摘要：在刚刚过去的春节假期，AI 界迎来了一颗耀眼的新星 ——DeepSeek。1 月 27 日，这款由国产大模型公司杭州深度求索开发的应用，强势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 ，在美区下载榜上成功超越了 ChatGPT，一时间成为全球瞩

在刚刚过去的春节假期，AI 界迎来了一颗耀眼的新星 ——DeepSeek。1 月 27 日，这款由国产大模型公司杭州深度求索开发的应用，强势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 ，在美区下载榜上成功超越了 ChatGPT，一时间成为全球瞩目的焦点。

DeepSeek 的爆火，可不只是在应用下载量上 “打败” 了 ChatGPT 这么简单，它在 AI 技术层面的突破，更是让美国 AI 界惊掉了下巴，甚至引发了美国科技股的剧烈动荡。1 月 27 日美股收盘，英伟达暴跌 16.97%，单日市值蒸发 5890 亿美元，创史上最大单日个股市值蒸发纪录 。与此同时，其他科技股也纷纷下挫，博通收跌 17.4%，台积电收跌 13.3%…… 整个美国科技股市场仿佛遭遇了一场暴风雨。

那么，这个 DeepSeek 究竟是何方神圣？它又凭什么能在高手如云的 AI 领域掀起如此巨大的波澜？

在 AI 领域，长期以来存在着一种 “烧钱才能出成果” 的定式思维。OpenAI 训练 GPT-4o 的成本约为 1 亿美元，使用了 25000 个 GPU 芯片 ，而谷歌训练 Gemini Ultra 的成本更是高达 1.91 亿美元。这些动辄数亿乃至百亿的投入，让不少企业望而却步，也让人们以为这就是 AI 研发的 “标配” 成本。

然而，DeepSeek 的出现，彻底打破了这种定式。据相关数据显示，DeepSeek 仅用了 1/11 的算力，也就是 2000 个 GPU 芯片，就训练出了性能超越 GPT-4o 的大模型，而其总训练成本更是低得惊人，只有 557.6 万美元 。这一数字与美国 AI 公司的投入相比，简直是天壤之别，就像是在一场昂贵的豪华盛宴中，突然出现了一位用低成本做出同样美味佳肴的大厨。

DeepSeek 之所以能做到如此低的成本，一方面得益于其独特的技术路线。它没有盲目地跟随美国公司 “堆算力” 的做法，而是在算法优化上下足了功夫。通过创新的算法架构，提高了模型的效率，使得在相对较低的算力条件下，也能实现高效的运行和训练。另一方面，DeepSeek 践行开源精神，与全球开发者共同合作。开源意味着全球的开发者都可以参与到项目中，共同优化和改进模型，这不仅降低了研发成本，还加快了技术迭代的速度，就像众人拾柴火焰高，让 DeepSeek 在低成本的道路上越走越稳。

DeepSeek 能够取得如此优异的成绩，丰富的中文数据功不可没。中国拥有悠久的历史和灿烂的文化，中文作为世界上最古老且使用人数最多的语言之一，蕴含着海量的数据。从古代的诗词歌赋到现代的各种文本资料，从日常生活的交流对话到专业领域的学术文献，这些丰富多样的中文数据，为 DeepSeek 的训练提供了充足的 “养分” 。

与美国 AI 训练数据相比，中文数据在量和多样性上都具有独特的优势。在数据量方面，中国庞大的人口基数和活跃的互联网环境，每天都会产生数以亿计的文本数据，这些数据不断充实着 DeepSeek 的训练数据库。在数据多样性上，中文涵盖了丰富的文化内涵、复杂的语言结构和各种独特的表达方式。比如，中国古代诗词中那些精妙的修辞手法和深邃的意境，现代网络用语中那些充满创意和时代特色的词汇和表达，都能让 DeepSeek 接触到更广泛、更多样的语言模式，从而提升其对各种语言场景的理解和应对能力。

