最近一周，中國的神秘AI公司、被稱為「AI界拼多多」的人工智慧新創公司深度求索（DeepSeek）刷屏全球各大主流媒體和社交網站，尤其讓美國AI科技圈極為震撼。其最新發布的R1模型不僅在性能上比肩甚至超越了OpenAI的o1，並完全開源，而且以極低的成本實現了這一突破。

左為梁文鋒

1月20日，極少露面的DeepSeek老闆梁文鋒首次亮相新聞聯播，受邀參加座談會並發言。同一天，DeepSeek在官微上，發布了DeepSeek-R1發布，性能對標OpenAI o1正式版，並同步開源模型權重。

根據官方說法，DeepSeek-R1在後訓練階段大規模使用了強化學習技術，在僅有極少標註資料的情況下，極大提升了模型推理能力。在數學、程式碼、自然語言推理等任務上，效能比肩OpenAI o1正式版。

DeepSeek-R1 API 服務定價為每百萬輸入tokens 1 元（快取命中）/ 4元（快取未命中），每百萬輸出tokens 16元。

比較OpenAI o1的API定價：每百萬輸入tokens 15美元、每百萬輸出tokens 60美元。

也就是說，每百萬輸出定價，DeepSeek-R1大概只有OpenAI o1的3.65%，擁有極高的性價比。

更令人驚訝的是，DeepSeek-V3在僅使用2048塊H800 GPU的情況下，完成了6710億參數模型的訓練，成本僅為557.6萬美元，遠低於其他頂級模型的訓練成本（如GPT- 4的10億美元）。

因此，有些人認為，DeepSeek可能會顛覆NVIDIA在AI硬體領域的主導地位。

1月24日，在國外大模型排名Arena上，DeepSeek-R1基準測試已升至全類別大模型第三，其中在風格控制類模型（StyleCtrl）分類中與OpenAI o1並列第一。

就在Arena放榜之後，全球關於DeepSeek的討論再次升級。

NVIDIA的高級研究科學家Jim Fan（範麟熙）評論道：“我們生活在這樣一個時代：一家非美國公司正在讓OpenAI的初衷得以延續——真正開放、為所有人賦能的前沿研究。 ”

1月25日，NVIDA的“老對手”AMD火速為DeepSeek“站台”，宣布全新的DeepSeek-V3車型已整合至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為何讓美國乃至全球的AI圈有如此大的反應？因為它突破了一個規則，一個由美國和OpenAI建立的規則。

以往，全球AI的底層發展路線，是由OpenAI引領的，倡導“大力出奇蹟”，以規模製勝。但也種「軍備競賽」的發展模式也將AI發展帶入了一個怪圈，為追求更高的性能，大模型的體積只能不斷膨脹，參數數量呈現指數級增長，同時帶來了驚人的能源消耗和訓練成本，一家公司想發展AI，就必須投入高昂的成本向NVIDIA買GPU訓練，絕大多數公司根本難以為繼。

但DeepSeek的誕生，讓低成本、高性能AI成為了可能。大模型對算力投入的需求可能會從訓練側向推理側傾斜，即未來對推理算力的需求將成為主要驅動力。而NVIDIA等硬體商的傳統優勢更集中在訓練側，這可能會對其市場地位和策略佈局產生影響。

要知道，前不久美國總統川普剛在白宮宣布，日本軟銀集團、美國開放人工智慧研究中心和美國甲骨文公司三家企業將投資5,000億美元，用於在美國建立支援人工智慧（AI）發展的基礎設施。

美股大V「THE SHORT BEAR」在社群媒體上表示，DeepSeek創造了一個AI巨頭們的痛苦時刻，根據紅杉，美國AI公司每年必須產生約6000億美元收入來支付其AI硬體費用。但現在看來，這種冒險行為變得越來越無利可圖！

還有不少人把DeepSeek稱為“美國股市最大的威脅”，甚至把DeepSeek與近期NVIDIA的回調聯繫在一起。 1月24日，NVIDIA股價大跌3.12%，創下公司在年初CES展產品不如預期表現後的最大跌幅。

更重要的是，DeepSeek來自中國！一家名不見經傳的「小公司」！

「在美國每天發生的大量創新裡，這是非常普通的一個。他們之所以驚訝，是因為這是一個中國公司，在以創新貢獻者的身份，加入到他們遊戲裡去。畢竟大部分中國公司習慣follow，而不是創新。

他認為，中國AI不可能永遠處於跟隨的位置。我們常說中國AI和美國有一兩年差距，但真實的gap是原創和模仿之差。如果這不改變，中國永遠只能是追隨者，所以有些探索也是逃不掉的。

NVIDIA的領先，不只是一個公司的努力，而是整個西方技術社群和產業共同努力的成果。他們能看到下一代的科技趨勢，手上有路線圖。中國AI 的發展，同樣需要這樣的生態。

很多國產晶片發展不起來，也是因為缺乏配套的技術社區，只有第二手訊息，所以中國必然需要有人站到技術的前沿。