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我是萬萬沒想到，就在西方還沉浸在圣誕假期，瘋狂“過年”的時候，咱們中國企業(yè)給人家放了個新年二踢腳，給人家腦瓜子崩得嗡嗡得。
前有宇樹科技的機(jī)器狗視頻讓大家驚呼，還要啥波士頓動力。
緊接著又來了個國產(chǎn)大模型 DeepSeek，甚至有股做空英偉達(dá)的味道。
具體咋回事兒，咱給你嘮明白咯。
前幾天，DeepSeek剛剛公布最新版本V3，注意，與大洋彼岸那個自稱 Open ，卻越來越 Close 的公司產(chǎn)品不同，這個 V3是開源的。
不過開源還不是他最重要的標(biāo)簽，DeepSeek-V3（以下簡稱V3）還兼具了性能國際一流，技術(shù)力牛逼，價格擊穿地心三個特點(diǎn)，這一套不解釋連招打得業(yè)內(nèi)大模型廠商們都有點(diǎn)暈頭轉(zhuǎn)向了。
V3一發(fā)布， OpenAI 創(chuàng)始成員 Karpathy 直接看嗨了，甚至發(fā)出了靈魂提問，難道說大模型們壓根不需要大規(guī)模顯卡集群?
我估計老黃看到這頭皮都得發(fā)麻了吧。
同時， Meta 的 AI 技術(shù)官也是直呼DeepSeek 的成果偉大。
知名 AI 評測博主 Tim Dettmers ，直接吹起來了，表示 DeepSeek 的處理優(yōu)雅“elegant”。
而在這些技術(shù)出身的人，看著 V3的成績送去贊揚(yáng)的時候，也有些人急了。
比如奧特曼就擱那說，復(fù)制比較簡單啦，很難不讓人覺得他在內(nèi)涵 DeepSeek 。
更有意思的是，做到這些的公司既不是什么大廠，也不是純血 AI 廠商。
DeepSeek 公司中文名叫深度求索，他們本來和 AI 沒任何關(guān)系。
就在大模型爆火之前，他們其實是私募機(jī)構(gòu)幻方量化的一個團(tuán)隊。
而深度求索能夠?qū)崿F(xiàn)彎道超車，既有點(diǎn)必然，也好像有點(diǎn)運(yùn)氣的意思。
早在2019年，幻方就投資2億元搭建了自研深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺“螢火蟲一號”，到了2021年已經(jīng)買了足足1萬丈英偉達(dá) A100顯卡的算力儲備了。
圖源備注：圖片由AI生成，圖片授權(quán)服務(wù)商Midjourney
要知道，這個時候大模型沒火，萬卡集群的概念更是還沒出現(xiàn)。
而正是憑借這部分硬件儲備，幻方才拿到了 AI 大模型的入場券，最終卷出了現(xiàn)在的 V3。
你說好好的一個量化投資領(lǐng)域的大廠，干嘛要跑來搞 AI 呢?
深度求索的 CEO 梁文鋒在接受采訪的時候給大家聊過，并不是什么看中 AI 前景。
而是在他們看來，“通用人工智能可能是下一個最難的事之一”，對他們來說，“這是一個怎么做的問題，而不是為什么做的問題?！?/p>
就是抱著這么股“莽”勁，深度求索才搞出了這次的大新聞，下面給大家具體講講 V3有啥特別的地方。
首先就是性能強(qiáng)悍，目前來看，在 V3面前，開源模型幾乎沒一個能打的。
還記得去年年中，小扎的Meta推出模型Llama3.1，當(dāng)時就因為性能優(yōu)秀而且開源，一時間被捧上神壇，結(jié)果在V3手里，基本是全面落敗。
而在各種大廠手里的閉源模型，那些大家耳熟能詳?shù)氖裁?GPT-4o 、 Claude3.5Sonnet 啥的， V3也能打得有來有回。
你看到這，可能覺得不過如此，也就是追上了國際領(lǐng)先水平嘛，值得這么吹嗎?
