被攻擊、被力挺、被跟隨，DeepSeek重新制定遊戲規則_風聞

文/王慧瑩 

編輯/子夜 

今年春節，一款中國大模型席捲了全球AI圈。

引發這場全球範圍內AI討論的是DeepSeek R1，直接對標OpenAI去年9月發佈的OpenAI o1系列模型。

一些數據足以證明DeepSeek的火爆。1月27日，DeepSeek在中國區和美國區蘋果App Store免費榜上同時衝到了下載量第一；DeepSeek單週下載量高達約240萬次……

直到DeepSeek R1發佈之前，OpenAI o1還讓中國大模型廠商們望塵莫及。DeepSeek R1的出現，讓OpenAI CEO奧特曼感嘆，“這是個令人印象深刻的模型”，英偉達更是稱讚DeepSeek R1為最先進的大語言模型。

圖源DeepSeek微信公眾號 

更重要的是，相比OpenAI在模型上的閉源，以及o1模型付費使用限制，DeepSeek R1不僅開源，並且免費供全球用户無限調用。

這場由DeepSeek掀起的AI風暴之下，也引發了全球範圍內AI從業者的跟隨，也引起了一些恐慌和攻擊。

“大模型開源之王”的Meta內部員工爆出“Meta生成式人工智能部門陷入恐慌”；OpenAI的壓力也溢於言表，兩週內接連發布三個大模型：兩個AI智能體 Operator、Deep Research、推理模型o3-mini。

另一方面，1月28日凌晨，DeepSeek官網連續發佈兩條公告稱，DeepSeek線上服務受到大規模惡意攻擊。

DeepSeek儼然站在了風暴中心。很關鍵的一點在於，DeepSeek打破了大模型行業拼算力的共識，DeepSeek用不到OpenAI十分之一的資源，就做出了性能對標OpenAI o1的DeepSeek R1。

這時候問題來了，倘若大模型不需要那麼多算力進行訓練和推理，AI上下游產業還會那麼性感嗎？

資本市場給出了答案。截至1月27日美股收盤，美股科技股大跌，費城半導體指數下跌9.2%、英偉達股價下跌近17%。

一夜之間，一切與AI有關的環節都發生了微妙的變化。蝴蝶效應還在繼續，AI行業的走向也在持續變幻莫測，DeepSeek似乎成了重新制定遊戲規則的那一個。

1、被攻擊、被力挺，DeepSeek被“包圍”了

2023年春節，ChatGPT的橫空出世點燃了AI行業的火種。自那之後，幾乎每年春節都有爆火的大模型出現。2024年是Sora，2025年是DeepSeek。

不同的是，前兩年站在C位的公司是美國的OpenAI。今年，站在C位的是中國的深度求索。

連續多日登頂蘋果App Store全球下載榜首；DeepSeek上線20天，日活突破2000萬。作為一家AI創業公司，這股來自東方的“神秘力量”徹底衝擊了AI行業。

**這股力量很快席捲了遠在大洋彼岸的硅谷。**要知道，自文本大模型ChatGPT橫空出世後，視頻大模型Sora，再到深度推理模型o1，OpenAI是行業的範式企業，其他大模型企業通常扮演追隨的腳步。

拿o1大模型來説，自去年9月推出以來，國內大模型企業尚未推出能與之對標的大模型。這一次，DeepSeek用更小的算力、更低的成本，帶來了DeepSeek R1，無疑讓市場眼前一亮。

實際上，相比OpenAI和它的中國效仿者們用數億美元訓練大模型，DeepSeek的思路始終是“花小錢，辦大事”。

早在去年12月底，DeepSeek發佈對標GPT-4o的V3模型，其僅使用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。

去年5月，DeepSeek發佈DeepSeek-V2 ，價格僅為GPT-4 Turbo的近百分之一。也是從那時候開始，字節、阿里、百度等大模型相繼宣佈降價，DeepSeek更是一年內3次降價，每次降幅超過85%。

無論是價格，還是訓練成本，DeepSeek都不追求大而全的路線，而是走在細分和創新的路線上。

比如，DeepSeek提出了一種新的MLA（多頭潛在注意力）架構，與DeepSeek MoESparse （混合專家結構）結合，把顯存佔用降到了其他大模型最常用的MHA（多頭注意力）架構的5%-13%。

此外，DeepSeek通過“數據蒸餾”技術來訓練模型，即用一個高精度的通用大模型當老師，僅用1/5的數據量達到同等效果，促成了成本的下降。

對標OpenAI只是表面，本質上，DeepSeek衝擊的是整個大模型行業，也面臨着前所未有的壓力。

在登頂中國和美區蘋果應用商店24小時後，DeepSeek再次站在風暴中心：OpenAI對媒體指控 DeepSeek未經許可“蒸餾”了其專有技術。 

美國多位官員也發聲支持這一指控，包括特朗普的人工智能顧問大衞·薩克斯、特朗普提名的美國商務部長霍華德·盧特尼克。

所謂的“蒸餾”，指通過對更大、更強模型的學習，讓小型模型能夠在特定任務上以更低的成本取得類似效果。

此次爭議源於OpenAI的最大投資方微軟。1月29日，據外媒報道，微軟的安全研究人員發現，DeepSeek相關人士可能使用 OpenAI 應用程序編程接口 (API)，未經授權竊取了大量數據。

