裸体

发问：前几天，不管在中国照旧在好意思国，你有莫得刷到过一家中国公司，作念 AI 的，叫 DeepSeek?

昨天刚开完会，公司一个小伙伴倏得来精神了，说：

"欸，阿谁前几天很火的 DeepSeek 简直出 APP 了。"

一搜，还真有。

真低调。

可低调的背后，是连结刷了中国的屏，还刷了好意思国的屏的爆火。

2025 刚开动那几天，国内倏得出了个热搜：

"雷军千万年薪，挖角 DeepSeek 的中枢究诘员，95 后 AI 天才仙女罗福莉"。

好多东谈主在这句话里，看到了"雷军"，看到了"千万年薪"，看到了" 95 后 AI 天才仙女"。但其中好多怜惜 AI 的东谈主，还看到了：" DeepSeek "。

因为，在更早的圣诞时期，这家中国的，作念 AI 的，甚而不是大厂的公司，倏得刷了好意思国的屏。

2024 年 12 月 26 日，中国的 AI 公司 DeepSeek（汉文名叫"深度求索"），发布了一个最新 AI 大模子 DeepSeek-V3，并同步开源。

很快，岂论是中国的 AI 圈，照旧硅谷的大佬，好意思国的新闻，皆开动挑剔它。

国内好多媒体喊它"中国 AI 界拼多多"，"国货之光"。说，它阐明了"就算算力被顽固，中国也有可能搞出很好用的大模子"。

而在外洋，在硅谷，更多东谈主喊它"来自东方的巧妙力量"。说，这下"好意思国从 0 到 1，中国从 1 到 N "的说法，可能要被破了 ......

这个倏得横空出世的中国 AI 公司，真那么是非吗？是非在哪？奈何作念到的？到底什么来头？

我也很意思意思。这几天看了一些贵寓，也问了一些行业里的一又友。越了解，我越有一种嗅觉：

刷屏好意思国的 DeepSeek，不一定"巧妙"，但确乎有点贤慧。

"来自东方的巧妙力量"

发问：当好意思国在刷屏聊这家公司的时候，皆在聊什么？

抛开各式一刹"战抖"，一刹"难以置信"的那些情谊不说，事实说来说去，好像便是 4 件事。

最初，性能，吓东谈主的好。

DeepSeek 的大模子，好多科目在跑分测试中，皆一抬高出了好多头部的开源模子。

若是单看"理科"，比如代码编写和数学运算方面，更是径直不错上手，和大家顶尖的闭源模子掰手腕。

比如 OpenAI 的 GPT-4o，Meta 的 LLama-3.1-405B，阿里 Qwen2.5-72B......

这样强，价钱，还吓东谈主的低。

东谈主家好意思国的大模子扛把子，比如 Claude 3.5 Sonnet，API 价钱是每百万输入 token3 好意思元。国产的 DeepSeek-V3 呢？优惠狠起来，只消 0.1 元东谈主民币。

这样恐怖的性价比，奈何作念到的？

梁文锋曾在暗涌的采访中说："咱们的原则是不贴钱，也不赚取暴利。这个价钱亦然在成本之上略微有点利润。"

吓东谈主的性价比背后，是低得更吓东谈主的成本。

先好像看个账单：

DeepSeek-V3 的预考验经由，花了557.6 万好意思元，耗尽了280 万GPU 小时，2048 块GPU，况且照旧英伟达针对中国市集的低配版：H800 GPU。

那别东谈主呢？好多财经新闻指出，OpenAI，谷歌，Meta，皆花了数亿，甚而数十亿好意思元。

而 OpenAI 的早期成员 Andrej Karpathy 在酬酢平台上说："要作念到这种水平，频频需要3080 万GPU 小时，和16000 块GPU。"

280 万，2048 块，几百万好意思元。

3080 万。16000 块。几亿甚而几十亿好意思元。

径直差出 1 个零，甚而几个零。

难怪 Meta AI 究诘科学家田渊栋发文说："对 DeepSeek-V3' 极有限的预算 ' 和 ' 强劲的进展 ' 深感惊喜。"

然而，到这里，依然还不是让他们最"惊"的。

好意思国的 CNBC 主播在新闻里说："这家公司的大模子，在好多方面皆不输于 Meta 的 LLaMa 3.1 和 OpenAI 的 GPT 4o，趁机说一下，这些皆是最新最强的模子 ...... 况且，一又友们，别忘了这个事实：这家公司来自中国。"

