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这是一个信息爆炸的时代,也是一个信息严重污染的时代。所以,我对任何信息都不会轻信,尤其是面对重大利好,更加“存疑”。对我来说,排除信息污染的最好办法,就是交叉对比,正反面都看。
过去48小时内,我几乎都泡在X上,浏览各种关于Deep Seek的消息,在英语世界,基本上是压倒性正面评价,这时候,我就特别想看看负面的评论,找了一圈,的确有。
主要分为两类:
一类,为了反而反。另一类,是业内人士的负面评价,其中第一个,也是最鹰派的声音,居然来自一个华裔业内人士——Alexandr Wang。
首先,此人的名字有点奇怪,第一次看到,我以为是CNBC拼错了,一般情况下,Alexander是英语中最常见的拼写形式,也是国际通用的版本。而Alexandr,则是某些东欧语言(如俄语、捷克语等)的拼写形式。一个美国华裔,居然用东欧的名字,有点蹊跷。但我定睛一看,确实是Alexandr。
他是中国移民的儿子,父母都在洛斯阿拉莫斯国家实验室(Los Alamos National Laboratory)担任物理学家,核武器就诞生在这个实验室。中国人能在这种单位工作,非常罕见。
Alexandr 从小就对数学和计算机编程充满热情。他在2013年获得了美国队的数学奥林匹克资格。在十几岁时,他就在美版知乎Quora担任软件程序员。随后,他在麻省理工学院学习计算机科学,但中途退学,创办了Scale AI,成了硅谷的AI神童。
Alexandr说:Deep Seek至少有5万张英伟达H100显卡,只不过因为制裁的原因,不方便说而已。事后,我看了好几遍CNBC电视台的采访,他的原话是as my understanding,也就是“按照我的理解”,而没有任何实锤的证据。
根据Deep Seek的说法,训练模型只用了2048张H800显卡,也就是H100的阉割版,价格也只有H100(3万美刀)的三分之一。正因为用了低配的硬件,才体现了Deep Seek的创新价值。
而Alexandr Wang暗示了,Deep Seek只不过也是大力出奇迹而已,根本没有什么创新。
那么5万张H100显卡意味着什么呢?
今年,马斯克用全球最大AI超算Colossus轰动了整个世界,这台超算也只配备了10万张英伟达H100显卡。
即便Alexandr Wang说的是真话,5万张英伟达H100显卡,总价就至少15亿美元。折合一百多亿人民币。一个小小的幻方公司,能拿出这么多钱吗?就算有,H100美国禁运,中国大陆根本没货,也很难买到。
再退一步讲,就算Deep Seek能拿出这么多钱,买5万张英伟达H100显卡,他的成本就和Open AI不相上下了,但Deep Seek是开源免费的,而Open AI要200美元一个月。
因为Deep Seek,我也是人生第一次,学会了用API。我用中国手机开了一个账户,就送10元人民币,我用Deep Seek API翻译文本,百万输入 tokens才2元,用了一个晚上,才花了0.11元。这已经不能算白菜价了,几乎就是免费!从售价倒推成本,Deep Seek也不可能拥有5万张H100显卡。
总之,无论从哪个角度看,Alexandr Wang的论点都站不住脚,但他的说法,依然有价值。
一方面,证明了Deep Seek的技术真的牛叉,已经牛到要用5万张H100显卡才能训练。
另一方面,说明Deep Seek的影响力太大,以至于Alexandr Wang有点慌了,口不择言。
那么,为啥Alexandr Wang要慌呢?
