摘要：近日，科技圈被一匹黑马强势刷屏，它就是 DeepSeek。1 月 27 日，DeepSeek 宛如一颗璀璨的流星，迅猛登顶苹果中国地区和美国地区应用商店免费 APP 下载排行榜 ，在美区下载榜更是力压 ChatGPT，荣登榜首。一时间，全球目光聚焦于此，这一成

近日，科技圈被一匹黑马强势刷屏，它就是 DeepSeek。1 月 27 日，DeepSeek 宛如一颗璀璨的流星，迅猛登顶苹果中国地区和美国地区应用商店免费 APP 下载排行榜 ，在美区下载榜更是力压 ChatGPT，荣登榜首。一时间，全球目光聚焦于此，这一成就不仅是对自身实力的有力证明，更是在国际舞台上为中国 AI 产业狠狠争了一口气。

DeepSeek 的爆火绝非偶然，它凭借自身过硬的实力，在竞争激烈的 AI 领域闯出了一片天。它的出现，在全球范围内掀起了惊涛骇浪，不仅在应用市场上独占鳌头，更是对美股市场产生了巨大的冲击。1 月 27 日美股收盘，道指涨 0.65%，但标普 500 指数却跌 1.46%，纳指更是大跌 3.07%。英伟达更是遭遇重创，暴跌 16.97%，单日市值蒸发 5890 亿美元，创下史上最大单日个股市值蒸发纪录 。这一惊人的跌幅，让整个华尔街都为之一震，而这一切的背后，DeepSeek 的影响力可见一斑。

除了在股市掀起波澜，DeepSeek 在技术层面的表现同样令人惊叹。它以极低的成本和少量芯片，实现了与 OpenAI 等巨头相媲美的性能，这一突破无疑震撼了整个国际 AI 界。如果说之前人们对于 AI 的发展还局限于传统的算力和规模竞争，那么 DeepSeek 的出现，无疑打破了这一固有认知，为 AI 的发展开辟了一条新的道路。

DeepSeek 的成功并非一蹴而就，而是多年技术积累与创新的成果。这家成立于 2023 年 7 月 17 日的创新型科技公司，专注于开发先进的大语言模型 (LLM) 和相关技术 ，尽管成立时间不长，却在 AI 领域迅速崭露头角，宛如一颗冉冉升起的新星。

自成立以来，DeepSeek 便在技术研发的道路上不断砥砺前行，推出了一系列令人瞩目的大语言模型。2023 年 11 月 2 日，其首个模型 DeepSeek Coder 惊艳亮相，对研究人员和商业用户均免费开放，并且代码在 MIT 许可证下开源，为 AI 开发者们提供了一个强大的工具，也为公司在开源领域奠定了坚实的基础。仅仅 27 天后，DeepSeek 乘胜追击，推出了参数规模达到 670 亿的 DeepSeek LLM，同时发布了该模型的聊天机器人版本 DeepSeek Chat，进一步拓展了其在 AI 对话领域的应用。

2024 年，DeepSeek 更是火力全开，技术创新的步伐不断加快。5 月，DeepSeek-V2 震撼登场，以其低廉的价格和强劲的性能引起了广泛关注，被称为中国人工智能模型价格战的催化剂，它的出现，让更多人看到了高性能、低成本 AI 模型的可能性。到了 12 月，DeepSeek-V3 重磅发布，拥有 6710 亿个参数，在约 55 天内完成训练，成本仅为 558 万美元 。与同类型模型相比，使用的资源显著减少，性能却超越了 Llama 3.1 和 Qwen 2.5，并与 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet 相当，这一成果再次震惊了整个 AI 界，让人们对 DeepSeek 的技术实力有了全新的认识。

进入 2025 年，DeepSeek 依然保持着强劲的发展势头。1 月 20 日，在世界经济论坛 2025 年年会开幕当天，DeepSeek 发布了最新开源模型 R1，在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩美国开放人工智能研究中心 (OpenAI) 的 o1 模型正式版，同时延续了该公司高性价比的优势，训练成本仅为 560 万美元，远远低于美国科技巨头在人工智能技术上投入的数亿美元乃至数十亿美元 。这一突破不仅在技术层面实现了重大跨越，更是在成本控制上为整个行业树立了新的标杆。仅仅一周后，DeepSeek 应用便迅猛登顶苹果中国地区和美国地区应用商店免费 APP 下载排行榜，在美区下载榜更是超越 ChatGPT，荣登榜首，成为了全球瞩目的焦点。紧接着，在 1 月 28 日除夕夜，DeepSeek 再次发力，发布了开源多模态模型 Janus-Pro，其中 70 亿参数版本的 Janus-Pro-7B 模型在使用文本提示的图像生成排行榜中优于 OpenAI 的 DALL-E 3 和 Stability AI 的 Stable Diffusion，进一步完善了其在多模态领域的布局，展现了强大的技术实力和创新能力。