超高性能，超廉价钱，超低成本，照旧来自中国的 AI 公司。

很快，在硅谷，DeepSeek 开动被这样拿起：

"来自东方的巧妙力量"。

"小院高墙"

这个倏得横空出世的中国 AI 公司，到底，什么来头？

是不是，背后有能手？

OpenAI 的前策略把握 Jack Clark 就曾说：DeepSeek "雇佣了一批巧妙莫测的奇才"。

而 DeepSeek 独创东谈主梁文锋在一次采访里对此的修起是："并莫得什么巧妙莫测的奇才。皆是一些 Top 高校的应届毕业生、没毕业的博四、博五实习生，还有一些毕业才几年的年青东谈主。"

那，是不是，背后有老本？

毕竟，作念大模子，从来皆是少数东谈主的游戏。

有新闻线路，在好多庸碌东谈主皆还没神话过 AI 的 2019 年，DeepSeek 就仍是囤了跨越 1 万张的英伟达显卡裸体，用于算力基建了。

真是非。但是，有跨越 1 万张，就足以让 DeepSeek 有上风吗？光看 2024 年一年，领有的等效 H100GPU 数目，Meta，是 55 万 -65 万，微软，是 75 万 -90 万。谷歌，更是 100 万 -150 万 ......

东谈主，钱，皆莫得什么尽头的。那，东方，还有什么西方莫得的？

"小院高墙。"

这个 2018 年由好意思国智库提议的科技详确策略，繁衍出来的新闻，要津词基本皆长这样：

经管，禁运，顽固，实体清单 ......

在好意思国 CNBC 的一个采访中，一位连线大家在聊起 DeepSeek 时说：

"显然，他们莫得使用最新的芯片，也莫得那么大的算力，他们甚而在这方面没奈何费钱，但他们却缔造了一个不错和 OpenAI 和 Meta 的模子竞争的模子。"

"他们是在哪个场所作念得这样好呢？"

好多东谈主，开动连夜翻时候文档。

是的。被称为"来自东方的巧妙力量"的 DeepSeek，在最中枢的时候上，却少许皆莫得玩巧妙：

他发布的大模子，皆是开源的。

每一步，奈何作念的，什么旨趣，甚而代码，皆写在公开的时候文档里。

总共东谈主，敷衍看。

"时候文档"

DeepSeek 的时候文档，一共 53 页。

大开，不是长这样：

便是长这样：

啊？这奈何看？

我明白。我判辨。这样一份文档，关于大多半庸碌东谈主来说，确乎难啃。

好在，好多时候大牛，仍是连夜划了重心。

比如，最常见的这段：

这收获于继承了 Multi-head Latent Attention ( MLA ) 和 DeepSeek MoE 架构，竣事了高效的推理和经济高效的考验。又引入了赞助亏本解放负载平衡策略和多 token 展望考验指标，擢升了模子性能。同期，在 14.8 万亿个高质地 token 上进行了预考验时，通过监督微长入强化学习阶段充分挖掘了自后劲。

看着照旧太干？没事儿，再划成 3 个要津词：

MoE，MLA，无赞助亏本的负载平衡策略和多令牌展望考验指标。

这，便是要看懂 DeepSeek 的"巧妙力量"，至少，需要看懂这 3 个词。

我争取，用庸碌话，帮你把它们重新说一遍。

我猜，听完你会以为很眼熟。

从那处提及呢？

就从，你对大模子的条款提及吧。

"巧妙力量"

发问：这两年，你有莫得用过什么 AI 大模子？

比如，好意思国的 ChatGPT？中国的文心一言 ? 通义千问 ?......

你用它的时候，皆对它有什么期待？

至少，我问它个什么，它的回答得靠谱吧？靠谱除外，一个回答不可让我等上 1 分钟吧？......

又快，又好。

这，便是一个好的大模子居品，至少要作念到的 2 件事。

而这 2 件事，传到作念大模子居品的时候大家的耳朵里，就会自动被翻译成另外 2 个词：

大模子的复杂度，大模子的推理后果。

什么是复杂度？至少，这个大模子的脑子得弥漫贤慧，能应付弥漫多，弥漫复杂的问题。

脑子要贤慧，要多几根"筋"。大模子要贤慧，就得多几亿个"参数"。

此次发布的 DeepSeek-V3 大模子，参数就有 6710 亿个。

真多。关联词，这样多"脑筋"一谈动，得多费力啊？

确乎费力。是以，得烧钱，买卡，堆算力 ......

