下商湯聯合創始人林達華關於deepseekd訪談全文_風聞

【本文由“英年早肥的大尾巴狼”推薦，來自《DeepSeek官方測算模型成本利潤率為545%》評論區，標題為小編添加】

有些人腦抽風閒得慌，何必無中生有去陰陽別人呢？！

以下商湯聯合創始人林達華關於deepseekd訪談全文：

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1825348701508746283&wfr=spider&for=pc

由DeepSeek點燃的人工智能熱潮，仍在持續。面對這場熱鬧異常的“AI春節檔”，全球大模型市場內的玩家們都在加速行動。近日，商湯科技聯合創始人、執行董事及人工智能基礎設施和大模型首席科學家林達華在一場閉門交流會上，談及了對DeepSeek的看法、算力需求、未來AI技術路徑、商湯未來大模型計劃等。林達華認為，DeepSeek不會降低市場對算力的需求，在可見的2025年內，整體算力需求仍將保持增長。特別是隨着DeepSeek推理能力不斷突破，它帶動了下游應用市場的快速擴展，推理市場正呈現供不應求、快速增長的態勢。DeepSeek是開源路線的堅持者，因此DeepSeek的出圈也被認為是開源的勝利。林達華認為，開源不僅改變了全球AI和大模型的產業格局，還加速了技術的傳播和普及。其次，開源模型的追趕速度非常快，與頂尖閉源模型的差距正在迅速縮小。未來，大模型應用將從問答、文本改寫等淺層工具，轉向替代行業中高價值的核心任務。大模型需要在特定行業任務上突破工業紅線，才能實現規模化應用。開源只是技術價值鏈中的一環，而非全部。以下是林達華交流整理實錄：

問：春節AI熱潮又興起，國民討論度再創新高，DeepSeek最厲害的突破在哪裏呢？

問：DeepSeek的高效訓練是否會顯著降低市場對算力的需求？

**林達華：**我們內部的判斷是算力需求不會下降，主要基於以下幾個觀察：首先，DeepSeek研發投入是包含多次實驗試錯尋求最佳技術方案的。幾百萬美元的訓練成本是單次成本，這是我們在估計研發成本時需要充分考慮的。其次，RL（強化學習）路徑的成功已經顯現出巨大的價值，我們預計未來許多機構將嘗試大規模擴展RL訓練，這將進一步提高算力需求。更重要的是，整個行業的競爭態勢。即便單次訓練成本得到了優化，並不意味着總成本會下降。因為市場競爭白熱化，效率的優化會加快迭代，但不會降低總體需求。此外，隨着DeepSeek推理能力不斷突破，它帶動了下游應用市場的快速擴展。目前，已達到可以與OpenAI同台競爭的水平。這也導致大量用户從OpenAI遷移至DeepSeek，但它自身的承載能力有限，難以滿足全部需求。因此，市場上許多國產廠商包括商湯大裝置紛紛上架R1，以支持不斷增長的推理需求。推理市場正呈現供不應求、快速增長的態勢。綜合這些因素，我們判斷，在可見的2025年內，整體算力需求仍將保持增長。

問：大模型未來演進路徑會是什麼樣的？

問：多模態模型技術門檻到底在哪？它是語言模型的擴展嗎？

問：大模型是否能賺錢嗎？開源是否會顛覆閉源嗎？

問：在競爭格局這方面，DeepSeek V3和R1的API的價格，是否有可能帶來新一輪價格戰？

**林達華：**當前的價格競爭導致按token計費的利潤空間被壓縮至成本線，但長期低價服務難以持續。大流量服務商若持續低於成本定價，用户量增長反而加劇虧損，市場終將回歸貼近真實成本的合理區間。然而，真正的商業價值並非來自“按字收費”，而在於能否解決高難度業務問題。例如，生成深度行業報告或自主完成複雜任務的能力，其溢價遠高於通用問答。若僅依賴chatbot按token收費，難以支撐持續研發投入。行業終局取決於大模型能否突破關鍵領域的“工業紅線”，形成端到端的價值閉環。最終我覺得行業會走到這樣的一個道路上：看大模型給用户帶來了何種價值。當你依然採用“論斤算錢”的方式收費時，就代表了這個商業模式還沒有走的很通；而當你真正形成高價值落地的時候，收費必然會依據所提供服務本身的價值來確定。