在性能方面，DeepSeek 的表现同样令人惊叹。在数学任务中，它就像一位顶尖的数学家，能够快速准确地解决各种复杂的数学问题。无论是基础的算术运算，还是高等数学中的微积分、线性代数等难题，DeepSeek 都能轻松应对。在一些数学基准测试中，如 AIME 2024，DeepSeek R1 的成功率达到了 79.8% ，超越了 OpenAI 的 o1 推理模型，展现出了深厚的数学功底。

在代码生成任务里，DeepSeek 又化身为一位经验丰富的程序员。它能够根据给定的需求和条件，快速生成高质量的代码。无论是常见的编程语言如 Python、Java，还是一些相对小众的语言，DeepSeek 都能熟练掌握。它生成的代码不仅语法正确，逻辑清晰，而且结构合理、可读性强，能够满足不同项目的开发需求，大大提高了开发效率。

在自然语言推理任务中，DeepSeek 则像是一位敏锐的语言学家。当面对一些需要深入理解语义、分析逻辑关系的文本时，它能够迅速捕捉到关键信息，准确理解文本的含义，并进行合理的推理和判断。在处理复杂的语义理解、情感分析等任务时，DeepSeek 凭借对中文语境和语义的深度理解，表现出色，能够准确把握文本中的情感倾向和潜在含义，生成的回答更加贴合语境，富有逻辑性。

与美国 OpenAI 公司最新的 o1 大模型正式版相比，DeepSeek 在多个方面都展现出了比肩甚至超越的实力。在语言理解和生成的准确性上，DeepSeek 由于对中文数据的深入学习，在处理中文相关任务时，表现得更加得心应手，生成的文本更加符合中文的表达习惯和文化背景。在推理能力上，DeepSeek 在解决复杂问题时，能够提供更加清晰、合理的思维过程，就像一位耐心的老师，一步步引导用户找到问题的答案。

DeepSeek 的成功，离不开其在技术上的大胆创新和突破。在受限的算力条件下，它使用英伟达 H800 GPU 集群，仅用 2000 个 GPU 芯片，就训练出了高性能的模型，这背后是一系列创新技术的支撑。

在训练过程中，DeepSeek 实验了直接强化学习、多阶段渐进训练和模型蒸馏等技术路径 。直接强化学习在 DeepSeek-R1 中首次被证明是有效的，它通过大规模强化学习和极少量标注数据训练，支持模型蒸馏与自我进化。这就像是让模型自己在不断的尝试和探索中学习，而不是依赖大量的人工标注数据，大大提高了学习的自主性和效率。多阶段渐进训练则像是一场精心规划的马拉松，它将训练过程分为多个阶段，逐步提升模型的能力，使得模型在不同的阶段都能专注于不同的学习目标，从而更高效地提升性能。模型蒸馏技术则是将大型复杂模型的知识迁移到小型高效模型中，就像把浓缩的精华提取出来，让小模型也能拥有强大的能力，同时降低了计算成本和存储需求 。

DeepSeek 还采用了混合专家模型（MoE）创新架构。在这个架构下，模型由多个专家模块组成，每个专家模块就像是一位擅长特定领域的专家。在推理过程中，模型会根据输入数据的特点，自动选择最合适的专家模块进行处理 。比如在处理自然语言任务时，有的专家擅长语法分析，有的擅长语义理解，模型就能根据具体的任务需求，把任务分配给最适合的专家，大大提高了处理效率和准确性。而且，这种架构只需激活 5% - 10% 的专家网络，大幅降低了大模型训练的算力要求，就像一个高效的团队，在工作时只需要调动最关键的成员，就能完成复杂的任务。

在训练过程中，DeepSeek 还采取了 FP8 混合精度训练。通过细粒度量化、动态缩放和混合存储等技术，减少了模型训练的显存占用量，使得在有限的硬件资源下，也能顺利进行大规模模型的训练。这就好比在有限的存储空间里，通过巧妙的整理和规划，能装下更多的东西。

除了技术和数据上的优势，DeepSeek 的开源模式也为其赢得了广泛的赞誉和支持。它将核心代码、算法和工具公开，允许任何人自由访问、使用，这种开放的姿态与美国一些 AI 公司的闭源模式形成了鲜明的对比 。

