梁文鋒“反對”張一鳴_風聞

眼下最受關注的AI新星、DeepSeek創始人梁文鋒，正在與張一鳴背道而馳的道路上一騎絕塵。

1月28日，DeepSeek發佈新一代多模態大模型Janus-Pro，分為7B（70億）和1.5B（15億）兩個參數量版本，且均為開源。

新模型一經發布，就登上了知名AI開源社區Hugging Face的模型熱門榜。目前，在Hugging Face收錄的40多萬個模型中，熱門榜前五中，DeepSeek獨佔其四。

據DeepSeek介紹，相比去年11月發佈的JanusFlow，Janus-Pro優化了訓練策略、擴展了訓練數據，模型也更大，在多模態理解和文本到圖像的指令跟蹤功能方面，均取得重大進步，同時還增強了文本到圖像生成的穩定性。

與先前引發全球AI圈轟動的R1大模型類似，Janus-Pro同樣是“小力出奇跡”的成果。

根據DeepSeek發佈的測試結果，這款文生圖大模型在多項基準測試中表現出色，甚至強於OpenAI旗下的DALL-E 3，以及Stable Diffusion。

亦有用户指出，Janus-Pro談不上全面超越DALL-E 3，後者在許多測試中依然更強，輸出圖像分辨率也明顯優於Janus-Pro的384x384像素。儘管如此，Janus-Pro以70億的最大參數量，與120億參數的DALL-E 3打得有來有回，依然展現了不俗潛力。

“小力出奇跡”的策略，DeepSeek已經屢試不爽。

本月早些時候，DeepSeek發佈R1大模型。作為一款開源模型，R1在數學、代碼、自然語言推理等任務上的性能，號稱可以比肩OpenAI當前最強的o1模型正式版。o1發佈於2024年9月，此前從未被國內AI公司迫近，直到R1橫空出世。

更重要的是，DeepSeek只花費了相當於OpenAI零頭的資金、資源，就拿出了堪與o1比肩的產品。

DeepSeek並未公佈R1的訓練成本。可供參考的是，去年12月底，DeepSeek發佈V3模型，與OpenAI的GPT-4o性能接近，使用2048塊英偉達H800芯片，耗費約560萬美元。相比之下，GPT-4o使用上萬塊英偉達H100芯片（性能優於H800），訓練成本約1億美元。

V3、R1不到一個月接連降生，除了震動業界，也讓AI時代的賣卡王者閃了腰。

1月27日美股交易中，英偉達股價暴跌17%。一天之內，英偉達市值蒸發5940億美元（約合4.3萬億人民幣），相當於跌掉了一個騰訊加一個美團。

但長期來看，芯片依然是AI大模型的發展基石，英偉達作為這一領域技術壁壘最堅固的公司，“賣鏟者”的長期價值依然堅挺。

面對DeepSeek 衝擊波和其“小力出奇跡”的方法論，篤信並踐行“大力出奇跡”的字節跳動難免有點尷尬。

自從2023年大舉進軍AI大模型以來，字節一邊揮舞着支票簿，全球大手筆求購芯片；一邊快速擴充AI業務矩陣，先後發佈十幾款大模型，外加十幾個AI應用。無論是資金、資源、人才投入，還是AI產品矩陣和業務條線的數量，字節均遙遙領先其他國內大廠。

時至今日，字節在AI大模型領域的“大力出奇跡”收到了一些效果。根據量子位智庫的數據，截至2024年11月底，字節旗下豆包APP的累計用户超1.6億，日活躍用户接近900萬，全球範圍內僅次於ChatGPT。

但“小力出奇跡”的DeepSeek，讓字節看似無可置疑的“大力”打法遭遇“破壁人”。

字節此前依靠“大力出奇跡”，在短視頻、電商、本地生活、遊戲、AI等領域開疆拓土。但DeepSeek證明，在技術創新的加持下，“小力”同樣可以創造“奇蹟”，這不僅揭示了一條新的技術路線，也藴含着新的商業哲學。

在這一層意義上，梁文鋒隔空“反對”張一鳴。DeepSeek不僅在AI技術和產品上打破了舊思維，也在不經意間點破了**“大力出奇跡”並非放諸四海皆準的商業真理。**

A

在Janus-Pro發佈前，“小力出奇跡”的R1追平了o1，已經讓一眾科技大佬驚歎不已。同樣“小力”的Janus-Pro，有多厲害？

先看成本。

根據DeepSeek披露的信息，新模型使用一種輕量級的分佈式訓練框架，1.5B參數模型大約需要使用128張英偉達A100芯片訓練7天，體量更大的7B參數模型則需要256張A100芯片，以及14天訓練時間。

