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　　DeepSeek由中国公司深度求索开发，1月20日，该公司正式发布了推理大模型DeepSeek-R1。该模型以其出色的性价比在开发者社区引起轰动，尤其是在硅谷，因其极低的训练成本和高效的运行效率而受到关注。DeepSeek表示，R1模型的预训练费用仅为557.6万美元，使用2048块中国市场低配版英伟达H800 GPU集群运行55天完成。这一成本仅是OpenAI GPT-4模型训练费用的不到十分之一。

　　R1在后续的训练阶段，利用强化学习等技术，在极少标注数据的条件下显著提升了推理能力。这种较低的训练和使用成本，使得DeepSeek在AI市场中具备了强大的竞争力，吸引了包括Meta在内的世界顶尖AI团队对此进行深入研究。许多科技媒体报道称，Meta已经成立了多个小组来了解DeepSeek的工作原理，进一步研究其低成本训练的秘密。

　　DeepSeek的成功可归结为两个重要启示：一是开源的力量。DeepSeek的技术底蕴源于开源研究项目，比如PyTorch和Meta的Llama。知名AI科学家杨立昆（Yann LeCun）提到，DeepSeek-R1证明了开源模型正在超越专用模型，彰显出开放研究所带来的巨大潜力。在此基础上，开源不仅成为技术创新的土壤，还使全球开发者能够共同探索人工智能的边界。

　　第二个启示是技术自会找到出路。DeepSeek源自一家量化私募公司——幻方量化，其初衷是探索金融市场的数学模型及算法。通过对自家投资理念的数学化，该公司逐步积累GPU资源，最终建立了深度求索这一新兴的AI模型公司。2021年，幻方量化便大胆地配置了1万枚A100芯片，成为市场上唯一一家拥有如此规模GPU资源的私募公司。这一战略眼光的投资使得企业能够顺利转型，及时进入AI领域，最终在全球AI市场中占得一席之地。

　　DeepSeek与英伟达的成长轨迹有相似之处，英伟达最初专注于游戏GPU，但随着技术的不断进步，逐步拓展到通用计算领域。随着人工智能和深度学习的迅速发展，英伟达的GPU也找到了新的应用方向，成为现代计算的核心硬件提供商。

　　总结而言，DeepSeek的崛起不仅靠其技术实力，更是中国超大规模市场的优势表现。其成功显示了在全球AI竞争中，开源与市场驱动的模式具有不可估量的潜力和前景，未来或将推动更多创新，助力人工智能的快速发展。然而与此同时，业界也应思考如何更好地利用这些技术，规避潜在的道德风险和社会问题，追求更加负责任和可持续的发展道路。

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