摘要：乘着路上的时光，我和大家聊聊这几天最热闹的事情——中国AI大模型DeepSeek R1，分享一下我眼中R1对AI产业究竟意味着什么，结尾还会附上创新地图小伙伴整理的DeepSeek技术路线历程。
大家好，我是王煜全。
今天是大年初二，不少朋友要么在走亲访友，要么已经开始出门旅游。
乘着路上的时光，我和大家聊聊这几天最热闹的事情——中国AI大模型DeepSeek R1，分享一下我眼中R1对AI产业究竟意味着什么，结尾还会附上创新地图小伙伴整理的DeepSeek技术路线历程。
分析之前，我们照例回顾下R1火出圈的整个过程。
DeepSeek-R1其实1月20日已经发布，当时就开源了R1-Zero、R1在内的6款模型。
不过，当时最热的AI话题是美国投资千亿的“星际之门”，只有学术、产业界人士注意到R1的价值，大家都在好奇这家中国公司如何让AI模型的成本降低这么多。
24日，随着开发者社区、投资人的持续关注，R1在X（原推特）上炸出了圈，夸张点说我看到的90%信息都和DeepSeek有关。
1月27日，随着DeepSeek的APP登顶美国在内的多国下载榜第一，这款中国AI大模型真正火遍国内外。
一时间，“中国AI反超美国”“OpenAI模式过时”“开源AI迎来重大突破”的讨论层出不穷，甚至有科技媒体认为“R1宣告AI算力需求就此消失”。
咱们先别急着站队，也别被中美媒体的叙事带节奏，还是回到科技产业的视角，更能看清R1的价值。
首先，R1再次印证科技产业最重要的创新是规模量产。
历史上的案例我以前跟大家讲过很多，瓦特并没有发明蒸汽机，但是他让蒸汽机性能大幅提升，开始规模化应用，所以他被人们铭记。
R1作为一款推理模型，用专业术语说就是模型会自己通过思维链（Chain-of-Thought， CoT）逐步分解复杂问题，一步步反思得到相对准确并且富有洞察的结果。
思维链推理这条路并不是DeepSeek首发，OpenAI之前推出的o1模型才是这条路径的开创者。
但是，这有个非常重要的但是，R1的出现第一次让推理模型能被大多数人用上。
虽然由于这几天新增用户太多经常出现宕机，相较于OpenAI花200美元订阅费才能随意使用O1，DeepSeek这次确实是领先了非常大的一步。
其次，R1让我们看到AI大模型工程调优更加巨大的潜力。
回顾2024年DeepSeek团队发布的4篇重要论文，从中能看到一个清晰的技术演进路线：从数据、算法和工程框架的底层入手，通过不断优化模型架构和训练方法，在降低成本的同时提升性能。
DeepSeek开源的第一款AI模型并没有引发太多关注，但当时他们就已经在探索模型参数量、数据量和算力的最优配比，通过分阶段的方式提升训练效率，开发思路已经聚焦在最底层的效率优化上。
V2版本在MoE也就是多专家架构上做了优化，还对Transformer架构最关键的注意力机制做了改进，推出了Multi-head Latent Attention，结合上数据工程的优化，大幅降低了训练和推理成本，同时提升了模型性能，也由此开启了2024年的模型价格战。
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年底的V3版本可以说是一次集大成之作，训练上优化了不同专家模型的训练负载，验证了FP8混合精度下数据训练的有效性，同时让AI模型不是单独预测下一个Token，而是多个token同时预测，大幅提高了模型性能，也降低了向用户提供服务的成本。
最新的DeepSeek R1，在如何让AI能持续思考这件事上，探索了纯强化学习训练推理能力的可能，并且把这条路走通了。
说的夸张一点，相当于Alpha Go到Alpha Zero的进步，AI不再依赖人类数据学会推理，自己探索政策的推理策略，所以才有他们论文中提到的“啊哈时刻”，AI在某个时间点自己“顿悟”做推理的方法。
我也不是AI工程技术的专家，更多细节就不逐一列举了，DeepSeek的4篇论文链接已经在文末附上，欢迎大家分享你的解读。
当全世界都在卷算力、堆GPU的时候，DeepSeek通过精细的工程优化让我们看到工程优化也能实现性能的十倍提升，也变相回答了“Scaling Law是否失效，AI的发展会不会停止”这个问题：
之前的算力、数据使用方法太过粗糙，Scaling Law还有巨大的增长空间。
最后，R1并不是终点，但它正在成为产业格局变动的重要信号。
以前，AI大模型领域一直是OpenAI、谷歌、微软这些巨头玩家的天下，它们凭借雄厚的资金和技术实力，牢牢把控着产业的话语权。
在这种产业路线下，才会有星际之门这样的超级基建项目，也导致芯片封锁等等贸易冲突。
现在，DeepSeek不但告诉大家在堆芯片之外还有一片巨大的空间等待探索，它还将这条路径的实现过程开源出来，打破了AI技术的垄断格局，让更多中小企业和开发者，也有机会参与到AI大模型的研发和应用中来。
