目前，全球AI社群正在瘋狂熱議一種新的開源推理模式DeepSeek R1。該模型由中國AI新創公司DeepSeek開發，該公司聲稱R1在多個關鍵基準上與OpenAI的ChatGPT o1相媲美，甚至還有所超越，但成本只是後者的一小部分（有報道稱約為3 %至5%）。

美國埃默里大學（Emory University）資訊系統助理教授Hancheng Cao表示：「這可能是一個真正的均衡突破，對資源有限的研究人員和開發人員來說是件好事，尤其是來自南半球的研究人員。 」

考慮到硬體等資源方面的限制，DeepSeek的成功更加引人注目。 DeepSeek等新創公司正以優先考慮效率、資源共享和協作的方式進行創新。

DeepSeek前員工、現任美國西北大學（Northwestern University）電腦科學博士生Zihan Wang表示，為了創建R1，DeepSeek不得不重新設計其訓練過程，以減輕其GPU的壓力。

DeepSeek R1因其處理複雜推理任務的能力而受到研究人員的稱讚，特別是在數學和編碼方面。該模型採用了一種類似ChatGPT o1的「思維鏈」方法，透過逐步處理查詢來解決問題。

微软AI前沿研究实验室的首席研究员Dimitris Papailiopoulos表示，R1最让他惊讶的是它的工程简单性。他说：“DeepSeek旨在获得准确的答案，而不是详细说明每个逻辑步骤，从而在保持高水平效率的同时显著减少计算时间。”

DeepSeek還發布了六個較小版本的R1，這些版本足夠小，可以在筆記型電腦上本地運行。該公司稱，其中一個甚至在某些基準測試中表現優於OpenAI的o1-mini。

儘管R1備受關注，但DeepSeek仍然相對不為人知。該公司總部位於中國杭州，由浙江大學資訊與電子工程專業校友梁文峰於2023年7月創立。該公司由梁文峰在2015年創立的對沖基金幻方（High-Flyer Quant）孵化。與OpenAI的薩姆·奧特曼（Sam Altman）一樣，梁文峰的目標是建立通用人工智慧（AGI），即一種可以在一系列任務上與人類匹敵甚至擊敗人類的AI。

訓練大型語言模型（LLM）需要一個訓練有素的研究人員團隊和強大的運算能力。資深企業家、Google中國前負責人李開復近日接受媒體採訪時表示，只有「第一線玩家」通常會參與建構ChatGPT等基礎模型，因為它需要大量資源。

據報道，為了訓練其模型，DeepSeek購買了10,000多塊英偉達GPU，隨後又擴大到50,000塊。與OpenAI、Google和Anthropic等領先的AI實驗室相比，這明顯相形見絀，因為這些實驗室每個都有超過50萬塊GPU。

儘管如此，DeepSeek前員工Zihan Wang表示，他在DeepSeek工作時可以獲得豐富的計算資源，並可以自由地進行實驗，這對應屆畢業生來說是一種少有的奢侈。

梁文峰稱，除了硬體方面的限制，公司面臨的另一個挑戰是，他們的AI工程技術往往效率較低。他說：「我們（大多數中國公司）必須消耗兩倍的運算能力才能達到相同的結果。再加上數據效率差距，這可能意味著需要高達四倍的運算力。我們的目標是不斷縮小這些差距。

但DeepSeek找到了在不显著牺牲准确性的情况下，减少内存使用和加速计算的方法。Zihan Wang说：“团队喜欢把硬件挑战变成创新的机会。”

梁文峰本人仍深度參與DeepSeek的研究過程，與他的團隊一起進行實驗。王說：“整個團隊都有一種協作文化，並致力於核心研究。”

除了優先考慮效率，DeepSeek也越來越接受開源原則。阿里雲已經發布了100多個新的開源AI模型，支援29種語言，迎合了包括編碼和數學在內的各種應用。同樣，像Minimax和01.AI（零一萬物）這樣的新創公司也將他們的模型開源。

根據中國資訊通訊研究院（CAICT）去年發布的白皮書，全球AI大型語言模式的數量已達1,328個，其中36%來自中國。這使中國成為AI的第二大貢獻者。

塔夫茨大學（Tufts University）技術政策助理教授Thomas Qitong Cao表示：“這一代年輕的中國研究人員強烈認同開源文化，因為他們從中受益匪淺。”

卡內基國際和平基金會（Carnegie Endowment for International Peace）的AI研究員馬特·希恩（Matt Sheehan）稱：「中國公司必須利用有限的計算資源提高效率。將來，我們可能會看到很多與缺乏計算相關的整合。

事實上，這種情況可能已經開始發生了。兩週前，阿里雲宣布與李開復創立的北京新創公司「零一萬物」合作，合併研究團隊，建立「工業大型模型實驗室」。

Thomas Qitong Cao說：“AI行業出現某種分工是節能和自然的。AI的快速發展要求中國企業保持敏捷才能生存。”