本報(bào)記者 曲忠芳 北京報(bào)道

“性價(jià)比”是商業(yè)社會(huì)中的制勝法寶之一，從消費(fèi)電子到零售服務(wù)，從傳統(tǒng)制造業(yè)到互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)，高性價(jià)比在撬動(dòng)市場、贏得用戶方面屢試不爽。而如今，在“規(guī)模法則”（Scaling Law）主導(dǎo)下、“大力出奇跡”的大模型“燒錢”競賽中，來自中國杭州的大模型初創(chuàng)企業(yè)深度求索（DeepSeek）憑借高性價(jià)比迅速出圈，被冠以“AI界的拼多多”稱號(hào)，吸引了國內(nèi)外的廣泛關(guān)注。

截至1月10日，深度求索的最新大模型產(chǎn)品DeepSeek V3已發(fā)布并開源半個(gè)月之久，如同“鲇魚”般給原本卡在“瓶頸”中的全球大模型市場注入了新的活力，《》記者通過采訪業(yè)內(nèi)人士，希望深度探討DeepSeek這條“鲇魚”將攪起市場的哪些變化。

“AI界的拼多多”驗(yàn)證新思路？

DeepSeek被冠以“AI界的拼多多”稱號(hào)，主要是因?yàn)樗鼧O高的性價(jià)比，與拼多多在電商領(lǐng)域以高性價(jià)比著稱的模式相似。有趣的是，在DeepSeek V3生成的“自我介紹”中也使用了這一稱謂。

深度求索公司創(chuàng)立于2023年7月，是由中國量化私募公司“幻方量化”創(chuàng)始人梁文峰創(chuàng)立，2024年5月推出了第二代開源模型DeepSeek V2，到2024年12月26日又推出最新的開源模型DeepSeek V3。DeepSeek官網(wǎng)顯示，在多項(xiàng)基準(zhǔn)測試——涵蓋英語、中文、數(shù)學(xué)、代碼等結(jié)果中，DeepSeek V3的成績超過了阿里的千問“Qwen2.5-72B”、Meta公司的Llama3.1-405B等開源模型，而且與OpenAI的GPT-4o、Anthropic公司的Claude3.5-Sonnet兩大閉源模型的表現(xiàn)也不相上下。更為重要的是，DeepSeek方面披露，其訓(xùn)練成本僅為557.6萬美元和2000塊英偉達(dá)H800 GPU（圖形處理器）。

與之形成鮮明對(duì)比的是，據(jù)斯坦福大學(xué)HAI研究院發(fā)布的《2024年人工智能指數(shù)報(bào)告》預(yù)估，OpenAI于2023年3月發(fā)布的GPT-4模型訓(xùn)練成本約在7800萬美元，同年發(fā)布的谷歌Gemini Ultra的計(jì)算成本花費(fèi)預(yù)估為1.91億美元。據(jù)Meta官方信息，2024年7月面世的開源模型Llama3.1-405B，訓(xùn)練使用了1.6萬塊英偉達(dá)H100 GPU。超級(jí)富豪埃隆·馬斯克同樣曾在2024年7月宣布建立孟菲斯超級(jí)AI集群，使用10萬個(gè)英偉達(dá) H100 GPU。另據(jù)美國媒體報(bào)道，GPT-4o的訓(xùn)練成本約在1億美元，GPU數(shù)量預(yù)計(jì)在萬個(gè)級(jí)別；而Claude3.5-Sonnet的訓(xùn)練成本或略低于1億美元，使用的GPU數(shù)量推測為數(shù)千至上萬個(gè)。從這些直觀的數(shù)據(jù)對(duì)比中不難看出，DeepSeek大幅度降低了模型訓(xùn)練和推理成本。

關(guān)于DeepSeek如何實(shí)現(xiàn)高性價(jià)比的問題，本報(bào)記者咨詢了數(shù)名來自高校、企業(yè)的技術(shù)專家，他們做出了一些專業(yè)技術(shù)方面的解釋，涉及多頭潛在注意力機(jī)制（MLA架構(gòu)）、稀疏專家混合模型（MoE）架構(gòu)、FP8混合精度訓(xùn)練、數(shù)據(jù)蒸餾與算法優(yōu)化等。簡單來說，DeepSeek沒有“堆砌算力”，而是在算力限制下轉(zhuǎn)而探索效率優(yōu)先的途徑。

“DeepSeek V3出現(xiàn)后，對(duì)于一些中小型團(tuán)隊(duì)來說是有利的?！币晃粯I(yè)內(nèi)人士如是說道。近兩年來，規(guī)模法則被視為大模型發(fā)展的黃金定律，大模型的性能指數(shù)與模型參數(shù)、數(shù)據(jù)量、算力的增加正相關(guān)，因此全球范圍內(nèi)呈現(xiàn)一場“大力出奇跡”的競賽。然而，隨著模型規(guī)模的不斷膨脹，規(guī)模法則的邊際效益逐漸遞減。一方面，超大規(guī)模模型的訓(xùn)練成本高昂，算力需求呈幾何級(jí)數(shù)增長；另一方面，數(shù)據(jù)質(zhì)量和模型架構(gòu)的優(yōu)化空間有限，導(dǎo)致性能提升逐漸趨緩。在這種趨勢下，大模型日漸成為巨頭與資本的游戲，直到DeepSeek驗(yàn)證了大模型性能提升的新思路。

