Deepseek将会冲击AI的底层逻辑!

财富   2025-01-28 16:41   广东  


源自:鱼与塘

昨天的市场大家也看到了,关于deepseek到底做了什么?影响是什么?我们做一个概述——美国AI霸权建立在硬件基础之上的逻辑可能破了。 ——大家也别接着反驳,模型的细节相信我,大部分搞不清楚,当然,我也搞不清楚。以下都是猜想,大家看看就好:

1、目前所有关于AI的逻辑,都是建立在NV的卡的基础之上的(openai和nv之间的关系就是当年wintel的关系)。不管怎么样,你要用最好的卡,最贵的卡,才能做出来最好的模型。

其实我也奇怪,为啥就没有人尝试着改进模型呢?现在来看,不是没有人改进,可能还是改进的能力和效果问题这次deepseek做出来的模型来看,能力上并不比那几个头部的差——这是美国人给的排名。这个可以说是事实的部分。

2、成本:是不是真的只有550w美金,这是和成本的统计口径相关的。具体怎么计算,非常复杂,但是就目前来看,极大概率是成本要低很多的,而且逻辑上,需要的算力资源并没有那么多——如果这么一个低资源消耗量的大模型方法出现了,会不会有人继续沿着这条路走下去?你要知道一点,有些创新是没有模仿的价值的,但是有些架构的创新可能影响会非常大

比如前几年,张益唐搞出来的那个方法,孪生素数猜想,寻找素数有界问题——他不是证明了什么而是提出了一个方法,用这个方法,随后一段时间,数学界将这个上界给压缩到了只有200+

如果这次deepseek是基于transformer架构,提出来的是一个新的方法论,那么可能基于这个逻辑,后面还有多大的挖掘空间就不好说了——你要知道一点,如果只考虑读和听,一个人脑一天的极限也就是10w字左右,一年3000w字,一把来说训练个10年左右,就挺聪明了。这个训练量肯定比openai需要的小很多——虽然不能说明什么,但是能说明,模型潜在的改进空间,还是非常大的。

3、所以这里面的核心争论不是成本,虽然成本很重要,更重要的是,到底需要消耗多少算力?如果需要的算力,降低两个数量级,那么现在AI的硬件就是个笑话,星际之门可能也是个骗局

当年wintel联盟,死守x86指令集,你很难说intel那个时候的商业决策是失败的。但是很显然,随着新的需求出现,新技术的涌现,x86指令集,不知道还能存在多久...现在的NV和OpenAI,会不会重新走上wintel的老路呢?

4、为了达到同样的效果,依赖于硬件简单的扩规模的方式,是不划算的,如果不考虑单位算力的通缩,简单的依靠堆卡的方式,是否能做出来一个可商用的大模型?

现在的scaling law就是基于线性扩张的逻辑来做的。如果deepseek的模型是成立的,那么也许就不需要scaling law了。

有人会说,由于deepseek极大的降低了成本,所以未来的总需求会如何如何,AI基础设施还要大规模的扩张的——这个说法没错但是很显然,这只是一个数字,而不是一个商业逻辑

deepseek最大的问题可能是让很多小团队又重燃了希望——大模型的门槛,已经被拉高到了几十亿美金的体量,没有10w张卡,你就不要参与下一轮的竞争了小团队基本都已经退出了,只能在别人的模型基础之上做应用了而且资本的门槛是硬壁垒,最后通过调用的模式收费,进而垄断这个东西获得垄断收益。

但是现在的问题是,同等性能,甚至更好性能的模型,成本更低,门槛更低的时候,你没有垄断收益了,那么最终的结果就是,可能大家都不赚钱了......

5、最终AI一定会大规模的落地的,深入到人类生活的方方面面,现在的AI模型已经体现出来了巨大的应用潜力。但是这是一个技术的问题,而不是一个商业的问题。

比如手机这个事情,比如笔记本电脑这些事情,随着成本的下降,的确渗透率大幅提升了,但是最终的结果呢?没有人能够赚取超额利润,只能回归商业的本质。NV现在的估值,是要有垄断的利润率的,是要有垄断的份额的。如果卡不降价,那么理论上普及就困难,如果卡降价,那么估值就有困难

你现在怎么选?按照中国人的降本能力,如果deepseek可以在910b这些卡上实现,未来随着制造能力的解决,最后这些卡都不会贵到哪里去的时候,NV的利润率和份额必然是不保的,甚至是被吃掉的。

有人用电话的例子来说明,通信成本降低和普及率的上升,但是发明电话的贝尔呢?AI的大规模应用落地,会催生一批成功的企业,但是未必是现在这样的企业...