我不是什么AI专家,但根据我这几天索阅读的大量信息理解,Deep Seek可能是一只巨型的黑天鹅,她正在硅谷的上空游荡。
1/ 目前,训练顶级AI大模型的成本极其高昂。OpenAI等巨头,需要拥有数万个H100显卡的大型数据中心。每块最低3万美元,总价就要十几亿美元,而且耗电量惊人,需要一整座发电厂提供电力。他们仅在训练模型上,就要花费数亿美元。
2/ Deep Seek突然出现并说:“哈哈,如果我们花 500 万美元做这件事会怎么样?”他们不只是说说而已,而是真的做到了。Deep Seek的模型在许多任务上,甚至击败了 GPT-4 和 Claude。硅谷的人工智能世界,瞬间就懵了,AI天才Alexandr Wang语无伦次了。
3/ DeepSeek怎么做到的?他们从头开始重新思考一切。传统AI就像是把每个数字都写成 32 位小数。而DeepSeek 说:“如果我们只使用8位小数呢?”结果,它仍然足够准确!瞬间,所需内存就减少了75%。
4/ 然后是他们的“多标记”系统。普通人工智能的阅读方式就像一年级学生一样:“鹅......鹅......鹅......曲......项......向......天......歌”,逐字阅读。但DeepSeek一次读完整段话。速度快2倍,准确率高90%,当你处理数十亿个单词时,这一点很重要。
5/ 但真正聪明的是:他们建立了一个“专家系统”,而没有使用一个试图了解一切的大型人工智能(比如让一个人同时成为医生、律师、工程师、木匠),只在需要时才激活特定专家,节省了大量参数。
6/ 而传统模型呢?所有1.8万亿参数始终处于活动状态。与此同时,DeepSeek总共6710亿个参数,一次只激活370亿。这就像拥有一支庞大的团队,但只召集每个任务真正需要的专家。
7/ 结果令人震惊,训练成本:数亿美元 → 500万美元;所需GPU:100000 → 2000 ; API 成本:便宜 95%;可以在普通游戏显卡上运行,而不是数据中心硬件。
8/ 最疯狂的部分——DeepSeek是开源的(完全免费)。任何人都可以使用,代码是公开的。技术论文解释了一切,这不是魔术,只是令人难以置信的巧妙工程。现在x最流行的一个梗,Open AI → Closed AI(闭源AI),取而代之的是DeepSeek,才是真正的Open AI (开源AI)。
9/ 为什么DeepSeek很重要?因为它打破了“只有大型科技公司才能涉足人工智能”的神话。你不再需要价值数十亿美元的数据中心,几个好的游戏显卡,就可以做到这一点。
10/ 对英伟达来说,这很可怕。他们的整个商业模式都建立在利润率高达90%的昂贵显卡的基础上,比如售价高达三四万美元的H100,奇货可居,有钱都买不到。如果每个人都能突然用普通的游戏显卡做AI……那么,你就知道问题所在了。
11/ 关键在于:DeepSeek 的团队不到200人,但Meta的团队仅薪酬就超过了DeepSeek 的整个训练预算……而Meta的模型却不如DeepSeek。
12/ 这是一个经典的颠覆故事:既有者优化现有流程,而颠覆者重新思考根本方法。
13/ DeepSeek就像一次地震,余震太大:人工智能开发变得更加容易,竞争加剧,大型科技公司的“护城河”看起来更像水沟,硬件要求(和成本)大幅下降
14/ 当然,OpenAI 等巨头不会坐以待毙。但一切都要颠覆,再也不是大力出奇迹的模式了。
DeepSeek这只黑天鹅,煽动翅膀,整个硅谷都会被波及,效应可以总结为以下几点。
AI初创企业危机:Deep Seek的高性能可能导致大量购买英伟达显卡的AI初创企业破产,释放大量二手GPU。对Scale AI的CEO兼创始人Alexandr Wang来说,这是攸关生死的存亡之争,口出恶言,也可以理解。
数据中心业务受挫:大型数据中心运营商,其租用英伟达显卡的商业模式将受到冲击。
科技巨头减缓采购:科技巨头们可能因库存积压,减少对英伟达显卡的采购。
英伟达前景堪忧:上述因素叠加,可能导致英伟达的业务全面下滑。
X上,有一个金融大V说了一句:deepseek better not be the real deal...(deepseek 最好不是真的......)然后配了一张让人不寒而栗的图。
Magnificent 7:这个词指的是目前美国股市中表现最好的七家科技巨头公司,它们在很大程度上推动了美国股市的上涨。
两次泡沫:分别是上世纪60年代的Nifty 50泡沫和90年代的互联网泡沫。这两次泡沫都导致了股市崩盘,这一次,deepseek来了...美股会崩吗?
最后,我们在看一看,Deep Seek团队刚在康奈尔发表的论文,其中每一个作者都值得我们铭记,大部分都是30岁以下的年轻人,来自国内的顶尖大学,有的还在读博士,其中,无人具有海外的学术背景。
正如DeepSeek创始人梁文锋所说:我们的价值在于团队,通过这个过程不断成长和积累专业知识。建立一个能够持续创新的团队,才是我们真正的护城河。
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