最近几天，来自中国的 DeepSeek 横空出世，引发全球业界关注，甚至震动了美国投资界和AI研发界。连特朗普都被问到了如何看待DeepSeek。
我不研究这个问题，但我非常关注这个决定全球经济，乃至人类未来的新技术。为此，我特地在 ChatGPT 帮助下，分析了一番 DeepSeek核心技术架构，想知道它到底强在哪里，又有什么弱势，以及未来AI技术会走向哪里。
一般来说，多数人关注的是DeepSeek的低成本优势，惊叹其在资本和芯片双重受限的前提下，竟然取得了几乎可以与 ChatGPT 相媲美的成就。
不过，在我引导下，ChatGPT 说出了 DeepSeek 与它的根本区别。这个区别，不是资本和芯片上的，而是核心技术上的。DeepSeek 采用的是 Mixture of Experts (MoE) 架构，ChatGPT 采用的则是经典的 Transformer 架构。
DeepSeek的MoE 架构
在 MoE 架构中，AI 模型由多个“专家”子网络组成，每次推理时并非所有专家都参与计算，而是通过“路由器”机制动态选择激活部分专家。这样做的优势在于提升计算效率：模型可以在处理任务时只启用少数几个专家，从而降低计算资源的消耗。
优点：
- 计算效率高
MoE 通过选择性地激活部分专家，能够大幅度降低计算负担，尤其是在需要处理复杂任务或大规模数据时，具备显著的优势。 - 扩展性强
由于专家子网络可以独立训练，DeepSeek 模型能够灵活扩展，适应不同任务的需求。 - 节省资源
相较于传统的 Transformer 架构，MoE 可以在同样的硬件资源下处理更多样的任务，极大提高了计算资源的使用效率。
缺点：
- 路由器选择难度大
MoE 需要一个高效的路由机制来确定哪些专家需要被激活。如果路由器选择不当，可能会导致计算效率低下，甚至影响模型性能。 - 专家间知识共享不足
由于 MoE 的专家子网络通常独立训练，专家间缺乏有效的信息交流，这可能导致模型在处理某些复杂任务时不够精准。 - 训练不稳定
在 MoE 中，只有部分专家被激活，其他专家可能无法获得足够的训练机会，进而影响整个模型的稳定性。
Transformer 架构是一种基于 自注意力机制 的深度学习模型。它通过并行处理输入序列中的所有元素，能够有效捕捉长距离依赖关系。每个单词在计算时会与其他单词建立关联，从而全面理解上下文。
优点：
- 任务适应性强
Transformer 架构能够在多个自然语言处理任务中表现出色，尤其是在语言理解、生成和推理方面。 - 稳定性高
由于每个神经元都参与推理过程，ChatGPT 在推理时能够全面利用模型中的信息，保证输出的结果具有较高的稳定性和一致性。 - 技术成熟且经过优化
作为目前主流的 AI 技术，Transformer 已经过了大量的优化和调整，能够在现有硬件上高效运行。
缺点：
- 计算资源消耗大
由于 Transformer 架构要求所有参数都参与计算，因此在推理时的计算成本较高。 - 模型规模大
为了提升模型性能，ChatGPT 需要更多的训练数据和计算资源，导致其部署和维护成本较高。 - 难以处理多样化任务
虽然 Transformer 在处理单一任务时表现优异，但它在应对不同类型的任务时可能不如 MoE 那样灵活。
为什么 ChatGPT 没有采用 DeepSeek 的 MoE 技术？
尽管MoE 技术在某些场景下具有计算效率和扩展性的优势，但 ChatGPT 并没有采用 MoE 架构，主要是出于以下几个原因：
- 技术挑战与复杂性
MoE 架构需要一个高效的路由机制来动态选择激活哪些专家，这对计算和资源调度的要求较高。此外，MoE 还存在专家间信息共享不足的问题，这使得它在处理复杂任务时的稳定性较差。相比之下，Transformer 架构已经在稳定性和适应性方面取得了优异表现。 - 稳定性和知识整合
Transformer 架构能够在推理时让每个神经元参与计算，保证了知识的全面整合。MoE 虽然在效率上有优势，但专家之间的独立性使得知识的整合度较低，这可能影响模型对复杂任务的处理能力。 - 开发与维护成本
MoE 模型的开发和维护成本较高，需要为每个专家子网络提供单独的训练和优化。相比之下，标准的 Transformer 架构已经是高度优化的技术，可以更低成本地实现高效的推理和多任务处理。 - 现有硬件的支持
当前大部分计算硬件（如 GPU 和 TPU）都已针对 Transformer 架构进行了优化，尤其是在大规模训练和推理时的计算效率方面。MoE 模型需要额外的硬件支持和优化，这增加了部署和运行的复杂性。
AI 未来发展方向
从目前的技术发展趋势来看，未来的 AI 发展将越来越注重效率与稳定性的平衡。以下几个方向可能会成为未来技术的重点：
- 混合模型的探索
未来，可能会出现融合了 MoE 和 Transformer 特性的混合模型。通过将 MoE 的高效计算与 Transformer 的稳定性结合，能够在处理多任务的同时保持较高的精度和稳定性。 - 自动化优化与自适应技术
随着 AI 技术的发展，未来的模型可能更加智能化，能够自动优化路由和计算策略，以提高效率并减少计算资源的浪费。 - 更加高效的计算框架
AI 计算框架将逐步发展出更适应 MoE 或类似架构的硬件，以降低高效计算和大规模推理的成本，使得像 DeepSeek 这样的 MoE 技术更加普及。 - 模型通用性与多任务能力提升
随着多模态学习的普及，AI 模型将变得更加多功能，能够处理从语言、图像到视频等多种类型的数据。这要求 AI 模型能够更加灵活高效地处理不同任务。
总而言之，DeepSeek 的 MoE 技术在计算效率和扩展性方面有着明显的优势，但面临着稳定性和信息共享不足的挑战； ChatGPT 的 Transformer 架构凭借其稳定性和适应性，成为当前主流的自然语言处理技术，但是对资本和芯片要求太高，一般公司承受不了。
随着技术不断进步，未来 AI 模型可能会融合两种架构的优点，以提供更加高效和智能的解决方案。
