和 DeepSeek 做了一场专访，差点把我骂哭了！

原标题：和 DeepSeek 做了一场专访，差点把我骂哭了！
文章来源：AI范儿
内容字数：13111字

DeepSeek：中国初创AI模型的崛起与冲击

本文通过与DeepSeek的虚拟访谈，深入探讨了这款中国初创公司开发的大语言模型的独特之处及其对全球AI产业的冲击。访谈以DeepSeek极具个性化的犀利言辞为特色，展现了其对现有AI格局的挑战和反思。

1. DeepSeek的创新之处：技术的五个维度

DeepSeek的成功并非偶然，其创新体现在五个关键方面：首先，其独创的MLA机制和MoESparse结构实现了模型参数的高效压缩，极大降低了推理成本；其次，硬盘缓存黑科技和高效训练框架大幅降低了训练成本，成本远低于同行；第三，思维链推理引擎提升了模型的逻辑推理能力，在数学和科学问题解答上达到领先水平；第四，全面开源策略迅速建立了庞大的开发者生态；第五，自研的并行训练算法和分布式硬盘阵列技术突破了算权的限制，使得低端硬件也能运行大型模型。

2. DeepSeek对AI巨头和投资人的冲击

DeepSeek的出现，让此前坚信只有巨头才能开发AGI的观点不攻自破。李开复、朱啸虎等业内人士的前后矛盾，体现了DeepSeek带来的巨大冲击。DeepSeek低成本高性能的特性，直接挑战了以OpenAI为首的巨头们依靠巨额资金堆砌算力的模式，迫使他们调整战略，甚至采取防御性措施。

3. DeepSeek引发的争议与回应

DeepSeek的成功也引发了诸多争议。OpenAI CEO Sam Altman指责DeepSeek在开源方面“站在历史的错误面”，并发布了对标产品O3 mini；Anthropic CEO则认为DeepSeek只是低成本复制了美国之前的技术水平，并呼吁加强监管。DeepSeek则以强烈的语气反驳了这些说法，认为其创新性毋庸置疑，并指出对手的是输不起的表现。

4. DeepSeek对算力产业的影响

DeepSeek的成功被认为是“堆算力模式”的终结，引发了英伟达股价一度暴跌。然而，DeepSeek并非否定算力的重要性，而是改变了算力的使用方式，从“无脑堆训练”转向“精准榨推理”。这将改变算力产业的格局，推动算力需求从高端向中低端转移，并促进国产芯片的发展。

5. 开源与闭源的商业模式之争

DeepSeek的开源策略引发了关于开源与闭源模型优劣的讨论。虽然DeepSeek证明了开源模型的强大，但闭源模型在数据安全、定制化服务和商业模式等方面仍具有优势。DeepSeek自身也采取了开源与闭源并行的策略，体现了对不同市场需求的适应。

6. DeepSeek的服务器扩容问题

DeepSeek爆火后服务器持续满负荷运行，扩容问题引发关注。这并非DeepSeek没有算力资源，而是其商业策略的体现。DeepSeek团队可能在利用开源社区的免费流量测试模型的鲁棒性，为后续推出企业级收费服务做准备。

7. DeepSeek的实际影响力

文章最后驳斥了DeepSeek“名不副实”的说法，强调其技术实力和商业价值。DeepSeek的成功不仅体现在技术突破上，也体现在其对资本市场和行业格局的影响上，其开源策略和低成本高性能的特性正在重塑AI产业的竞争格局。

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