所以才会有许多网友调侃，相比于O1推理过程都要隐藏的起来的OpenAI，整个模型都开源的DeepSeek更像OpenAI。
当然，R1的出现，也引发了一些新的讨论，其中最热门的就是“R1是不是AI算力需求暴跌的开始？”。
英伟达这几天股价下跌，不少人已经将它看成是市场的回答。
对此我还是想提醒一下大家，股价短期波动我不懂，但长期看AI算力只会增长，不会下降。
这就是「杰文斯悖论」的又一次重演。
1865年，英国经济学家威廉·斯坦利·杰文斯在他的《煤炭问题》（The Coal Question）一书中提到：每一次蒸汽机的成功改进都进一步加速了煤炭的消费，煤炭利用的效率越高，越经济，都导致生产规模的扩大和煤炭需求的增长。
原因很简单，蒸汽机让更多工厂摆脱水的限制，建在任何地方，生产效率也大大提高，这反而让英国对煤炭的需求变得更多。
今天AI大模型也是一样，R1虽然降低了训练成本，但它让更多人、更多企业能够用上AI大模型，这反而会让AI的算力需求进一步增加。
所以R1不会是AI变革的终点，断言胜负之类的宏大叙事都还太过虚无飘渺，我们可以必然预见的是在我们的这个时代，AI的应用场景将更加广泛，AI产业的格局也将发生深刻的变革。
至于会有哪些变革发生，这次春节结束我就会带来专题直播，和大家继续分析AI产业的未来发展趋势，更多内容就留待节后详细解读吧。
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DeepSeek 4篇重要论文及工程优化要点：
1.DeepSeek LLM: Scaling Open-Source Language Models with Longtermism
这篇论文奠定了 DeepSeek 大模型的基础，提出模型参数规模并非越大越好，而是要找到模型参数量、数据量和算力的最优配比，通过分阶段的 Multi-step 学习率下降的方式，在不损失性能的情况下，可以更便捷地进行持续训练。
2.DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model
Multi-Head Latent Attention (MLA)：通过对 Key 和 Value 进行低秩压缩，极大地减少了推理时的 KV cache，提高了推理效率，同时性能又比 MHA 更好。
DeepSeekMoE：通过精细化的专家划分和共享专家的隔离，DeepSeekMoE 能够在更低成本下训练更强大的模型。
Device-Limited Routing: 在训练过程中对 MoE 架构进行了改进，实现了训练效率的提升，并在跨节点通信时加入了平衡负载策略。
低成本训练：V2 在性能超越 DeepSeek 67B 的同时，训练成本却降低了 42.5%。
3.DeepSeek V3 Technical Report
辅助损失函数 (Auxiliary Loss) 新策略: 解决了在 MOE 模型训练中，为了平衡负载而引入的辅助损失带来的模型性能损失问题。
Multi-Token Prediction: V3 不再采用传统的单 Token 预测，而是采用多个 token 同时预测，从而提高了模型的整体性能，同时也有利于在推理阶段使用 speculative decoding 来提升推理速度。
FP8 混合精度训练：使用 FP8 混合精度框架训练，并在大规模模型上验证了其可行性和有效性。通过 FP8 计算和存储，训练得到了显著的加速，并减少了 GPU 内存的使用。
DualPipe：通过 DualPipe 算法，显著减少了 pipeline 过程中存在的 bubble，并使得通信过程和计算过程能够高度重叠，大幅提升了训练效率。
高效的跨节点通信: 使用高效的跨节点 all-to-all 通信内核，充分利用 IB 和 NVLink 的带宽，减少训练时的通信开销。
4.DeepSeek R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning
不依赖监督微调的 RL：DeepSeek-R1-Zero 直接在 base 模型上运用 RL （强化学习）训练，证明AI大模型可以通过 RL 训练出更强的推理能力，不需要预先经过监督微调的训练。
多阶段强化学习：为了克服 RL 产生的不稳定性，DeepSeek-R1 先使用少量数据进行监督学习，再进行面向推理的强化学习。之后，再通过拒绝采样的方式来做监督微调，并结合全场景的 RL，最终形成了 DeepSeek-R1 模型。
小模型蒸馏：DeepSeek 团队探索了如何把 R1 模型的推理能力迁移到小模型中。他们使用 蒸馏的方法训练了基于 Qwen 和 Llama 的系列小模型。
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来源：王煜全