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是最好的時代，也是最卷的時代。
@數科星球DigitalPlanet原創(chuàng)
作者丨嘟嘟與石榴
編輯丨大兔
2025年的新年，人們十足地過了一把“AI年”。除了機器人和無人機地表演外，最炸裂的莫過于DeepSeek了。
目前，該模型受到世界范圍內的用戶青睞。其中，在Token價格方面，DeepSeek-R1相對于OpenAI的o3-mini低約50%。
在日活躍用戶方面，業(yè)界統(tǒng)計，前者已在短時間之內達到2215萬，距離ChatGPT的5323萬已達到其41.6%。順理成章地，DeepSeek成為歷史上用戶增長最快的AI產品。
一些受訪者對DeepSeek的用戶增長十分自信，并表示其可能會成為世界上用戶量最大的AI產品。
現在，人們在用它學習外語、診斷姻緣甚至玄學算命（部分功能受限）。它的回答“更懂”國人，相當多的人已經形成了DeepSeek依賴。
從對于AI行業(yè)發(fā)展的結果來看，DeepSeek所帶來的影響正在釋放。首先，它降低了AI應用的算力成本。“很多以前只能用‘H卡’（英偉達H系列GPU）跑的需求，現在4090就能跑。”一位從業(yè)者回答。
其次是，對比其他家流量較小的開源模型，DeepSeek正在展現出十足商業(yè)潛力。
但目前，全民DeepSeek的熱潮下，仍不足以打破英偉達等AI巨頭的壟斷，而國產卡的未來仍然任重道遠。
西安電子科技大學電子工程學院教授、博士生導師吳家驥認為，DeepSeek出現后，美國科技頭牌企業(yè)構筑的壟斷門檻邏輯出現問題。
過去，OpenAI等公司在研發(fā)上投入巨大，但DeepSeek以極低的訓練成本實現了與行業(yè)領先水平相當的模型效果。這表明，高投入并非實現技術突破的唯一路徑。
一位前小米高管認為，DeepSeek最大的價值在于算法。
技術上，DeepSeek在算法和工程方面圍繞MoE（混合專家模型）進行了創(chuàng)新，從V2的160個專家擴展到V3的256個專家，實現671B參數量下僅需激活37B參數的高效運算，突破了MoE模型此前訓練難度大的限制。
直接影響是，它削弱了美國閉源模型的市場競爭力。
龐大的日活用戶和幾次封禁DeepSeek的失敗，讓AI人才有了逆流之勢。據了解，在關于DeepSeek的制裁令發(fā)布后72小時內，DeepSeek硅谷研究院收到327份來自美國頭部科技公司的求職申請，包括17名Meta首席工程師。
青云科技市場總監(jiān)王玉圓認為，ChatGPT是行業(yè)的第一把火，而DeepSeek是另一個里程碑。
在她看來，在開源領域，Meta的Llama也沒有達到如此熱度。最為重要的是，DeepSeek所引導的低成本、高性價比模型將催生AI發(fā)展的下一輪百花齊放。“這無疑是對做AI應用和個人開發(fā)者的重大利好”，她補充。
一位AI應用開發(fā)者對數科星球DigitalPlanet稱，他曾嘗試用8G顯存的筆記本電腦跑DeepSeek7B私有部署大模型。雖然只是理論上能跑，具體效果還不甚理想，但他已經“非常感動”了。
因為，一旦未來該款大模型可進行進一步的向下兼容，那么他將不需為GPU算力公司繳納高昂的算力費用。
他向數科星球DigitalPlanet展示了自己正在開發(fā)的自動考試和做題軟件。需要用到實時算力以生成考試題，在他看來，這種項目要求算力水平不高，如果算力問題解決，那么會成為頗受歡迎的AI應用。
王玉圓認為，AI算力成本的下降會催生更多AI應用的誕生，所有的應用都會用生成式AI的邏輯再做一遍（從春節(jié)期間，人們在各種領域的嘗試，可見一斑）。
而同時，因為國產和私有部署的緣故，以往對AI較為保守的ToB客戶的熱情也在被調動。一些從業(yè)者的回復稱，新年開年上班第一天，他所在的公司已在著手推動新的AI產品采購計劃。
所以，可以說，DeepSeek的火爆，是對AI行業(yè)的利好。