DeepSeek 在性能上的卓越表现，使其在众多 AI 模型中脱颖而出，成为了行业内的佼佼者。以 DeepSeek-R1 为例，在数学推理能力上，它在 AIME2024 数学竞赛中取得了 79.8% 的成绩，OpenAI o1 则为 79.2% ，DeepSeek-R1 以微弱优势领先；在 MATH-500 基准测试中，DeepSeek-R1 更是表现出色，以 97.3% 的成绩超越了 OpenAI o1 的 96.4% 。这些数据充分展示了 DeepSeek-R1 在数学推理和问题解决方面的卓越能力，能够高效地处理各种复杂的数学问题，为相关领域的应用提供了坚实的技术支持。

在代码能力方面，DeepSeek-R1 同样表现不凡。在知名的编程竞赛平台 Codeforces 上，它获得了 2029 的评分，超过了 96.3% 的人类程序员 。尽管与 OpenAI o1 的 2061 评分仍有小幅差距，但这样的成绩已经足以证明其在代码生成、编程逻辑理解等方面的出色能力。无论是开发复杂的软件系统，还是解决日常的编程难题，DeepSeek-R1 都能够为开发者提供高效、准确的代码建议和解决方案，大大提高了编程的效率和质量。

在自然语言推理方面，DeepSeek-R1 在通用知识评测 MMLU (大规模多任务语言理解) 测试中，达到了 90.8% 的准确率，虽然略低于 OpenAI o1 的 91.8%，但显著优于其他开源模型 ；在 MMLU-Pro 上，DeepSeek-R1 取得了 84.0% 的准确率，在 GPQA Diamond 测试中达到了 71.5% 的通过率。这些成绩表明，DeepSeek-R1 在理解和处理各种知识、推理复杂问题方面具有很强的能力，能够为用户提供准确、有价值的回答和建议，使其在自然语言处理领域具备了强大的竞争力。

DeepSeek 在成本控制方面的优势，是其能够迅速崛起并获得广泛关注的重要因素之一。在训练成本上，OpenAI 训练一个模型可能需要花费数亿美元，而 DeepSeek-R1 仅需 557.6 万美元的预训练费用，在 2048 块英伟达 H800 GPU 集群上运行 55 天即可完成训练 ，仅是 OpenAI GPT-4o 模型训练成本的不到十分之一。这一巨大的成本差距，使得 DeepSeek-R1 在性价比上远超 OpenAI o1，让更多的企业和开发者能够负担得起模型的训练和开发，大大降低了 AI 技术的应用门槛。

DeepSeek 在算力使用上也展现出了独特的优势。它通过创新的技术和算法，实现了在较低算力条件下的高效训练。例如，DeepSeek-V3 仅使用了 2048 块 GPU 进行预训练，相比其他大型模型动辄几万块 GPU 的使用量，其算力需求大幅降低 。这种对算力的高效利用，不仅降低了硬件成本，还使得模型的训练更加灵活，能够在资源相对有限的情况下实现高性能的训练效果。

DeepSeek 成本低的背后，是一系列先进的技术支持。在模型架构上，它采用了混合专家（MoE）架构，通过将问题空间细分为多个同质区域，由不同的专家网络进行处理，从而提高了模型的效率，减少了不必要的计算开销 。在训练过程中，DeepSeek 运用了数据压缩、选择性处理和知识蒸馏等技术，这些技术不仅提高了训练效率，还大幅降低了计算和存储需求，使得模型能够在较低的硬件配置下完成训练，进一步降低了成本。

