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DeepSeek帶來的不是鯰魚效應,而是鯊魚效應

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文:董指導

本期要點

#英偉達#AI

本以為DeepSeek是行業鯰魚,但沒想到,其實已經是鯊魚了。

某大模型公司,因團隊成員背景,時常被冠以”國家隊“,公司也以央國企為業務主要目標,能力、商業模式也被投資人非常看好。

但DeepSeek出來后,就不一樣了。

DeepSeek目前的政治聲譽有多高,就不用多說了,甚至有觀點稱之為“中國AI生態的基礎設施”。而且,還是開源的,成本方案又低。

于是,國資央企“牽手”DeepSeek也成為一股新風潮。“央企都在研究DeepSeek”。根據《經濟參考報》不完全統計,“已經有超20家央企接入DeepSeek,涉及能源、通信、汽車、金融、建筑等多個領域”。

上述的某大模型公司,名號、業務都受到沖擊。在同樣的競標面前,如何讓決策者投自己一票,而不是便宜好用的DeepSeek呢?

所以出現了公司高管的離職,不知道是否和公司業務前景有關。

而DeepSeek對成本、潛在利潤的數據開源,更是給行業一劑清醒劑。

其通過FP8低比特訓練將顯存消耗壓縮40%;

借助雙向流水線機制讓計算與通信100%重疊;

用550萬美元成本完成傳統架構需耗費數千萬美元的訓練任務;

最大程度優化推理系統,理論成本利潤率高達545%。

在DeepSeek出現前,AI研發部門與CFO/CEO之間的對話往往是“模型精度不夠,需要預算加顯卡!”、“訓練速度太慢,需要預算買服務器!”

但現在,CEO回應的第一句話就會是:按照DeepSeek的方法,優化復現了嗎?第二句話就是:為什么他們的算力投資回報率這么高,我們的錢都花哪兒了?

CTO們不再能靠“技術黑箱”獲取預算豁免權,CFO們則學會了用“單位算力成本”量化技術價值。

甚至有從業者說,現在技術匯報會,第一頁必須是優化曲線圖——沒有DeepSeek適配方案,根本走不到預算審批流程。

當然,DeepSeek也不是靈丹妙藥,并不是一股腦接入、部署了DeepSeek就萬事大吉。適配性依然需要解決。

但是,DeepSeek確實不只是一條鯰魚,帶來的是鯊魚般的效應,吞噬著許多舊慣例,甚至一些公司的商業模式。(怪不得DeepSeek用了鯨魚的圖標)

行業洗牌必然會不斷演繹。那些仍試圖用“背景優勢”對抗“技術穿透力”、用“資源稟賦”掩飾“創新惰性”的企業,日子開始不好過了。

---全文完,歡迎交流

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