国产大模型DeepSeek崛起：低成本高能力，重塑全球 AI 竞争格局

AI 大模型 DeepSeek：突破重围，引领行业变革浪潮

在当下全球科技领域的激烈竞争中，国产 AI 大模型 DeepSeek 正以惊人的速度强势崛起，迅速成为全球科技圈关注的焦点。这款由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司精心打造的 AI 大模型，不仅在中国和美国的 App 下载排行榜上双双荣登榜首，还在短时间内引发了广泛的网络热议，为中国 AI 产业的未来发展带来了无限的希望与憧憬。

DeepSeek 的成功绝非偶然，其背后有着坚实的技术支撑。创新的 MLA（Multi-Layer Attention）架构和 DeepSeek-MOE（Mixture of Experts）架构发挥了关键作用，它们的出现大幅降低了模型的训练成本。中国工程院院士郑纬民指出，MLA 架构通过对注意力机制的优化改造，有效地减小了模型存储所需的缓存大小，从而在相同硬件条件下显著提升了模型的运行效率。这一技术革新使得 DeepSeek 在训练过程中能够节省大量的计算成本，进而大大增强了其在市场中的竞争力。

1 月 20 日，DeepSeek-R1 大规模推理模型的正式发布，在开发者社区中掀起了轩然大波。该模型具备开源特性，允许用户自由修改和商用，这一举措无疑为其在全球范围内的广泛应用开辟了广阔的前景。众多国内外 AI 研究人员纷纷对 DeepSeek-R1 给予高度评价，认为它在数学、编程、自然语言处理等多个领域的表现，完全能够与 OpenAI 的同类产品相媲美。这一成就不仅标志着 DeepSeek 在技术层面实现了重大突破，更是中国在关键科技领域掌握自主核心技术的重要体现。

值得关注的是，DeepSeek 在研发过程中另辟蹊径，走出了一条与美国大公司截然不同的发展道路。在美国对中国实施芯片出口管制的艰难背景下，DeepSeek 团队凭借着顽强的毅力和创新的思维，仅依靠 2000 张性能适中的英伟达H800芯片，就成功打造出了这款性能卓越的大模型。这一成果不仅打破了长期以来的技术壁垒，更为整个行业提供了全新的发展思路，即通过创新驱动来实现技术突破，而非单纯依赖大量算力的堆砌。

DeepSeek 的崛起引发了业内专家的广泛关注和惊叹。投资公司A16z的创始人马克·安德森毫不掩饰对 DeepSeek-R1 的赞赏，称其为自己见过的最令人印象深刻的开源模型之一。Meta 公司内部也感受到了前所未有的压力，其工程师们正全力以赴地研究 DeepSeek 的技术，试图从中汲取经验，复制其成功模式。这种快速的技术进步也引发了人们的深入思考：在激烈的人工智能竞争中，中国究竟是如何实现这一跨越式发展的？诺贝尔奖得主杰弗里·辛顿在访谈中给出了答案，他认为中国在 STEM（科学、技术、工程、数学）教育方面的卓越成果，培养出了大量高素质的人才，这些人才为中国 AI 的发展提供了强大的动力支持。

随着 DeepSeek 的不断崛起，全球 AI 行业格局正在悄然发生变化。近年来，巨额资金投入成为了 AI 企业发展的普遍模式，而 DeepSeek 的成功却打破了这一常规思维。部分投资者开始重新审视未来的投资策略，思考在技术优势不明显的情况下，巨额资金的投入是否真的能够带来更好的投资回报。DeepSeek 的成功不仅仅是一项科技成果的展示，更是对整个行业发展模式的一次深刻反思。在复杂多变的国际环境中，如何保持技术的自主创新能力，已成为所有科技企业必须面对的重要课题。随着越来越多像 DeepSeek 这样的 AI 技术不断涌现，中国未来的科技发展前景令人充满期待，但同时也需要行业内外共同关注其发展过程中可能面临的挑战与机遇。

梁文锋：从数学天才到 AI 领域的领军人物

梁文锋被人们誉为中国的萨姆·奥尔特曼和中国量化投资界的吉姆·西蒙斯，他与这两位创新者有着诸多相似之处，其影响力也在不断扩大。在梁文锋的带领下，DeepSeek 的人工智能模型在性能和受欢迎程度上都达到了全球领先水平。该模型凭借低成本的芯片，实现了与 OpenAI 等公司花费巨额资金打造的旗舰模型相媲美的性能，这一成果让硅谷的技术高管、华盛顿的政客以及全球的投资者都为之震惊。