DeepSeek 秉持开源精神，将其最新的 AI 系统开源，与全球开发者共享代码，这一举措为其发展带来了诸多积极影响。以 DeepSeek-R1 为例，它采用 MIT 许可协议，允许用户自由使用、修改和商用 ，这为全球开发者提供了一个广阔的创新平台。在开源的同时，DeepSeek 还将 R1 的训练技术全部公开，这种技术透明的做法，不仅展示了 DeepSeek 的技术自信，也为其他开发者提供了学习和借鉴的机会，促进了整个 AI 行业的技术进步。

开源策略使得 DeepSeek 能够吸引全球开发者的参与和贡献。开发者们可以基于 DeepSeek 的开源代码进行二次开发和创新，不断丰富和完善模型的功能和应用场景。全球开发者的贡献代码使得 DeepSeek 模型的推理效率每小时都能得到提升，Adobe 设计团队已测试用 Janus-Pro 替代 DALL-E 3，成本下降了 76% 。这不仅推动了 DeepSeek 技术的快速发展，也使其在全球范围内拥有了更广泛的用户基础和社区支持。

开源还促进了 DeepSeek 的社区建设。随着越来越多的开发者加入，DeepSeek 社区逐渐壮大，形成了一个活跃的技术交流和创新生态。在这个社区中，开发者们可以分享经验、交流想法，共同解决技术难题，推动 DeepSeek 技术的不断进步。这种社区的力量，不仅增强了 DeepSeek 的技术实力，也为其未来的发展奠定了坚实的基础。

DeepSeek 在算法和架构方面的创新，是其核心竞争力的重要体现。在架构上，DeepSeek-V3 采用了创新的混合专家（MoE）架构，通过将模型划分为多个专家模块，根据输入动态激活部分专家，减少了计算量，提高了模型的效率和性能 。每个 MoE 层包含 1 个共享专家和 256 个路由专家，每个 token 激活 8 个专家，这种设计既保留了共享专家对通用知识的捕捉能力，又通过细粒度路由优化了计算资源分配 。同时，DeepSeek-V3 还采用了 DualPipe 架构，通过并行处理不同任务流，提升了训练和推理的整体效率。

在算法上，DeepSeek 引入了多头潜在注意力（MLA）机制 。MLA 通过低秩压缩技术，将注意力键（Key）和值（Value）的维度从 d 压缩至 dc（如从 7168 压缩至 512），显著减少了推理时的键值（KV）缓存内存占用（降低约 80%），同时保持与标准多头注意力（MHA）相当的性能 。查询（Query）部分也采用低秩压缩，进一步优化了训练时的激活内存。这种创新的注意力机制，使得 DeepSeek 在处理长序列任务时表现出色，能够更有效地捕捉文本中的语义信息，提升了模型的语言理解和生成能力。

这些创新技术的应用，使得 DeepSeek 在性能上实现了显著提升。在文本理解、编码、数学和学科知识等方面，DeepSeek-V3 优于 Meta 的 Llama 3.1-405B 和阿里巴巴的 Qwen 2.5-72B 等开源模型 ，并在性能上和世界顶尖的闭源模型 OpenAI 的 GPT-4o 和 Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet 不分伯仲。特别是在中文处理、编码和数学计算等方面，DeepSeek-V3 的优势更为明显，为其在教育、科研等领域的应用提供了强大的技术支持。

DeepSeek 的成功，是中国 AI 技术实力大幅提升的有力证明。近年来，中国在 AI 领域的论文发表数量持续增长，在全球 AI 论文中占据了相当大的比例 。这些论文涵盖了机器学习、计算机视觉、自然语言处理等多个 AI 核心领域，展示了中国在 AI 基础研究方面的深厚积累和强大实力。在机器学习算法的改进、新型神经网络架构的设计等方面，中国学者取得了众多创新性成果，为 AI 技术的发展提供了坚实的理论支持。

中国在 AI 人才储备方面也取得了显著成就。高校和科研机构纷纷加强 AI 相关专业的建设，培养了大量专业人才。据统计，中国 AI 相关专业的毕业生数量逐年增加，为 AI 产业的发展注入了源源不断的新鲜血液。许多海外 AI 人才也纷纷回流，他们带回了先进的技术和理念，进一步增强了中国 AI 人才队伍的实力。这些人才不仅具备扎实的理论基础，还拥有丰富的实践经验，能够在 AI 技术研发、应用推广等各个环节发挥重要作用。