如果参考安卓和ios(这还是有硬件支撑),最后开源的deepseek拿走了90%的市场份额,甚至99%的市场份额的时候,openAI怎么办不管你预期的收入多大,乘1%的时候,基本可以忽略不计了。

6、美国的科技霸权,具体而形象的一个表征其实就是英伟达,NV的卡好,贵,也的确是厉害,但是他想通过垄断硬件来实现AI技术的领先,这个逻辑太不靠谱了

deepseek的问题是,最后才是成本的问题

首先是这样的一个企业,做出来了不比美国差的东西;其次它将其开源了——关键是开源啊如果开源的,而且还不比最好的东西差,那么闭源的这些企业,还能有啥机会?只要这类开源的模型,始终存在,那么就会导致很大份额威胁。AI是一个强有力的生产工具,但是它不应该只被美国垄断,而是应该造福全人类

7、而且我相信一点,算法提升效率,远比堆叠硬件来的快,而且成本更低AI到现在的发展,根本不是什么革命性的创新——这是一个纯粹的工程问题只要是工程问题无非就是怼钱,怼时间,怼人

前两个不是问题,关键是后面这个人的问题——其实也不是问题。有个笑话不是说吗,这是在美国的清华人和在中国的清华人之间的战争中国不缺人,尤其是高水平的工程人员,这个才是问题的关键。

大模型的终点在哪里,现在没人知道,但是如果不能实现对顶级模型的垄断,那么现在美国很多企业的估值,可能都存在严重的问题

8、AI才刚刚开始,现在就预言终局显然有点不靠谱唯一靠谱的可能就是,当下你能看到的企业,尤其是龙头企业,可能很大概率熬不到终局....这个概率是非常大的。如果这个行业,按照当下的速度发展,可能终局也就是三五年的事儿了。

AI祛魅之后,很多东西都会发生变化,就和当年的互联网一样,这里面核心不是技术问题,而是简单的工程问题。在制造业大家疯狂的吐槽内卷,但是为啥到了AI,大家就觉得这东西能抗住,不内卷呢?deepseek给出的调用价格可是实打实的啊....如果未来通过各种持续的方式,将算力的价格再打掉99%——

那个时候可能真的就可以全民普及了,但是结果呢?现在大家预期几十万亿美金的市场,可能最后只有几千亿美金了算力的通缩一定比实体经济要快的多.......否则,这还叫什么人工智能呢

现在的问题是可以肯定,deepseek肯定不是有几十万张卡的那种玩家,也收到了限制,但是这个东西它不会一直存在——反过来说,有更多NV的高端卡的meta,openAI为啥没做出来,或者说,他们为什么只知道堆卡,不知道改进算法呢?

我是非常看好这个东西的落地的,但是有几个东西,可能和很多人的看法不一样

a. 这东西没有智能,只是一个概率模型很简单,这个东西到底能不能生成新的信息熵?用以消除不确定性?人的智能最nb的地方,是可以发现新东西,但是这不是人的全部——因为这些新东西,需要拿到现实世界中去做测试,证明是对的。在现有的数据中进行大量的统计,是不可能生成新的信息的。

b. 这东西在工程上用处非常大,因为这本质上是一个信号转换工具多模态可以实现多种信号的互转,这本身就是一个非常NB的结果了。这个东西,用于决策,显著的优于传统的基于因果的控制逻辑——但是在需要高可靠性的环境中,这个是否还能应用,就不好说了。

c. 对于当下的AI硬件,我觉得最好的例子可能就是csco了.......大家可以看看在互联网泡沫期的csco,再看看现在的市场格局,csco现在才将近新高——一个产业真的大发展,不可能只有一家企业NB,这是永远不可能存在的。除非这个产业的产值小到容不下第二家。

d. AI到了该落地的时候了,不能总漂在上面,端侧的AI能力,可能是很多设备需要的,不可能大家都依托于云端的ai算力,去做推理

e. deepseek到底在工程上做了什么创新,现在还不好说,到底还有多大的可挖掘空间也不好说。但是至少证明了一个事情,基于现有的资源(不管什么卡,多少卡),是可以做出一个世界顶级的大模型的

如果这个事情真的发生了,那么结果就是,现在追求闭源和垄断的商业模式,到底要不要重估现在NV这些企业的估值,不仅仅包含了AI大发展,还包含了垄断的预期,因为当年intel和amd之间就发生过这样的结果,现在,还可能再来一次吗?

所以,最后这不是一个技术问题,而是一个商业问题大模型的扩散正在加速,这才是deepseek的能力所表现出来的关键,这种扩散会带领行业走向何方....大家其实都不知道。

来源:鱼与塘

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