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驚!DeepSeek 這匹黑馬,如何 “煉就” 國產算力閉環?

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在 2025 年春節期間,科技圈殺出一匹黑馬“DeepSeek”,其迅速火爆全網,成為眾人熱議的焦點;回溯過往,人工智能領域能引發如此廣泛關注與熱議的現象,或將追溯至 ChatGPT 橫空出世之際。

新春之際,人們的生活需求變得更加多元化和個性化,DeepSeek 的強大功能正好與這些需求高度契合。且超過 60% 的用戶利用它制定旅行攻略,為春節出行提供了便利。

其中,約 40% 的用戶用它學習各地的麻將規則,增加節日娛樂的趣味性。近 30% 的用戶借助它進行 “賽博算命”,為春節增添了一份神秘和歡樂的氛圍。

首先,DeepSeek是一家專注于開發先進大語言模型(LLM)和相關技術的創新型科技公司?。該公司成立于2023年7月17日,總部位于中國杭州?,聯合創始人梁文峰擔任首席執行官。

梁文峰自 2007 - 2008 年金融危機期間在浙江大學就讀時就開始從事交易,2016 年 2 月,他聯合創立了 High-Flyer,該公司起初主要使用基于 CPU 的線性模型進行股票交易,2016 年 10 月 21 日開始使用依賴 GPU 的深度學習模型進行股票交易,到 2017 年底,大部分交易都由人工智能驅動。

2019 年,梁文峰將 High-Flyer 確立為專注于開發和使用人工智能交易算法的對沖基金,到 2021 年,該公司在交易中依賴人工智能,且常使用英偉達芯片。

DeepSeek 成立的契機是 2023 年 4 月 14 日,High-Flyer 宣布啟動一個通用人工智能實驗室,致力于研發與金融業務分離的人工智能工具。同年 7 月 17 日,在 High-Flyer 的投資和支持下,該實驗室獨立成為 DeepSeek 公司。但由于風險投資公司認為該項目難以迅速實現 “退出”,所以不太愿意提供資金支持。

值得一提的是,DeepSeek 最吸睛之處的 “黑科技”,將打破常規的創新之舉。

DeepSeek繞開了主流的 CUDA 生態,直接采用 GPU 低級匯編語言 PTX 對模型進行優化,這一操作在行業內引發巨大轟動,甚至被不少人視為 “技術革命”。

尤其,從母公司幻方量化的背景來看,這技術突破有著一定的必然性。幻方作為頭部量化公司,在高頻交易領域長期依賴匯編語言來榨取硬件的極限性能,這種對底層技術的深度掌控和極致優化的基因,自然而然地移植到了 AI 領域。

然而,此操作也有著一定的偶然性,國內 GPU 算力受限的現狀,成為推動 DeepSeek 采用 PTX 優化的重要因素。在算力資源緊張的情況下,尋求新的技術路徑成為了不二之選。

另外,與國外大廠擁有頂級算力集群不同,國內企業需要另辟蹊徑,PTX 優化雖然是一項艱苦的 “苦力活”,但卻為 DeepSeek 帶來了在算力受限環境下的競爭優勢。

與此同時,DeepSeek 出圈的原因,各界已進行了多輪剖析,相關討論與解讀屢見不鮮 。

由于,其模型訓練成本大幅削減,僅訓練 DeepSeek-V3 模型算力花費不到 600 萬美元,卻能達到與高價模型相當的效果,極大降低了處理推理所需的算力,每 token 僅需 2.78 萬次浮點運算,遠低于行業 4 萬次的標準,還能在低配置硬件上有效運行。

并且支持 Python、C++ 等多種語言,代碼編寫、優化及調試能力強,多輪對話記憶上下文,數學推理能力出色,R1 模型在 MMLU 考試中得分達 90.8%,超越 GPT-4。

當然,出圈的AI不是沒有過,但能像DeepSeek這樣,讓英偉達股價暴跌,OpenAI、Google連夜發布新產品,引發一系列事件的國產AI,好像僅此一家。

其次,以往美國的傳統 AI 大模型多采取閉源策略,限制了技術的傳播和共享。而 DeepSeek 的開源模式,讓全球開發者能夠在此基礎上進行創新和二次開發,加速 AI 技術的發展進程。

因此,DeepSeek的成功不僅沖擊了美國AI公司長期信奉的“算力至上”和“閉源優于開源”的理念,還顛覆了行業格局。

簡而言之,在硬件資源有限的情況下,DeepSeek通過“更聰明”的算法,消耗更少算力實現更好性能。由此看出,算力資源也的確面臨著缺乏國產化方案的現實難題,自主可控的需求也需要國產算力作為硬支撐。

隨著DeepSeek推出后,其開源和低成本特性,國產顯卡用于推理的性價比急劇上升,進一步鞏固中國算力自主可控的邏輯閉環逐漸形成,國產算力產業鏈發展將大幅加速。

由于篇幅受限,本次的DeepSeek爆火就先介紹這么多......

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