万字揭秘DeepSeek！这个创新让全世界疯狂复制，顶尖AI人才年薪千万，训练成本被低估

DeepSeek 风暴席卷全球

原标题：万字揭秘DeepSeek！这个创新让全世界疯狂复制，顶尖AI人才年薪千万，训练成本被低估
文章来源：爱范儿
内容字数：15219字

DeepSeek：席卷全球的AI风暴与背后的

近期，DeepSeek这家中国AI公司以其强大的模型和极低的成本，引发了全球AI行业的热议。Semianalysis发布的深度报告，为我们揭开了DeepSeek的神秘面纱，并对诸多传闻进行了客观论述。

1. DeepSeek的惊人规模与资源

报告推测DeepSeek拥有约5万块Hopper GPU，总投资超过5亿美元。这并非空穴来风，其母公司幻方量化早在2021年就已投资大量A100 GPU，并持续投入资源。DeepSeek的服务器资本支出总额约为16亿美元，其中运营成本高达9.44亿美元。这解释了DeepSeek模型性能强大的原因，也驳斥了其成本低廉的误解。

2. 人才战略与高薪招聘

DeepSeek团队约150人，主要从北大、浙大等中国高校招聘顶尖人才，年薪高达千万人民币。这种不拘泥于资历，注重能力与好奇心的招聘策略，吸引了众多优秀人才，也促进了公司的快速发展。

3. MLA技术：降低推理成本的关键

DeepSeek的多头潜在注意力（MLA）机制是其大幅降低推理成本的关键创新。MLA将每次查询所需的KV缓存减少了约93.3%，显著降低了硬件需求和运营成本。这在业界引起广泛关注，预计会被其他实验室快速复制。

4. 模型性能与成本效益

DeepSeek的R1模型在推理性能上与OpenAI的o1不相上下，甚至在某些方面超越了GPT-4o（2024年5月发布）。然而，报告指出，R1的基准测试存在选择性，o3模型的性能明显高于R1和o1。Google的Gemini 2.0 FlashThinking模型也展现出与R1相当的性能，但成本更低。

DeepSeek V3的600万美元训练成本只是冰山一角，不包含研发费用和硬件成本等。报告认为，算法效率的提升，使得用更少的计算资源即可训练和推理出性能相近的模型，DeepSeek只是率先实现了这一目标。

5. 开源与合作

DeepSeek的开源模型体现了杨立昆所提倡的共享创新成果的理念。报告认为DeepSeek是目前最优秀的“开源权重”实验室，超越了Meta的Llama项目和Mistral等竞争者。DeepSeek与华为的合作也为其提供了技术支持。

6. 未来展望

报告指出，DeepSeek以低成本甚至零利润的方式提供推理服务，是为了抢占市场份额。这种策略打破了OpenAI的利润率垄断，但这种领先地位可能难以持续。未来，AI实验室的竞争将更加激烈，拥有先进技术的企业将掌握定价权，而技术落后的企业则需通过降低价格来维持竞争力。

总而言之，Semianalysis的报告为我们提供了对DeepSeek这家公司更为全面和客观的认识。其成功并非偶然，而是依靠强大的技术创新、高水平的人才团队以及高效的资源整合。DeepSeek的崛起也标志着AI行业竞争格局的深刻变化，将推动整个行业的技术进步和成本下降。

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