快科技1月27日消息，近一周，中国的神秘AI公司、被称为“AI界拼多多”的人工智能初创企业深度求索（DeepSeek）刷屏全球各大主流媒体和社交网站，尤其让美国AI科技圈极为震撼。
其新发布的R1模型不仅在性能上比肩甚至超越了OpenAI的 o1，并完全开源，且以极低的成本实现了这一突破。
左为梁文锋
1月20日，极少露面的DeepSeek老板梁文锋首次亮相新闻联播，受邀参加座谈会并发言。同一天，DeepSeek在官微上，发布了DeepSeek-R1发布，性能对标OpenAI o1正式版，并同步开源模型权重。
按照官方说法，DeepSeek-R1在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩OpenAI o1正式版。
DeepSeek-R1 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），每百万输出tokens 16元。
对比OpenAI o1的 API定价：每百万输入tokens 15美元、每百万输出tokens 60美元。
也就是说，每百万输出定价，DeepSeek-R1大概仅为OpenAI o1的3.65%，拥有极高的性价比。
更让人惊讶的是，DeepSeek-V3在仅使用2048块H800 GPU的情况下，完成了6710亿参数模型的训练，成本仅为557.6万美元，远低于其他顶级模型的训练成本（如GPT-4的10亿美元）。
因此，一些人认为，DeepSeek可能会颠覆NVIDIA在AI硬件领域的主导地位。
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。
就在Arena放榜之后，全球关于DeepSeek的讨论再次升级。
NVIDIA的高级研究科学家Jim Fan（范麟熙）评价道：“我们生活在这样一个时代：一家非美国公司正在让OpenAI的初衷得以延续——真正开放、为所有人赋能的前沿研究。”
1月25日，NVIDA的“老对手”AMD火速为DeepSeek“站台”，宣布全新的DeepSeek-V3模型已集成至AMD InstinctGPU上。
美国私人投资基金Noah's Arc Capital Management认为，DeepSeek-V3模型的突破显著降低了AI培训成本，使AMD GPU成为比NVIDIA更具有成本效益的替代品，增强了AMD的市场地位。
那DeepSeek-R1为何让美国乃至全球的AI圈有如此大的反应？因为它突破了一个规则，一个由美国和OpenAI建立起的规则。
以往，全球AI的底层发展路线，是由OpenAI引领的，倡导“大力出奇迹”，以规模制胜。但也种“军备竞赛”的发展模式也将AI发展带入了一个怪圈，为追求更高的性能，大模型的体积只能不断膨胀，参数数量呈现指数级增长，同时带来了惊人的能源消耗和训练成本，一家公司想发展AI，就必须投入高昂的成本向NVIDIA买GPU训练，绝大多数公司根本难以为继。
但DeepSeek的诞生，让低成本、高性能AI成为了可能。大模型对算力投入的需求可能会从训练侧向推理侧倾斜，即未来对推理算力的需求将成为主要驱动力。而NVIDIA等硬件商的传统优势更多集中在训练侧，这可能会对其市场地位和战略布局产生影响。
要知道，前不久美国总统特朗普刚刚在白宫宣布，日本软银集团、美国开放人工智能研究中心和美国甲骨文公司三家企业将投资5000亿美元，用于在美国建设支持人工智能（AI）发展的基础设施。
美股大V“THE SHORT BEAR”在社交媒体上表示，DeepSeek创造了一个AI巨头们的痛苦时刻，根据红杉，美国AI公司每年必须产生约6000亿美元收入来支付其AI硬件费用。但现在看来，这种冒险行为变得越来越无利可图！
还有不少人把DeepSeek称为“美国股市大的威胁”，甚至把DeepSeek与近期NVIDIA的回调联系在一起。1月24日，NVIDIA股价大跌3.12%，创下公司在年初CES展产品不及预期表现后的大跌幅。
更重要的是，DeepSeek来自中国！一家名不见经传的“小公司”！
“在美国每天发生的大量创新里，这是非常普通的一个。他们之所以惊讶，是因为这是一个中国公司，在以创新贡献者的身份，加入到他们游戏里去。毕竟大部分中国公司习惯 follow，而不是创新。” 梁文锋说。
他认为，中国AI不可能永远处在跟随的位置。我们经常说中国AI和美国有一两年差距，但真实的gap是原创和模仿之差。如果这个不改变，中国永远只能是追随者，所以有些探索也是逃不掉的。
NVIDIA的领先，不只是一个公司的努力，而是整个西方技术社区和产业共同努力的结果。他们能看到下一代的技术趋势，手里有路线图。中国 AI 的发展，同样需要这样的生态。
很多国产芯片发展不起来，也是因为缺乏配套的技术社区，只有第二手消息，所以中国必然需要有人站到技术的前沿。
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