但是，你皆看见了。DeepSeek 没这样干。它们干了好多其它的。

其中，最常被东谈主提到的，是这 3 件 :

第一，把一堆"大家"给分开。

念念象一下，大模子，就像一个大家大本营。为了能尽可能地帮你干各式活儿，内部驻守了各式限度的大家。

每次你一片活儿，就要呼啦啦地召唤这个大家大本营。相等劳师动众。

DeepSeek，作念了少许优化：把大家们比物丑类，每次有活儿，只喊其中一组相应的大家团出来就好。

这，便是 MoE 架构，也叫夹杂大家时候。

这样分，正本每次有活儿，得惊动 6710 亿个参数，咫尺只消 37 亿个参数就不错了。多省力。

真贤慧。关联词，一个大模子，就算调的大家少了，每天要干的活儿照旧超等多。有莫得见识更省力？

DeepSeek 又念念到了个见识：把要干的活儿，压少一些。

比如，搞个东西，让模子不错在干活儿时，学会"握大放小"。精准到"元"就够的，就毫不精准到"毛"。大不了算完再派个大家，兼并验算一遍。

这个东西，就叫 MLA，也叫信息过滤器。能让模子只怜惜信息中的重视部分，不会被不重视的细节散播细心力。

特理由。这样一来，对算力的依赖细目又能少好多。

可 DeepSeek 依然没温柔。"大家"和"活儿"皆盘了，那中间的"派活"呢？

我能不可再搞个机制，让每个大家，皆能被合理单干。不至于要么给我闲着，要么忙到爆炸？

于是，就有了：无赞助亏本的负载平衡策略和多令牌展望考验指标。

咫尺，再看回这 3 个词，你什么嗅觉：

MoE，MLA，无赞助亏本的负载平衡策略和多令牌展望考验指标。

分大家，压活儿，合理单干。

嗯，很贤慧。关联词，不是在说"巧妙力量"吗？

这算什么巧妙力量？

"工程"

发问：奈何才算"巧妙力量"？

能突破"小院高墙"？能报复"外洋从 0 到 1，中国从 1 到 N "的不雅念，带来颠覆性翻新？

若是是这个标准，那 OpenAI 独创东谈主奥特曼，可能以为，不算。

在 DeepSeek 大模子发布后，他曾说：

" DeepSeek-V3，仅仅在复制已知有用的东西。但当你不知谈某件新奇、有风险且困难的事情是否会成功时，去作念他是极其困难的。"

为什么这样说？是不是在酸？是不是在内涵？

这样，不如咱们先简便倒个带：

你说，"把一堆‘大家’给分开"，算不算翻新？

你说，"把要干的活儿，压少一些"，算不算翻新？

你说："把活儿分配得合理些"，算不算翻新？

或者更径直少许："用几百万的成本，作念到东谈主家花几十亿才作念到的事"，算不算翻新？

看另一个时候大佬，盛名 AI 博主 Tim Dettmers，对 DeepSeek 的评价。

他说："这是资源浪漫下的工程。"

他还说："这一切看起来皆那么优雅：莫得花哨的‘学术’惩处决策，只好隧谈的，塌实的工程。尊重。"

工程，工程。

什么是工程？

径直搜"工程"，你会看到这个界说：

"工程是一个具有规则开动和收场时候的任务，需要使用一种或多种资源，并由多个相互寂然、相互干系、相互依赖的活动组合。"

但若是，当你收到客户投诉"收到的薯片有包装是空的"时，别东谈主会和你说：

"装监控"，"作念视频识别"，或者，"花 100 万，研发一条新的活水线" ......

但工程师，可能会和你说：

"花 100 块，在咫尺的活水线临了，装个大吹风机，吹出刚好能吹跑空包装的就行。"

工程，便是就算在有限资源下，也一定要把事作念成，况且还要把后果作念到最高。

回看 DeepSeek 的翻新，有些，确乎是草创。比如，无赞助亏本负载平衡，就来自 DeepSeek 八月的论文。

也有些，是"在已有的活水线上装上吹风机"。比如，优化前就仍是存在的 MoE，MLA......

花 100 万作念个新活水线，花 100 块加个大吹风机。

从 0 到 1，从 1 到 N。

刷屏好意思国的 DeepSeek，不一定巧妙，但确乎贤慧。

恭喜。

也道喜，2025 年，更多的"从 1 到 N "，和，"从 0 到 1 "。

* 个东谈主不雅点，仅供参考。

编缉 / 尤安 剪辑 / 二蔓 版面 / 黄静裸体