突然干蹦比特幣

來源:市場資訊

來源:碳鏈價值

Ai+Crypto的發展趨勢似乎正在迅速上演。只是此次上演的方式與大家此前想象的方式有點不太一樣。是以干蹦對方的形式在上演。Ai先干蹦傳統資本市場,然后在干蹦Crypto市場。

1月27日,異軍突起的中國Ai大模型DeepSeek下載量首次超越ChatGPT。登頂美國APPStore榜首。引爆全球科技界和投資界甚至媒體界格外關注和報道。

這件事背后,不僅讓人聯想到未來中美科技發展格局被改寫的可能性。也給美國資本市傳遞出短暫的恐慌情緒。受此影響,英偉達跌幅達5.3%。ARM跌幅達5.5%。博通跌幅達4.9%。臺積電跌幅達4.5%。以及美光、AMD、英特爾都有相應的跌幅。甚至,納斯達克100期貨跌至-400點。有望創下12月18日以來的最大單日跌幅。據不完全統計,美國股市在周一交易中市值有望蒸發逾1萬億美元。跌掉加密市場總市值的三分之一。

緊跟美股市場走勢的加密市場也出現被DeepSeek干蹦的暴跌現象。其中比特幣比特幣跌破100500美元,24小時跌幅達到4.48%。ETH跌破3200美元,24小時跌幅達到3.83%。很多人還在摸不著頭腦的思考加密市場為何會出現快速暴跌?可能和美聯儲降息預期降低甚至其他宏觀因素有關。

那么市場恐慌情緒來自哪里?DeepSeek并非像OpenAi、Meta甚至Googel那樣堆積雄厚資本和巨量顯卡而發展起來的。OpenAI創立于10年前,擁有4500名員工,截至目前已籌集66億美元資金。Meta耗資600億美元開發一個幾乎與曼哈頓相當大小的人工智能數據中心。反觀DeepSeek,創立不到2年時間,擁有200名員工,開發成本不足1000萬美元。并未耗費巨資堆積英偉達的GPU顯卡。

有人不禁發問:他們如何與DeepSeek展開競爭呢?

DeepSeek所打破的不僅有資本/技術層面的成本優勢,還有人們此前所固有的傳統觀念和意識形態。

DropBox產品副總裁在社交媒體X上感嘆,DeepSeek是一個經典的顛覆性故事。現有企業都在優化現有流程,而顛覆者則重新思考基本方法。DeepSeek問道:如果我們更聰明地做這件事,而不是投入更多的硬件,會怎樣?

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要知道的是,目前,訓練頂級人工智能大模型的成本極其昂貴。OpenAI、Anthropic等公司僅在計算上就花費高達1億美元以上。他們需要配備數千個4萬美元的GPU的大型數據中心。就像需要整個發電廠來運營工廠一樣。

DeepSeek公司突然出現說:‘如果用500萬美元來做這件事,怎么樣?’他們不只是說說而已,而是真的做到了。他們的模型在許多任務上與GPT-4和Claude相當或更勝一籌。如何做到的?他們從零開始重新思考一切。傳統的AI就像用32位小數來寫每個數字。DeepSeek就像‘如果我們只用8位小數呢?它仍然足夠準確!’所需內存減少75%。

DropBox產品副總裁說,結果令人震驚的是,訓練成本從1億美降低至500萬美元。所需的GPU 從100,000個將至2,000個。API成本降低95。可在游戲GPU上運行,無需數據中心硬件。更關鍵的是,他們還是開源的。這不是魔法,只是令人難以置信的巧妙工程。

有人還表示,Deepseek徹底顛覆了人工智能領域的傳統觀念:

中國只會做封閉源代碼/專有技術。

硅谷是全球人工智能發展的中心,擁有巨大的領先優勢。

OpenAI擁有無與倫比的護城河。

你需要花費數十億甚至數百億美元來開發SOTA模型。

模型的價值將不斷積累(胖模型假說

擴展性假設意味著模型性能與訓練輸入成本(計算、數據、GPU)呈線性關系。所有這些傳統觀點,即使沒有在一夜之間完全被推翻,也受到了動搖。

美國知名股權投資機構Archerman Capital在簡報中評價DeepSeek時表示,首先,DeepSeek代表的是整個開源相對閉源的一次勝利,對社區的貢獻會快速轉化為整個開源社區的繁榮,我相信包括Meta在內的開源力量,會在此基礎上進一步發展開源模型,開源就是一個眾人拾柴火焰高的事情。

其次,OpenAI 這種大力出奇跡的路徑暫時看顯得有點簡單粗暴,但也不排除到了一定的量又出現了新的質變,那閉源和開源又將拉開差距,這也不好說。從AI 過去70年發展的歷史經驗來看算力至關重要,未來可能依然是。

然后,DeepSeek 讓開源模型和閉源模型一樣好,并且效率還更高,花錢買OpenAI的API的必要性降低了,私有部署和自主微調會為下游應用提供更大的發展空間,未來一兩年,大概率將見證更豐富的推理芯片產品,更繁榮的LLM應用生態。

最后,對算力的需求不會下降,有個Jevons悖論講的是第一次工業革命期間蒸汽機效率的提高使得市場上煤炭的消耗總量反而增加了。類似從大哥大年代到諾基亞手機普及的年代,正因為便宜了所以才能普及,因為普及了所以市場總消費量增加了的。

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