此外，DeepSeek的線上服務一直在遭到不同程度的攻擊。從最開始是SSDP、NTP反射放大攻擊，到1月28日增加了大量HTTP代理攻擊，針對DeepSeek的網絡攻擊一直在層層加碼。

被質疑、被攻擊的另一面，還有不少企業在迅速適應並擁抱DeepSeek帶來的新變化。

在雲領域，華為雲、騰訊雲、阿里雲、百度智能雲、火山引擎、京東雲、360數字安全等多平台都宣佈上線DeepSeek大模型。此前海外的亞馬遜雲、微軟智能雲等雲巨頭也已官宣支持。

在芯片領域，繼英偉達、AMD、英特爾等海外芯片巨頭加入支持，國內芯片公司天數智芯、摩爾線程接連宣佈支持DeepSeek模型。

無論是被攻擊，還是被支持，DeepSeek被包圍是意料之中的事，這也是行業明星項目的必經之路。也只有經得住質疑與對比，才能在“百模大戰”中站穩腳跟。

2、靠技術創新，DeepSeek掀起AI風暴

自2023年以來，大模型行業從來不缺新聞。但堪稱爆火的項目，沒幾個。ChatGPT、Kimi是，如今的DeepSeek也是。

某種程度上來講，和眾多追隨OpenAI的大模型不一樣，DeepSeek成了新一輪AI風暴的發起者。

當前，DeepSeek R1被公認為是目前最先進的大語言模型之一，能夠提供高質量的語言處理能力，其在數學、代碼、自然語言推理等任務上的性能可比肩OpenAI o1模型正式版。

在AIME 2024數學基準測試中，DeepSeek R1得分率為79.8%，OpenAI o1的得分率為79.2%；在MATH-500基準測試中，DeepSeek R1得分率為97.3%，OpenAI o1的得分率為96.4%。

圖源DeepSeek微信公眾號

DeepSeek R1強大的推理能力，離不開DeepSeek的技術創新，其創新性的訓練方法也給行業提供了新的思路：DeepSeek摒棄了傳統的監督微調（SFT）路徑，轉而通過強化學習（RL）來優化推理路徑。

普遍觀點認為，大模型訓練必須先通過大量標註數據進行 SFT，才能讓模型具備基礎能力，之後才考慮使用RL進行能力提升。OpenAI此前的數據訓練非常依賴人工干預，耗費了不少人力和財力。

然而，DeepSeek這項研究發現，大模型可以完全依靠強化學習獲得強大的推理能力，無需任何監督式微調。

這項訓練方法，率先出現在實驗性R1-Zer版本上，隨後又在DeepSeek-V3-base模型上應用強化學習，完全拋開了傳統的監督式微調環節。

最終結果顯示，DeepSeek R1在完全沒有人工標註數據的情況下，DeepSeek系列模型通過不斷嘗試和反饋，展現出了持續的自我進化能力。

在技術創新方面， DeepSeek採用了創新的設計，如 MoE-2048 架構。其中，每個token能激活8個專家模塊，使得模型參數的利用率大幅提升至72%，訓練效率相較於傳統的Transformer架構提高了整整3倍。

DeepSeek大模型能力已然有目共睹，更為重要的是，DeepSeek正在用創新性的低成本思路顛覆市場格局。

以DeepSeek R1為例，其性能與GPT o1相當，然而預訓練成本卻僅為557.6萬美元，僅為GPT-4o的十分之一。同時，DeepSeek API服務定價遠低於OpenAI，以輸出為例，輸出每百萬tokens 16元（約2.2美元），GPT o1輸出每百萬tokens 60美元。

站在整個行業視角，DeepSeek在提供更便宜、更好用的深度推理模型的同時，踐行開源理念，讓深度推理模型不再是一個黑匣子，給行業也帶來了新的啓發。

這兩年，開源和閉源的路線之爭是大模型行業討論的焦點，前者以Meta為代表，後者以OpenAI為代表。

此前，OpenAI推出的ChatGPT、Anthropic推出的Claude均採用閉源，並憑藉頭部的影響力，將閉源路線推到領先位；如今，DeepSeek的成功，無疑給支持開源路線的人信心。

DeepSeek爆火後，同樣支持開源路線的Meta首席人工智能科學家Yann LeCun表示，DeepSeek的成功代表了開源人工智能模型的勝利。“開源模型正在超越專有模型。”他在LinkedIn上的一篇帖子中寫道。

實際上，像DeepSeek這樣開源更深遠的意義在於，將如何構建模型的過程通過論文的形式公開，為行業提供了極大的透明度，推動整個大模型行業的進步。

伴隨DeepSeek R1既免費，又開源，還躋身第一梯隊的超預期表現，直接引發了市場對大模型行業的質疑：眾多科技巨頭投入更多算力和資金做出來的東西，和DeepSeek水平相似，“OpenAI們”真的值那麼多估值嗎？

