出圈!全球科技界刷屏!

财富   2025-01-27 16:23   上海  

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1月24日,在国外大模型排名Arena上,DeepSeek-R1基准测试已经升至全类别大模型第三,其中在风格控制类模型(StyleCtrl)分类中与OpenAI o1并列第一,其竞技场得分达到1357分,略超OpenAI o1的1352分。一夜间,DeepSeek在全世界科技界刷屏!


值得关注的是,这一成就是在美国对华芯片出口管制加强的背景下实现的。过去十年来,美国可能一直在人工智能竞赛中领先于中国,但DeepSeek的AI大模型发布可能会改变一切。DeepSeek-R1和DeepSeek-V3已经表明,只需花费训练GPT、Gemini和 Claude等现有大模型的一小部分成本即可获得最先进的结果。



投顾观点

DeepSeek为何“震惊”硅谷?受到规模定律(Scaling Law,即计算规模越大、训练数据量越多,模型越智能)的影响,全球AI大模型的开发长期以来陷入了一场关于顶尖人才、先进算力和巨额投资的“军备竞赛”。


各大科技公司大量囤积芯片以确保充足的算力,市场调研公司Omdia的最新报告显示,微软是英伟达的第一大买家,购买了48.5万块英伟达旗舰产品Hopper芯片,占后者过去一年收入的20%。Meta排第二,去年购买了22.4万块GPU,而亚马逊和谷歌预计分别购买19.6万和16.9万颗Hopper芯片。


当更多的同行还在对堆数据、堆算力充满执念,希冀“大力出奇迹”的时候,中国量化交易公司幻方量化(High-Flyer)旗下的人工智能初创公司DeepSeek横空出世,以“四两拨千斤”的方式快速突进。


而为了训练模型,幻方量化在美国芯片出口限制之前获得了超过1万块英伟达GPU,尽管有说法称DeepSeek大约有5万颗H100芯片,但尚未得到公司官方证实。


早在去年12月,该公司推出的DeepSeek-V3通过优化模型架构和基础设施等方式,展现了极致性价比。从该团队正式发布的技术报告来看,包括预训练、上下文长度外推和后训练在内,DeepSeek-V3完整训练只需2.788M H800 GPU小时,其训练成本仅为557万美元,但该模型实现了与GPT-4o和Claude Sonnet 3.5(来自美国人工智能企业Anthropic)等顶尖模型相媲美的性能。


尽管尚不清楚最新发布的DeepSeek-R1的训练成本,但其在服务价格上,相较性能相当的OpenAI的o1也有明显优势。DeepSeek-R1的API服务定价为每百万输入tokens 1元(缓存命中)/ 4元(缓存未命中),分别是OpenAI o1的2%和3.6%。


由此可见,美国尖端芯片出口管制等限制并没有削弱中国的AI能力,反而似乎在推动DeepSeek等初创公司以优先考虑效率、资源池和协作的方式进行创新。


除了极致性价比,让DeepSeek的大模型脱颖而出的是其代码和训练方法的完全开源。开源即将模型的源代码和技术细节公开,并允许用户根据其自身需要对模型进行任意使用和修改,这被认为有提高技术透明度,让用户更容易、更便宜地使用,惠及开发者降低迭代成本,防止垄断等好处。而闭源模型的源代码和技术细节则完全被其提供商控制,不对外进行公开,也不允许用户对这些模型本身进行更改。


目前,DeepSeek-R1已经一跃成为开源社区Hugging Face上下载量最高的大模型,下载量达10.9万次,这意味着全球的开发人员正在试图了解这一模型以辅助他们自己的AI开发。DeepSeek的服务器也于26日出现了局部服务波动。这一问题在数分钟内得到解决,或与新模型发布后的访问量激增有关。


我们认为,DeepSeek-R1基于强化学习再次让“低成本+高性能”大模型成为可能,并有望引领模型往开源方向发展,强大的推理能力或助力其在教育、办公、科研领域应用加快落地。在模型迭代、Agent升级、端侧AI推新三方共振下,AI应用商业化空间或不断打开,建议继续重点布局。

【投顾姓名及其登记编号】夏峻伟(S1160622090004)
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