英偉達微軟帶頭接入Deepseek，OpenAI急籌2800億新融資_風聞

魚羊 發自 凹非寺

量子位 | 公眾號 QbitAI

DeepSeek衝擊下，硅谷可太精彩了。

昨天OpenAI、Anthropic還在帶頭衝鋒，想方設法使絆子。一夜間，基礎設施廠商們卻紛紛“真香”了起來。

在微軟之後，英偉達、AWS也加急上線DeepSeek模型託管服務。

正如英偉達官推評論區網友評價的，“打不過，就加入”。

咱們且一樁樁一件件把這瓜捋上一捋。

先説個新消息，OpenAI這邊的最新應對舉措今日出爐：籌錢，籌錢，籌錢。

《華爾街日報》爆料，OpenAI正在以3000億美元估值，尋求新一輪的400億美元（約合2875億人民幣）融資——

這將打破由OpenAI自己保持的硅谷單輪最高融資紀錄。

本輪融資由軟銀領投。此前的消息顯示，軟銀此番計劃最多向OpenAI投資250億美元（約合1797億人民幣）。

而這距離OpenAI以1570億美元估值籌獲66億美元，其實也就剛過去4個月時間。

短短幾個月，估值再次翻番，也從側面印證了市場傳聞：OpenAI對上一輪融資並不滿意。

並且現在，OpenAI或許真有點被逼急了：

另一個消息是，o3在當地時間週五就會發布。

但AI應用這邊，畫風就又有些不同了。

比如程序員最愛的Cursor，已經大大方方接入了新模型，號召大傢伙而一起實測見真章。

只留下中間的模型廠商在風中凌亂，對於雲服務和應用來説，先全部支持上是正經嘛（doge）。

具體詳情，咱們往下接着嘮。

o3週五見

根據爆料，OpenAI籌集資金的目的之一是兑現對Stargate（星際之門）計劃的承諾。

這項計劃由OpenAI和軟銀牽頭髮起，Arm、微軟、英偉達、甲骨文都將作為關鍵技術夥伴參與其中，目標是在未來4年內投資5000億美元（約合3.64萬億人民幣）在美國建立多個AI數據中心。

OpenAI的承諾是：1000億美元。

官方公告透露了一些細節：

The Stargate Project是一家新公司，計劃在未來四年內投資5000億美元，在美國為OpenAI建設新的AI基礎設施。我們將立即投入1000億美元。

該項目的初始股權投資者（The initial equity funders）包括軟銀、OpenAI、甲骨文和中東AI基金MGX。軟銀和OpenAI是項目的牽頭合作伙伴，其中軟銀負責財務，OpenAI負責運營。孫正義將擔任董事長。

Arm、微軟、英偉達、甲骨文和OpenAI是關鍵初始技術合作夥伴。建設工作目前正在進行中，從德克薩斯州開始，我們在最終確定協議的同時，正在評估全國各地的潛在地點以建立更多園區。

作為《星際之門》項目的一部分，甲骨文、英偉達和OpenAI將緊密合作構建和運營這個計算系統。這建立在OpenAI和英偉達自2016年以來的深度合作，以及OpenAI和甲骨文的新合作基礎上。

這也建立在OpenAI與微軟現有的合作關係之上。隨着OpenAI繼續與微軟合作，利用額外的計算能力來訓練領先模型並提供出色的產品和服務，OpenAI將繼續增加對Azure的使用。

另外，這筆錢也將被OpenAI用來填補虧損。儘管在2024年8月，OpenAI的月收入已達3億美元，相較於2023年初增長了1700%，但在10月份時，OpenAI預計其全年虧損仍達50億美元。

隨着融資消息而來的，還有o3的最新時間表。

OpenAI首席全球事務官Chris Lehane在接受NPR採訪時透露：

o3將在週五發佈。

（也就是北京時間週六。）

消息一出，網友們小馬紮已經準備好了。

不過也有網友指出，他所説的“o3”還是指o3-mini，對於這一模型的上線，奧特曼本人已經預告已久。

畢竟，酸歸酸鬧歸鬧，DeepSeek正在大洋彼岸引發更多的“真香”效應。

DeepSeek“真香”

繼微軟前腳指指點點，後腳就在自家AI平台上接入了DeepSeek模型之後，程序員們最愛的Cursor今天也最新宣佈：

現在，DeepSeek模型在Cursor上可用啦。

值得注意的是，Cursor提到，在實際編程任務中，還是Sonnet 3.5更勝於DeepSeek的新模型。

但Cursor官方並沒有給出具體的示例，這就引發了圍觀羣眾們的好奇：

看來是時候用實測來説話了，如果你已經上手體驗，不妨在評論區第一時間分享給我們大夥兒~

同樣，説話很大聲的Anthropic，背後金主爸爸AWS也已第一時間接入DeepSeek模型，絲毫沒有因為爭議而猶豫（doge）。

更受關注的還有股價真被DeepSeek衝了一波的英偉達——

DeepSeek-R1已上線英偉達NIM平台。英偉達官方還大誇特誇了一波：

DeepSeek-R1是具有最先進推理能力的開源模型。DeepSeek-R1這樣的推理模型不直接給出回答，而是在查詢上執行推理，通過思維鏈、共識和搜索方法，生成最佳答案。

DeepSeek-R1是測試時Scaling Law的一個完美例子，證明了為什麼加速計算對於代理AI的推理需求至關重要。

英偉達表示，DeepSeek-R1 NIM微服務可以在單個NVIDIA HGX H200系統上每秒傳遞3872個token。

而針對Anthropic等面對DeepSeek競爭的不敞亮反應，也有越來越多反對的聲音正在出現。

比如HuggingFace聯合創始人Thomas Wolf，就直接批評説：

老實説，Dario的文章讀起來非常痛苦。

他在小作文中寫道：

將開源研究與模糊的封閉研究，以及未公開的評估進行比較的做法，讓我對Anthropic的領先地位信心不如從前。

更重要的是，隨着Open-R1的發展和DeepSeek的論文，未來幾個月來自世界各地的團隊都將發佈開源推理模型。比如今天，艾倫研究所和Mistral就分別發佈了Tülu and Small3，來追趕DeepSeek-V3。

開源將對我們的安全越來越重要。

你覺得呢？

參考鏈接：

[1]https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek-r1-nim-microservice/

[2]https://www.wsj.com/tech/ai/openaiin-talks-for-huge-investment-round-valuing-it-up-to-300-billion-2a2d4327