DeepSeek不僅打破了AI大模型領域“拼算力”的邏輯，還動搖了投資者對高科技晶片的信心：AI行業也許並不需要那麼多晶片，也可以訓練出性能好的大模型。

多方的聲音直接衝擊了美國科技股的資本表現。1月27日美股收盤，美國科技股大跌，其中英偉達股價下跌近17%，市值蒸發近6000億美元，規模創美股史上最大。

這場由DeepSeek捲起的風暴還在繼續。從市場競爭格局來看，DeepSeek的崛起打破了原有的平衡，對傳統的 AI 巨頭構成了挑戰，促使整個行業重新審視自身的技術路線和市場策略。

3、恐慌、跟隨、降價，DeepSeek引起的蝴蝶效應來了

今年春節之前，提起DeepSeek，大多數人還有些陌生，行業的目光也都集中在OpenAI以及一些科技巨頭身上。

沒想到，DeepSeek的橫空出世讓本就不平靜的湖水再度泛起漣漪，也順勢引發了一系列的蝴蝶效應。

正如英偉達高級研究科學家Jim Fan評價道：“我們正生活在一個特殊的時代：一家非美國公司在真正踐行着OpenAI最初的使命——開展真正開放的前沿研究，為所有人賦能。”

有人驚歎，也有人恐慌。

最先坐不住的莫過於OpenAI。自兩年前推出ChatGPT以來，OpenAI就是行業風向標，OpenAI的很多思路也都被行業認可。

比如開源路線。2月1日，奧特曼參與海外社交平台Reddit “問我任何事” 的問答活動。**活動中，奧特曼首次承認，OpenAI的閉源策略“站在了歷史錯誤的一邊”。**如奧特曼所説，“我們需要找到一個不同的開源策略”，“目前的OpenAI正處於一個‘複雜而微妙’的境地，並且面對重重挑戰”。

比如訓練方式。此前，OpenAI定義了大模型訓練的四個階段：預訓練、監督微調、獎勵建模、強化學習。現在，這個範式被打破了，DeepSeek已然證明可以跳過和簡化某些環節來提升模型的訓練效率和性能。

又比如“尺度定律”。這兩年，OpenAI CEO奧特曼一直堅稱，OpenAI的業務有三個關鍵因素推動：芯片、數據和資金。人們向他的公司投入的這三個元素越多，就像向蒸汽火車的熔爐裏投入煤炭一樣，它產生的人工智能就越強大。

如今，這個理論再次被DeepSeek擊破。如果能用更便宜甚至免費的模型來達到OpenAI的成績，那OpenAI的商業模式將受到質疑，其市場份額也將被蠶食。

如此猛烈的衝擊，讓OpenAI沒有太多時間恐慌，OpenAI必須迅速做出跟隨式地調整。

2月1日，OpenAI發佈o3-mini，這是OpenAI首個開放給免費用户的推理模型；2月5日，OpenAI 宣佈o3-mini大語言模型正式向ChatGPT用户和開發者開放使用；2月6日，OpenAI宣佈向所有用户開放ChatGPT搜索功能，且無需註冊。

幾天之內的“放大招”，都來自DeepSeek帶來的壓力。

據Wired報道，OpenAI提前發佈o3-mini是為了應對DeepSeek上週一發布的專注推理的大語言模型 R1。後者的發佈引發了人工智能股票的大幅拋售，也讓人們對OpenAI模型的成本效益產生懷疑。

據OpenAI介紹，o3-mini是其最具成本效益的推理模型，在科學、數學、編程等領域的能力較強，同時兼具o1-mini的低成本和低延遲特點，o3-mini可與聯網搜索功能搭配使用，不過o3-mini還不支持視覺功能。

與此同時，OpenAI也在提供越來越低的API調用價格。據OpenAI介紹，自GPT-4推出以來，每個token的定價下降了95%。o3-mini輸入、輸出每百萬tokens的定價分別為0.55美元、4.4美元，仍高於DeepSeek R1。

OpenAI的恐慌與跟隨只是這場蝴蝶效應的一個切面，DeepSeek這隻蝴蝶扇動翅膀的力度很大。

1月30日，Anthropic CEO達里奧·阿莫迪發萬字長文呼籲“鎖死芯片出口”，以確保AGI只發生在美國。當日，外媒援引消息人士的話稱，美國正在考慮對售華芯片實施額外限制的可能性，其中包括Dario建議限制的芯片 H20。

當然，我們都清楚，技術封鎖並非保持優勢的長期有效手段，開放與合作才更有利於AI行業的未來發展。技術封鎖或許只是這場AI戰役的開端，以DeepSeek為代表的中國AI企業面臨的挑戰還有很多。

眼下，AI世界正發生一些變化。DeepSeek帶來的變革，正在深刻地變革整個AI產業鏈。低成本的開發模式或許將衍生出一系列低門檻的行業創新規則、創新方式，吸引更多創業玩家入場。

這場由DeepSeek掀起的新“ChatGPT”時刻，仍在發生新的故事。