深度科技研究院院長張孝榮指出，DeepSeek的“出圈”是對(duì)其在大模型技術(shù)上的突破和創(chuàng)新的認(rèn)可，其通過優(yōu)化算法和工程實(shí)踐，實(shí)現(xiàn)了高性能與低成本的平衡，為大模型的發(fā)展提供了新的思路和可能性，降低了大模型對(duì)先進(jìn)算力的依賴程度。DeepSeek為整個(gè)行業(yè)的發(fā)展注入了活力，也對(duì)大模型的技術(shù)路徑和工程實(shí)踐產(chǎn)生了積極影響，推動(dòng)了高效訓(xùn)練、輕量化模型和工程優(yōu)化。

價(jià)格戰(zhàn)或持續(xù)，AI加速普惠落地

“DeepSeek加速了AI和大數(shù)據(jù)技術(shù)的普及，有望使更多企業(yè)和開發(fā)者能夠接觸并應(yīng)用這些技術(shù)。同時(shí)，也迫使競爭對(duì)手重新評(píng)估定價(jià)，這可能引發(fā)行業(yè)內(nèi)的價(jià)格戰(zhàn)，推動(dòng)整體價(jià)格下降，使更多企業(yè)能夠采用先進(jìn)技術(shù)?！睆埿s說道。

事實(shí)上，早在DeepSeek V2發(fā)布開源之時(shí)，深度求索這條“鲇魚”引發(fā)了2024年國產(chǎn)大模型的第一波降價(jià)熱潮，參與其中的包括智譜AI等大模型初創(chuàng)公司以及字節(jié)跳動(dòng)、阿里巴巴、百度、騰訊等科技大廠。其中，智譜AI公司CEO張鵬此前接受本報(bào)記者采訪時(shí)回應(yīng)稱，降價(jià)并非出于市場壓力，而是因?yàn)榧夹g(shù)的進(jìn)步帶來了成本的降低，由此讓利給用戶，同時(shí)也是為了更好地拓展市場。深度求索創(chuàng)始人梁文峰在接受媒體記者采訪時(shí)也表示：“我們不是有意成為一條‘鲇魚’，只是不小心成了一條‘鲇魚’。我們只是按照自己的步調(diào)來做事，然后核算成本定價(jià)。原則是不貼錢，也不賺取暴利，在成本之上稍微有點(diǎn)利潤?！?/p>

到了2024年年底，即在DeepSeek V3發(fā)布前后，國產(chǎn)大模型在2024年的第二波降價(jià)潮再起。2024年12月中旬，字節(jié)跳動(dòng)旗下豆包大模型率先更新價(jià)格，豆包視覺理解模型的輸入價(jià)格為0.003元/千tokens，相比行業(yè)平均價(jià)格降低了85%。按照這一價(jià)格，1元錢可以處理284張720ppi的圖片。抖音集團(tuán)副總裁李亮稱，此次降價(jià)不是“價(jià)格戰(zhàn)”，而是豆包大模型在算法、軟件工程和硬件方案上進(jìn)行了大量優(yōu)化，有效降低了成本，目前的定價(jià)仍能保持可觀的毛利。而DeepSeek官方信息顯示，最新的DeepSeek V3輸入價(jià)格為0.5元/百萬tokens，輸出價(jià)格最低為8元/百萬tokens，遠(yuǎn)低于Claude3.5-Sonnet、GPT-4o等。

在海外社交媒體中，DeepSeek的高性價(jià)比已引起了大模型競爭對(duì)手的高度關(guān)注，而在國內(nèi)市場，記者從多位消息人士處了解到，國產(chǎn)大模型廠商也在密切關(guān)注DeepSeek的訓(xùn)練方案，盡管還沒有公開的動(dòng)作，但一個(gè)行業(yè)性的共識(shí)在于，算力堆砌或許仍能“大力出奇跡”，但同時(shí)在數(shù)據(jù)質(zhì)量、訓(xùn)練模式、架構(gòu)優(yōu)化方面仍有可挖掘的創(chuàng)新空間，大模型正在加速朝著普惠落地的方向前進(jìn)。

謙詢智庫創(chuàng)始合伙人龔斌指出，其他大模型廠商或許會(huì)通過技術(shù)追趕和資源投入快速跟進(jìn)，不排除復(fù)制甚至超越DeepSeek高性價(jià)比優(yōu)勢的可能性，DeepSeek能否持續(xù)建立起優(yōu)勢壁壘還有待觀瞻。另有業(yè)內(nèi)人士提到，DeepSeek開發(fā)過程中利用已有的模型進(jìn)行訓(xùn)練，也存在一些漏洞。

除此之外，學(xué)術(shù)委員、DCCI-未來智庫與FutureLabs-未來實(shí)驗(yàn)室首席專家胡延平發(fā)文提醒道，盡管DeepSeek V3在效率和性能上表現(xiàn)出色，但“不宜過高評(píng)價(jià)”其創(chuàng)新性。在他看來，該模型的成功主要依賴于已有技術(shù)的有效整合，如合成數(shù)據(jù)、知識(shí)蒸餾等，而缺乏底層原理的創(chuàng)新，呈現(xiàn)的是“又一次是我們一直最擅長的性價(jià)比”。“DeepSeek V3能不能持續(xù)有流量不太好說。”

關(guān)于AI大模型未來價(jià)格的進(jìn)一步下降、商業(yè)化應(yīng)用，以及深度求索公司后續(xù)的發(fā)展，本報(bào)記者將持續(xù)關(guān)注報(bào)道。

（編輯：吳清 審核：李正豪 校對(duì)：顏京寧）