梁文锋于 1985 年出生，在学生时代，成绩优异，初中时便开始自学微积分，之后顺利考入浙江大学。在大学期间，他就对人工智能产生了浓厚的兴趣，并开始尝试编写人工智能算法用于选股。毕业后，梁文锋在 2013 年创立了以德国数学家卡尔.雅可比命名的投资公司。2015 年，他与两位大学同学共同创办了幻方量化。幻方量化作为中国最早将新型 AI 技术应用于投资领域的先驱之一，能够让计算机处理市场价格之外的多种数据类型，并从中挖掘出关键的投资模式。与追求毫秒级交易优势的高频交易员不同，梁文锋和他的团队采用中频交易策略，持仓周期相对较长。他深受数学家和量化金融先驱西蒙斯的影响，西蒙斯在 20 世纪 80 年代就开始运用机器学习技术，并创立了位于长岛的对冲基金文艺复兴科技。梁文锋还为《解决市场的人：西蒙斯如何开创了量化革命》的中文版撰写了序言，他曾表示：“每当工作遇到困境，我就会想起西蒙斯的话：‘一定有办法对价格进行建模’”。梁文锋在量化投资领域取得了显著的成绩，但他更希望以工程师的身份被人们所认识。技术高管、前对冲基金经理理查德.迪威指出，DeepSeek 的 AI 发展策略与量化交易模式有着相似之处，都是通过利用更少的资源（更小的团队、更少的资金、更少的芯片）来实现更多的目标。2019 年，梁文锋的团队开始使用英伟达的 GPU 构建计算系统。到 2022 年末 OpenAI 发布 ChatGPT 时，幻方量化已经成为中国少数几家拥有超过一万块英伟达高端芯片的公司之一。梁文锋将购买芯片的行为形象地比喻为买钢琴，他说：“首先是因为你买得起，其次是因为你有一群渴望用它演奏音乐的人”。他做出的最重要的决定之一就是将 DeepSeek 的代码开源，希望借此打破大型科技公司的技术垄断。他认为开源更多的是一种文化行为，能够让技术人员在看到他人使用自己的成果时获得成就感，同时也能为公司赢得尊重。在同事们的眼中，梁文锋是典型的中国工程师形象，他不太在意穿着和发型，做决定时善于运用公式和计算，并且热爱足球。他一直保持着低调的作风，对 DeepSeek 的一夜成名感到有些惊讶。当大量用户突然涌入使用 DeepSeek 的模型时，梁文锋和公司有些措手不及，导致 DeepSeek 的服务经历了多次崩溃。在与团队共同努力解决问题后，他才开始春节休假，但假期过后，他将迅速重返工作岗位，继续投身于 DeepSeek 下一代模型的研发工作。

DeepSeek 的技术优势：引领行业发展的核心力量

1 月 27 日，DeepSeek 应用在苹果美国地区应用商店免费 App 下载排行榜上成功登顶，超越了 ChatGPT；同日，在中国区应用商店免费榜上也占据榜首位置。DeepSeek 究竟凭借什么优势取得如此辉煌的成绩？中国工程院院士、清华大学计算机系教授郑纬民及多位 AI 圈人士在与新浪科技的沟通中，揭示了 DeepSeek 成功的关键因素。

目前，业界对 DeepSeek 的认可主要集中在三个方面：首先，在技术层面，DeepSeek 背后的 DeepSeek-V3 及新近推出的 DeepSeek-R1 两款模型，分别具备了与 OpenAI 4o 和 o1 模型相当的能力；其次，在研发成本方面，这两款模型的成本仅为 OpenAI 4o 和 o1 模型的十分之一左右；最后，DeepSeek 将这两大模型的技术开源，这一举措使得更多的 AI 团队能够基于最先进且成本最低的模型，开发出更多的 AI 原生应用。

那么，DeepSeek 是如何实现降低模型成本这一目标的呢？郑纬民指出，DeepSeek 自研的 MLA 架构和 DeepSeek MOE 架构发挥了至关重要的作用。MLA 架构通过改造注意力算子，压缩了 KV Cache 大小，使得在相同容量下能够存储更多的 KV Cache。该架构与 DeepSeek-V3 模型中 FFN 层的改造相配合，实现了一个非常大的稀疏 MoE 层，这是 DeepSeek 训练成本低的关键原因。KV Cache 作为一种优化技术，在模型运算过程中充当内存库的角色，存储模型之前处理过的 token 键值，通过 “以存换算” 的方式，避免了多数大模型每次从第一个 token 开始运算的重复计算，从而有效提升了算力使用效率。此外，DeepSeek 还成功解决了 “非常大同时非常稀疏的 MoE 模型” 使用的性能难题。在 MoE 混合专家模型的应用中，虽然专家模型数量越多，模型越稀疏、效率越高，但也容易导致最终生成结果不准确。而 DeepSeek 在训练 MoE 方面表现出色，成为公开 MoE 模型训练中第一个能成功训练如此大 MoE 的企业。为保证大规模 MoE 专家模型的均衡运行，DeepSeek 采用了先进的、无需辅助损失函数的专家加载均衡技术，确保在每个 token 下，少量专家网络参数被激活时，不同专家网络能以更均衡的频率被激活，防止专家网络激活扎堆。同时，DeepSeek 还充分利用专家网络被稀疏激活的设计，限制了每个 token 被发送往 GPU 集群节点（node）的数量，从而使 GPU 之间的通信开销维持在较低水平。

综上所述，DeepSeek的成功不仅是一项科技成果的展现，更是对整个行业的一次深度反思。如何在复杂的国际环境中保持技术的自主创新，成为所有科技企业需要面对的重要课题。随着更多像DeepSeek这样的AI技术崛起，中国的未来科技发展趋势值得期待，同时也需要行业内外共同关注其可能带来的挑战与机遇。这一切的背后，正是对技术创新的渴望与对行业竞争规则的重新审视。

来源：央视网、参考消息、快科技、新浪科技、华尔街日报、证券时报