殘暴的還在后面。
大家大概都知道了，現(xiàn)在的大模型就是一個通過大量算力，讓模型吃各種數(shù)據(jù)的煉丹過程。
在這個煉丹期，需要的是大量算力和時間往里砸。
所以在圈子里有了一個新的計量單位“GPU 時”，也就是用了多少塊 GPU 花了多少個小時的訓(xùn)練時間。
GPU 時越高，意味著花費(fèi)的時間、金錢成本就越高，反之就物美價廉了。
前面說的此前開源模型王者， Llama3.1405B ，訓(xùn)練周期花費(fèi)了3080萬 GPU 時。
可性能更強(qiáng)的 V3，只花了不到280萬 GPU 時。
以錢來換算， DeepSeek 搞出 V3版本，大概只花了4000多萬人民幣。
而 Llama3.1405B 的訓(xùn)練期間， Meta 光是在老黃那買了16000多個 GPU ，保守估計至少都花了十幾億人民幣。
至于另外的那幾家閉源模型，動輒都是幾十億上百億大撒幣的。
你別以為 DeepSeek 靠的是什么歪門邪道，人家是正兒八經(jīng)的有技術(shù)傍身的。
為了搞清楚 DeepSeek 的技術(shù)咋樣，咱們特地聯(lián)系了語核科技創(chuàng)始人兼 CTO 池光耀，他們主力發(fā)展企業(yè)向的 agent 數(shù)字人，早就是 DeepSeek 的鐵粉了。
池光耀告訴我們，這次V3的更新主要是3個方面的優(yōu)化，分別是通信和顯存優(yōu)化、推理專家的負(fù)載均衡以及FP8混合精度訓(xùn)練。
各個部分怎么實現(xiàn)的咱也就不多說了，總體來說，大的整體結(jié)構(gòu)沒啥變化，更多的像是咱們搞 基建的那一套傳統(tǒng)藝能，把工程做得更高效、更合理了。
首先，V3通過通信和顯存優(yōu)化，極大幅度減少了資源空閑率，提升了利用效率。
而推理專家（具備推理能力的 AI 系統(tǒng)或算法，能夠通過數(shù)據(jù)分析得出結(jié)論）的負(fù)載均衡就更巧妙了，一般的大模型，每次啟動，必須把所有專家都等比例放進(jìn)工位(顯存)，但真正回答用戶問題時，十幾個專家里面只用到一兩個，剩下的專家占著工位(顯存)摸魚，也干不了別的事情。
而DeepSeek把專家分成熱門和冷門兩種，熱門的專家，復(fù)制一份放進(jìn)顯存，處理熱門問題;冷門的專家也不摸魚，總是能被分配到問題。
FP8混合精度訓(xùn)練則是在之前被很多團(tuán)隊嘗試無果的方向上拓展了新的一步，通過降低訓(xùn)練精度以降低訓(xùn)練時算力開銷，但卻神奇地保持了回答質(zhì)量基本不變。
也正是這些技術(shù)上的革新，才得到了大模型圈的一致好評。
通過一直以來的技術(shù)更新迭代， DeepSeek 收獲的回報也是相當(dāng)驚人的。
他們 V3版本推出后，他們的價格已經(jīng)是低到百萬次幾毛錢、幾塊錢。
他們甚至還在搞了個新品促銷活動，到明年2月8號之前，在原來低價的基礎(chǔ)上再打折。
而一開始提到同樣開源的 Claude3.5Sonnet ，每百萬輸入輸出，至少都得要幾十塊以上。。。
更要命的是，這對 DeepSeek 來說已經(jīng)是常規(guī)套路了。
早在去年初，DeepSeek V2模型發(fā)布后，就靠著一手低價，被大家叫做了AI界拼多多。
他們還進(jìn)一步引發(fā)了國內(nèi)大模型公司的價格戰(zhàn)，諸如智譜、字節(jié)、阿里、百度、騰訊等大廠紛紛降價。
池光耀也告訴我們，他們公司早在去年6、7月份就開始用上了 DeepSeek ，當(dāng)時也有國內(nèi)其他一些大模型廠商來找過他們。
但和DeepSeek價格差不多的，模型“又太笨了，跟DeepSeek不在一個維度”;如果模型能力和 DeepSeek 差不多，那個價格“基本都是10倍以上”。
更夸張的是，由于技術(shù)“遙遙領(lǐng)先”帶來的降本增效，哪怕DeepSeek賣得這么便宜，根據(jù)他們創(chuàng)始人梁文峰所說，他們公司還是賺錢的。。。是不是有種隔壁比亞迪搞998，照樣財報飄紅的味道了。
不過對于我們普通用戶來說， DeepSeek 似乎也有點(diǎn)偏門了。
因為他的強(qiáng)項主要是在推理、數(shù)學(xué)、代碼方向，而多模態(tài)和一些娛樂化的領(lǐng)域不是他們的長處。
而且眼下，盡管 DeepSeek 說自己還是賺錢的，但他們團(tuán)隊上上下下都有股極客味，所以他們的商業(yè)化比起其他廠商就有點(diǎn)弱了。
但不管怎么說， DeepSeek 的成功也證明了，在 AI 這個賽道還存在的更多的可能。
按以前的理解，想玩轉(zhuǎn) AI 后面沒有個金主爸爸砸錢買顯卡，壓根就玩不轉(zhuǎn)。
但現(xiàn)在看起來，掌握了算力并不一定就是掌握了一切。
我們不妨期待下未來，更多的優(yōu)化出現(xiàn)，讓更多的小公司、初創(chuàng)企業(yè)都能進(jìn)入 AI 領(lǐng)域，差評君總感覺，那才是真正的 AI 浪潮才對。
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