DeepSeek的新AI模型引發美國競爭對手的震驚、敬畏與疑問

DeepSeek的新模型開發成本仍不明朗

DeepSeek的新模型開發成本仍然未知，因為一篇研究報告中的數字可能無法完整反映其成本。Thomvest Ventures的總經理Umesh Padval表示：「我不相信這是600萬美元，但即使是6000萬美元，這也會改變遊戲規則。」他指出，這將對專注於消費者人工智慧的公司盈利能力造成壓力。

客戶對DeepSeek模型的興趣

在DeepSeek公布其最新模型的細節後，Databricks的Ghodsi表示，客戶開始詢問是否可以使用DeepSeek的技術來降低他們組織的成本。他補充說，DeepSeek的工程師使用的一種名為「蒸餾」的方法，利用一個大型語言模型的輸出來訓練另一個模型，這種方法相對便宜且簡單。

對中國模型的擔憂

Padval表示，像DeepSeek這樣的模型最終將使希望在人工智慧上花費更少的公司受益，但他也提到，許多公司可能對依賴中國模型處理敏感任務感到猶豫。目前，至少有一家知名的人工智慧公司Perplexity已公開宣布使用DeepSeek的R1模型，但它表示該模型是「完全獨立於中國」的。

Replit的CEO對DeepSeek模型的看法

提供人工智慧編碼工具的初創公司Replit的CEO Amjad Massad告訴WIRED，他認為DeepSeek的最新模型非常出色。雖然他認為Anthropic的Sonnet模型在許多計算工程任務中表現更佳，但他發現R1在將文本命令轉換為可在計算機上執行的代碼方面特別出色。他補充說：「我們正在探索特別用於代理推理的使用。」

DeepSeek的最新模型能力

DeepSeek最新的兩個產品——DeepSeek R1和DeepSeek R1-Zero——具備與OpenAI和Google最先進系統相同的模擬推理能力。它們通過將問題拆分為組成部分來更有效地解決問題，這一過程需要大量額外的訓練，以確保人工智慧能可靠地得出正確答案。

DeepSeek的研究方法

DeepSeek研究人員上週發表的一篇論文概述了該公司用於創建R1模型的方法，並聲稱在某些基準測試中，其表現與OpenAI的開創性推理模型o1相當。DeepSeek使用的策略包括一種更自動化的方法來學習如何正確解決問題，以及將技能從大型模型轉移到小型模型的策略。

關於DeepSeek硬體的猜測

關於DeepSeek可能使用的硬體是目前最熱門的話題之一。這個問題特別值得注意，因為美國政府在過去幾年中推出了一系列出口管制和其他貿易限制，旨在限制中國獲取和製造建造先進人工智慧所需的尖端晶片的能力。

DeepSeek的晶片使用情況

在2024年8月的一篇研究報告中，DeepSeek表示它可以使用一組10,000個Nvidia A100晶片，而這些晶片在2022年10月的美國限制下被列入管制。在同年6月的另一篇報告中，DeepSeek表示它早期創建的模型DeepSeek-V2是使用Nvidia H800計算晶片集群開發的，這是一種為遵守美國出口管制而開發的較低性能元件。

DeepSeek的晶片估算

一位不願透露姓名的人工智慧公司來源估計，DeepSeek可能使用了大約50,000個Nvidia晶片來建立其技術。

Nvidia對DeepSeek的回應

Nvidia拒絕直接評論DeepSeek可能依賴的晶片。Nvidia的一位發言人表示：「DeepSeek是一項卓越的人工智慧進展」，並補充說，這家初創公司的推理方法「需要大量的Nvidia GPU和高性能網絡」。

開放式人工智慧的發展趨勢

無論DeepSeek的模型是如何構建的，它們似乎顯示出一種更開放的人工智慧開發方式正在獲得動力。在12月，人工智慧模型平台HuggingFace的CEO Clem Delangue預測，由於開源模型的創新速度，中國公司將在人工智慧領域領先。他說：「這比我想的還要快。」