DeepSeek 能够在短时间内取得如此显著的成绩，正是得益于中国 AI 领域整体实力的提升。其团队成员大多来自国内顶尖高校和科研机构，他们在 AI 技术的各个方面都有着深入的研究和丰富的实践经验。在模型架构设计、算法优化、数据处理等关键环节，团队成员充分发挥各自的专业优势，共同攻克了一个又一个技术难题，才使得 DeepSeek 能够在激烈的国际竞争中脱颖而出。

DeepSeek 的成功，彰显了中国科技在自主创新方面的重大突破。在 AI 发展的关键时期，算力曾经被认为是决定模型性能的关键因素，然而，DeepSeek 却巧妙地绕过了算力制约，通过创新的架构和算法，实现了低资源条件下的高性能模型训练。

DeepSeek 采用的混合专家（MoE）架构和多头潜在注意力（MLA）机制，都是其自主创新的成果。混合专家架构通过将模型划分为多个专家模块，根据输入动态激活部分专家，减少了计算量，提高了模型的效率和性能 。多头潜在注意力机制则通过低秩压缩技术，显著减少了推理时的键值（KV）缓存内存占用，同时保持与标准多头注意力（MHA）相当的性能 。这些创新技术的应用，使得 DeepSeek 在不依赖大量算力的情况下，依然能够实现与国际先进水平相媲美的模型性能。

这种自主创新能力的提升，不仅体现在技术层面，还体现在研发理念和方法上。DeepSeek 团队在研发过程中，敢于突破传统思维的束缚，积极探索新的技术路径和方法。他们注重从实际问题出发，通过对模型架构和算法的深入研究，寻找最适合的解决方案。这种以问题为导向的创新思维，使得 DeepSeek 能够在众多 AI 模型中独树一帜，取得了突破性的成果。

DeepSeek 的成功，对国内 AI 产业的发展起到了巨大的推动作用，犹如一颗投入湖面的石子，激起了层层涟漪，带动了整个 AI 产业上下游的协同发展。

在产业链上游，DeepSeek 的发展增加了对芯片等硬件的需求，虽然其在算力使用上较为高效，但依然需要一定数量的 GPU 等芯片来支持模型的训练和推理。这促使国内芯片企业加大研发投入，努力提升芯片的性能和算力，以满足 AI 产业不断增长的需求。一些国内芯片企业开始研发针对 AI 应用的专用芯片，在提高芯片性能的同时，也在降低成本和功耗方面取得了进展，为 AI 产业的发展提供了更强大的硬件支持。

在产业链下游，DeepSeek 的高性能模型为众多行业提供了创新的解决方案，推动了 AI 在各个领域的应用和发展。在医疗领域，DeepSeek 的模型可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定，通过对大量医疗数据的分析和学习，提高诊断的准确性和治疗的效果；在金融领域，它可以用于风险评估、投资决策和客户服务等方面，帮助金融机构更好地管理风险，提高服务质量；在教育领域，DeepSeek 的模型可以实现个性化学习，根据学生的学习情况和特点，提供定制化的学习方案，提高学习效率。

DeepSeek 的成功还吸引了大量的资本投入，为 AI 产业的发展提供了充足的资金支持。许多投资者看到了 AI 产业的巨大潜力和发展前景，纷纷加大对 AI 企业的投资力度。这不仅促进了 AI 技术的研发和创新，还推动了 AI 企业的成长和壮大，使得 AI 产业在国内形成了一个良好的发展生态。

DeepSeek 的爆火，是其自身技术实力、创新能力和市场策略的成功体现，也为中国科技的进步提供了有力的支撑。它不仅展示了中国在 AI 领域的强大实力，也为中国科技企业在全球竞争中树立了榜样。

展望未来，DeepSeek 有望在 AI 领域继续深耕，不断推出创新的技术和产品，进一步提升其在全球 AI 市场的竞争力。随着技术的不断发展，DeepSeek 有望在更多领域实现应用突破，为人们的生活和工作带来更多的便利和创新。

对于中国 AI 产业来说，DeepSeek 的成功是一个新的起点。它将激励更多的中国科技企业加大研发投入，勇于创新，推动中国 AI 技术不断迈向新的高度。相信在不久的将来，中国 AI 产业将在全球舞台上绽放更加耀眼的光芒，为推动人类社会的进步和发展做出更大的贡献。让我们拭目以待，共同见证中国 AI 产业的辉煌未来！

来源：黑探嘉浚