在 2025 年 1 月 31 日，英伟达宣布 NVIDIA NIM 可使用 DeepSeek-R1，称其为具备先进推理能力的开放模型，能通过多种方法生成最佳答案，目前已作为 NVIDIA NIM 微服务预览版上线。微软也将 DeepSeek-R1 纳入 Azure AI Foundry，通过严格测试与评估，后续还会持续优化。同日，亚马逊云科技宣布客户可在相关服务中部署 DeepSeek-R1 模型 。这一系列合作的背后，正是 DeepSeek 开源模式的魅力所在。它让全球的开发者和企业都能基于其开源代码进行二次开发，或将其集成到自己的项目中，大大降低了开发门槛，激发了全球开发者社区的热情。

通过开源，DeepSeek 构建起了一个庞大而活跃的 AI 生态系统。全球的开发者们可以根据自己的需求对模型进行改进和优化，然后将这些改进反馈到社区中，形成一个良性的循环。这种开源生态不仅加速了技术的迭代和创新，还让 DeepSeek 在全球范围内获得了更多的认可和应用。比如，一些研究人员可以基于 DeepSeek 进行学术研究，挖掘更多的应用潜力；企业可以将 DeepSeek 集成到自己的产品中，提升产品的智能化水平，满足市场需求 。

相比之下，美国的一些 AI 公司，如 OpenAI，虽然在技术上也非常强大，但闭源的模式限制了其技术的传播和应用范围。闭源意味着只有授权的企业或机构可以使用其模型和技术，这使得很多开发者和小型企业难以参与到技术的创新和应用中来。而且，闭源模式下，技术的发展往往依赖于公司内部的研发团队，缺乏外部的反馈和创新力量，可能会导致技术迭代的速度变慢。而 DeepSeek 的开源模式，就像是一个开放的大舞台，让全球的开发者都能在上面展示自己的才华，共同推动 AI 技术的发展，这无疑为 AI 的未来发展开辟了一条更加广阔的道路。

DeepSeek 的横空出世，无疑是 AI 领域的一场 “地震”。它以低成本、高性能和开源的独特优势，打破了美国 AI 界长期以来的固有格局，让世界看到了中国 AI 的强大实力和无限潜力。

从技术发展的角度来看，DeepSeek 的成功经验为全球 AI 研发提供了新的思路和方向。它证明了在 AI 领域，并非只有 “堆算力、烧大钱” 这一条路可走，通过技术创新、数据优化和开源协作，同样可以实现突破，这将激励更多的科研人员和企业在 AI 技术创新的道路上不断探索。未来，随着技术的不断进步，我们有理由相信 DeepSeek 将继续保持领先优势，不断推出更强大、更智能的模型，为全球 AI 技术的发展注入新的活力。

在应用拓展方面，DeepSeek 的潜力同样不可估量。随着 AI 技术在各个行业的深入应用，DeepSeek 凭借其卓越的性能和开源的特点，有望在更多领域得到广泛应用。在金融领域，它可以帮助银行进行风险评估、智能投顾等；在医疗领域，辅助医生进行疾病诊断、药物研发等；在教育领域，实现个性化学习、智能辅导等 。而且，随着全球 AI 生态系统的不断完善，DeepSeek 作为其中的重要一员，将与其他企业和机构展开更广泛的合作，共同推动 AI 技术在各行业的落地应用，为全球经济的发展和社会的进步做出更大的贡献。

从全球竞争格局来看，DeepSeek 的崛起标志着中国 AI 在全球舞台上的地位日益重要。它不仅打破了美国 AI 公司在技术和市场上的垄断，还为中国 AI 产业赢得了国际声誉和市场份额。在未来的全球 AI 竞争中，中国 AI 企业有望凭借自身的技术优势、数据优势和人才优势，与美国等国家的 AI 企业展开更加激烈的竞争，推动全球 AI 技术和产业的发展。同时，中国 AI 企业也将积极参与全球 AI 治理，与国际社会共同制定 AI 发展的规则和标准，为全球 AI 的健康发展贡献中国智慧和中国方案。

来源：一粒小石