DeepSeek對算力供應商而言，展現了驚人的”鲇魚效應“。
一位算力行業(yè)從業(yè)者提到，“以前，要租一個算力機柜要5年起租”。
據數科星球DigitalPlanet計算，彼時便宜的算力機柜可能每月3000元左右，5年總價約18萬元；貴的如一些一線城市核心地段、高功率、高配置并帶有優(yōu)質服務和高帶寬的機柜，每月可能12,000元甚至更高，5年總價約72萬元及以上。
而現在，用戶已可以選擇按Token計費、按算力計費（選卡，選租賃時間）兩種模式。所以，大面積的AI開發(fā)者的加入、算力成本的下降加之性能優(yōu)化可能讓閑置算力得到再次利用。
“DeepSeek的火爆有可能改善目前智算中心的經營模式”，一位前IDC從業(yè)者透露。在他看來，目前的智算中心雖搭建頗多，但運營情況不佳。“我估計，80%的國產算力卡都在閑置，但凡能租賃的算力都是英偉達卡”。
這種閑置的規(guī)模頗大，他透露，一些智算中心甚至有50%是國產卡（硬性要求）。在過去，國產卡在訓練的效果不佳，只能分擔一些推理需求（大模型共分訓練和推理兩個使用算力的場景）。
不過在算力出現新的使用方式后，國產卡的使用率有可能提升。
吳家驥認為，作為大模型廠商而言，不選擇國產卡的理由是“盡量減少折騰”，模型廠商更需要穩(wěn)妥方案、專心研究模型技術而不是和GPU廠家搞適配。
那么DeepSeek是怎么做出來的？
一些專家指出，它使用了PTX（比CUDA更底層）而不是完全使用CUDA（英偉達深度學習的生態(tài)系統(tǒng)）。
PTX允許開發(fā)者對GPU進行更細粒度的控制，能更精準地調度計算任務，實現更高效的計算資源利用。在處理大規(guī)模分布式訓練時，可避開CUDA框架的抽象層，減少潛在的效率損失，有數據表明PTX優(yōu)化可提升約16%的理論算力。
影響是，在當前國產GPU發(fā)展的背景下使用PTX，便于DeepSeek未來適配國產GPU。它只需了解國產硬件驅動提供的基本函數接口，就可仿照英偉達GPU硬件的編程接口編寫相關代碼，為國產GPU的軟件兼容性突破提供參考。
吳家驥認為，DeepSeek之所以選用PTX技術，反而是因為他們沒有足夠多的卡。“如果卡夠多，也不會考慮的”，他說。
應該說，從這個角度而言，DeepSeek的最大貢獻是，可以讓廠商選擇非英偉達硬件時也可以高效運行模型。
當然，至少目前想要沖擊英偉達的市場，還需不斷完善生態(tài)。在DeepSeek的刺激下，目前一些對成本敏感或有自主可控需求的用戶，可能會更傾向于選擇國產GPU產品。
總而言之，可以肯定的是，DeepSeek的出現可以在一定程度上緩解高端GPU禁售的影響。
DeepSeek的遠期影響是AI硬件。長久以來，端側模型成為了制約AI硬件發(fā)展的桎梏。而目前，這種情況有望緩解。
現在，手機的顯存通常在4GB-12GB之間。中高端手機為例，真正能分配給模型的顯存可能僅在2GB-4GB左右。由于手機散熱、功耗等方面的限制，長時間高負載運行大顯存模型會導致手機發(fā)熱嚴重、電量消耗過快，影響用戶體驗。
而由于更便宜、更好用的大模型到來后，AI硬件的大面積改良或將成為可能。
一位AI硬件創(chuàng)業(yè)者指出，DeepSeek的出現改變了AI硬件在大模型行業(yè)發(fā)展的方向。其中，眾多團隊開始向算法效率優(yōu)化傾斜。
在未來可預期的范圍內，針對AI硬件的算法將出現海量迭代。
此外，由于DeepSeek的推理成本降至OpenAI模型的1/50，使得AI手機、AI眼鏡、智能穿戴等設備能夠采用低功耗芯片實現高性能AI功能。
所以硬件的開發(fā)門檻也被降低了。
正如上文所述，在海量AI應用呼之欲出之際，將倒逼AI硬件的進化。有樂觀人士稱，端側智能與國產替代將成為新的核心增長引擎。
關于DeepSeek的影響，你還知道哪些？
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