以此推算，依靠大幅壓縮芯片使用量和訓練時間，Janus-Pro的模型訓練成本（不含購買芯片等費用）可低至數萬美元，相當於一輛新能源車的價格。

在大模型訓練成本動輒以億為單位的大環境中，區區數萬美元，太省錢了。

再看性能。

據介紹，Janus-Pro是一種自迴歸框架，它將多模態理解和生成統一起來，將視覺編碼解耦，以實現多模態理解和生成。它通過將視覺編碼解耦為單獨的路徑來解決以前方法的侷限性，同時仍然使用單一、統一的轉換器架構進行處理。這種解耦不僅緩解了視覺編碼器在理解和生成中的角色衝突，還增強了框架的靈活性。

倘若看不懂上面這些拗口的技術名詞，不妨參考DeepSeek提供的幾個實例。

文生圖方面，輸入“一條金色的尋回犬安靜地躺在木質門廊，周圍灑滿秋天落葉”，或是“一個有雀斑的年輕女人戴着草帽，站在金色麥田中”，Janus-Pro生成的圖片都像模像樣。

至於圖生文，扔給Janus-Pro一張黃昏湖景照片，**提問“猜猜這是哪裏”，Janus-Pro能夠判斷出這是杭州西湖，**甚至點出了圖中著名景點三潭印月島。

最後看落地。

Janus-Pro繼承了DeepSeek的優良傳統：開源。它使用MIT協議（限制最少的開源協議之一），個人、中小企業可以省不少錢。另有AI開發者認為，由於模型體量小，Janus-Pro可以在PC端安裝、本地運行，有望進一步降低使用成本。

DeepSeek再度證明，**“小力”做出來的東西，並不意味着技術落後、產品拉胯，更不一定摳摳搜搜，**三步一個付費提示，五步一個月卡優惠。

而在時間維度上，“小力”甚至並不一定會比“大力”跑得更慢。

根據公開信息，DeepSeek於2024年前後推出Janus，同年11月迭代至JanusFlow。兩個月後，Janus-Pro上線，在部分指標上已經具備與DALL-E 3扳手腕的能力。

Janus-Pro橫空出世，揭示了大模型的各項成本——尤其是芯片成本——是可以被大幅壓縮的。或者説，OpenAI、谷歌、字節們打慣了富裕仗，過於“奢侈”和依賴“大力出奇跡”了。

有趣的是，在創下美國上市公司有史以來最大的市值蒸發幅度後，英偉達回應稱，“DeepSeek是一項卓越的人工智能進展”，同時不忘給自己做廣告，稱“推理過程需要大量英偉達GPU和高性能網絡”。

被別人隔空暴打，還得強顏歡笑，對老黃來説也是頭一遭。

B

Janus-Pro再度展示DeepSeek“小力出奇跡”的威力。相比之下，國外秉持“大力出奇跡”的OpenAI，近期卻多少有點兒翻車。

比如文生視頻大模型，去年2月OpenAI掏出Sora震驚全場，隨後卻是長達10個月的“閉門造車”。中美兩國的AI公司紛紛趁機追趕。

到了12月，Sora總算正式上菜，價格昂貴，效果卻一言難盡，被不少用户吐槽甚至不如開源模型。谷歌抓住機會，掏出自家的Veo 2與Sora對比，貼臉嘲諷。

儘管丟掉了先發優勢，OpenAI仍然沒有放棄堆芯片、堆算力的“大力”路線。

前幾天，OpenAI拉着軟銀、甲骨文等公司，宣佈要成立AI公司“星際之門”，未來四年投資5000億美元，用於AI基礎設施。OpenAI“一生黑”馬斯克第一時間潑冷水，聲稱“他們實際上沒有錢”，並言之鑿鑿稱軟銀能夠確保的資金遠低於100億美元。

與OpenAI相比，**字節對於“大力出奇跡”的玩法更加精通，**效果也好得多。

比如字節AI的核心產品——豆包大模型，在知識、代碼、推理等多項公開測評基準上，最新的1.5 Pro版本得分優於GPT-4o，以及DeepSeek-V3。換言之，豆包1.5 Pro的性能同樣位列全球大模型第一陣營。

不過，字節為AI大模型投入的成本同樣驚人。

就在DeepSeek成為焦點的這幾天，字節被曝出今年將投入超120億美元用於AI基礎設施。其中，55億美元將被用於購買芯片，68億美元將被用於海外投資。

字節隨後回應稱，相關消息並不準確。字節非常重視AI領域的發展與投入，但相關預算與規劃傳聞並不正確。

AI大模型技術仍處於快速迭代階段，公司投入巨資研發、訓練的新模型，可能幾個月甚至幾個星期後就不再領先。這意味着，如果字節沿着“大力出奇跡”的思路做AI，每年都需要砸下巨資。

這或許也從側面解釋了，字節發展AI大模型，為何從一開始就格外注重商業化。

背靠抖音、今日頭條、飛書等業務板塊，字節AI大模型不愁找客户，豆包使用量節節攀升。字節火山引擎總裁譚待曾透露，去年5月豆包大模型日均tokens為1200億，12月15日突破4萬億，7個月裏增長超過33倍。

