这几天，中国人工智能初创公司DeepSeek在美区下载榜上超越了ChatGPT，还引发多个美国科技股股价暴跌。美国总统特朗普称DeepSeek的出现“给美国相关产业敲响了警钟”。
DeepSeek用较少的资金实现了与世界顶尖大模型如GPT-4相媲美的性能。OpenAI训练ChatGPT-4的成本高达7800万美元甚至可能达到1亿美元，而DeepSeek的大模型训练成本不到600万美元，仅为同性能模型的5%到10%。新模型训练方法大幅降低了大模型行业的入局门槛，使得大规模预训练不再是科技巨头的专利。此外，在模型推理层面，DeepSeek推出的DeepSeek-R1价格为2.2美元/百万词元，而同性能的OpenAI-o1价格为60美元/百万词元，前者仅为后者的三十分之一。这种低成本显著改善了大模型的应用成本，对科研、企业等智力密集型产业具有重大价值。因此，无论是从基础研究角度还是商业层面上看，DeepSeek对美国一些大模型公司的既有模式构成了冲击。
DeepSeek开发成本大幅降低的原因在于其应用了不同的模型训练模式，打破了美国堆砌算力的方式。在数据喂养这一重要环节上，OpenAI选择了“人海战术”，通过海量数据投喂提升能力。而DeepSeek则利用算法对数据进行总结和分类，经过选择性处理后再输送给大模型，从而优化了算力并降低了成本。目前来看，Meta耗费大量资金训练Llama，但效果不如成本极低的DeepSeek。这引发了Meta高层和技术人员的恐慌，他们担心自己的技术能力和创新性被质疑，从而失去工作。社交媒体上的讨论也显示，关于DeepSeek的帖子数量远高于新闻报道，且讨论时间早于新闻媒体五天，这主要是由从事科技工作的自媒体人和员工圈层传播所致。
根据中国工业互联网研究院发布的《人工智能大模型年度发展趋势报告》，2024年国内大模型的能力进步显著。从2023年第四季度到2025年第一季度的测评显示，国内外大模型能力差距缩小了将近75%。这表明DeepSeek的出现是中国国内大模型整体发展的阶段性成果。尽管中国在AI领域的投资额仅为美国的十一分之一，但在未来仍有很大的发展空间。
如今，许多业内人士都喊出了“DeepSeek接班OpenAI”的口号。事实上，DeepSeek的出现并不是要取代其他公司，而是提出了更多样化的方案，打破了国际主流大模型的市场垄断，在大模型的发展道路上提供了不同于西方的中国解法，向世界展示了在大模型领域不仅仅只有拼算力一条路，再次证明了中国智慧的价值。
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