另據界面援引知情人士言論稱，豆包大模型經過多次降價後，毛利潤率依然為正；豆包1.5 Pro的毛利潤率高達50%。

但上述知情人士透露，由於研發投入巨大，字節AI大模型業務仍處於虧損。只有持續擴大應用側的模型調用規模，才能長期攤銷掉研發成本。也就是説，字節仍然需要繼續推動**“降價-拉來更多客户-獲得更高收入-提高利潤空間-降價”**的飛輪。

相比之下，DeepSeek背靠的幻方量化是國內頂級私募之一，並不缺少資金。但DeepSeek不僅不燒錢，還想辦法改進技術來省錢，最終實現“小力出奇跡”。

DeepSeek去年初露崢嶸後，OpenAI的奧特曼在社交媒體上發帖，暗中吐槽V3大模型缺少真正的創新，只是在複製有效的東西。

從技術角度來看，奧特曼這番話未必毫無道理；但從技術理念和企業哲學來看，DeepSeek無疑給AI大模型領域注入了新鮮空氣。它不僅**“小力出奇跡”，更“節省出奇蹟”“開源出奇跡”。**這套不講“傳統武德”的組合拳，已經讓買芯片、堆算力的外國同行閃了腰，也讓字節的“大力出奇跡”路線值得再度審視。

C

字節是“大力出奇跡”打法的受益者。如今，DeepSeek卻成了它的“破壁人”。

“大力出奇跡”打法的基本邏輯是，找到最熱的賽道，快速推出產品，然後注入遠超對手的資金和流量，將其“催熟”，從而佔據優勢市場地位、獲得超額回報。字節的主要業務——今日頭條、抖音、TikTok等業務，都在“大力”的推動下，成為各自領域的領頭羊。

2024年，字節的“大力出奇跡”依然在延續。

圖源：AI製作

比如紅果短劇，據QuestMobile測算，2024年3月，紅果短劇的MAU約為5400萬；當年11月，已經突破1.4億，淨增約9000萬。一年增長近億MAU，紅果短劇顯然離不開抖音乃至整個字節的託舉。

在海外，號稱“海外版小紅書”的Lemon8，也在TikTok面臨危局時大規模投流，下載量暴增，一度被視為字節的海外B計劃。

而在AI領域，浙商證券在去年底的一份報告中估算，2024年字節在AI上的資本開支高達800億元，接近百度、阿里和騰訊的總和（約 1000 億元）。**預計2025年，這一數字將翻倍至1600億元，**其中AI算力採購900億元，數據中心基建和網絡設備則佔700億元。

字節“大力出奇跡”吃過不少敗仗，比如遊戲、教育、PICO等。但作為字節的底層方法論之一，“大力出奇跡”並沒有被捨棄。同時，紅果短劇等新產品的成功，也證明這套方法論仍然有效。

但“大力出奇跡”要想充分發揮威力，需要外部環境存在這樣的特徵：技術創新的重要性，遠不如資金資源。

在技術發展平穩期，企業往往會發現自己身處這樣的環境。近些年，移動互聯網技術基本沒有大突破，哪家公司錢更多、資源更豐富，就更有能力搶佔更多市場和利潤。“大力出奇跡”不僅有效，幾乎成為不得不選的答案。

但**一旦技術有了飛躍式突破，資金資源就會退居次席。**這樣的故事，已經在新能源車、商業航天領域發生過，如今正在AI大模型賽道重演。

在這一層意義上來説，“小力出奇跡”的DeepSeek，打破了字節乃至中國互聯網的執念和迷思。R1等新模型的強力表現，讓技術再度壓倒流量、資金、人力等，成為企業和行業發展的主要驅動力。

家底豐厚的DeepSeek並非被迫省錢，而是有意控制投入，將“小力出奇跡”視為一種更高層次的商業哲學，而非應對資金緊張的舉措。這也意味着，大模型並非只是“大廠遊戲”。中小廠完全可以用更少的芯片和費用，做出更好的產品，進而得到市場和投資者的認可。

相對應的是，AI大模型公司的發展潛力和投資價值，也不應與所持有的芯片數量強綁定。“小力出奇跡”的價值不僅在於技術，也讓大廠主導的“大力”商業邏輯和價值體系發生動搖。

在科幻小説《三體》中，人類為了應對外星威脅，炮製各類耗費巨大的戰略計劃，卻被小小的“破壁人”一語點破。而在商業世界中，忙於“大力出奇跡”的字節、OpenAI們，正在與DeepSeek扮演的“破壁人”正面相遇。

參考資料：

字母榜，《DeepSeek推翻兩座大山》

騰訊科技，《省錢也是技術活：解密DeepSeek的極致壓榨術》

人人都是產品經理，《霸榜全球 AI 產品 Top100、重啓 App 工廠，熟悉的字節跳動又回來了》

鞭牛士，《字節跳動今年計劃斥資120億美元用於AI芯片》

鈦媒體，《DeepSeek除夕炸場！開源多模態模型發佈，僅128顆A100訓練，英偉達市值減4.3萬億》

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