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　　每经记者 宋欣悦    每经编辑 高涵    

　　近日
，中国AI初创公司深度求索（DeepSeek）在全球掀起波澜，硅谷巨头恐慌 ，华尔街焦虑 。

　　短短一个月内
，DeepSeek-V3和DeepSeek-R1两款大模型相继推出，其成本与动辄数亿甚至上百亿美元的国外大模型项目相比堪称低廉 ，而性能与国外顶尖模型相当
。

　　作为“AI界的拼多多
”
，DeepSeek还动摇了英伟达的“算力信仰”，旗下模型DeepSeek-V3仅使用2048块英伟达H800 GPU ，在短短两个月内训练完成。除了性价比超高
，DeepSeek得到如此高的关注度，还有另一个原因——开源 。DeepSeek彻底打破了以往大型语言模型被少数公司垄断的局面
。

　　被誉为“深度学习三巨头 ”之一的杨立昆（Yann LeCun）在社交平台X上表示 ，这不是中国追赶美国的问题
，而是开源追赶闭源的问题。OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）则罕见地表态称，OpenAI在开源AI软件方面“一直站在历史的错误一边” 。

　　DeepSeek具有哪些创新之处？DeepSeek的开源策略对行业有何影响？算力与硬件的主导地位是否会逐渐被削弱？

　　针对上述疑问 ，《每日经济新闻》记者（以下简称NBD）专访了复旦大学计算机学院副教授 、博士生导师郑骁庆
。他认为，DeepSeek在工程优化方面取得了显著成果
，特别是在降低训练和推理成本方面。“在业界存在着两个法则，一个是规模法则（Scaling Law） ，另外一个法则是指
，随着技术的不断发展，在既有技术基础上持续改进 ，能够大幅降低成本 。
”

　　对于DeepSeek选择的开源策略
，郑骁庆指出，“开源模型能够吸引全世界顶尖人才进行优化 ，对模型的更新和迭代有加速作用。”此外
，开源模型的透明性有助于消除使用安全的顾虑，促进全球范围内人工智能技术的公平应用
。

　　尽管DeepSeek的模型降低了算力需求 ，但郑骁庆强调
，AI模型仍需要一定的硬件基础来支持大规模训练和推理。此外，大规模数据中心和预训练仍是AI发展的重要组成部分 ，但未来可能会更注重高质量数据的微调和强化学习 。

　　郑骁庆 图片来源：受访者供图

　　NBD：微软CEO萨提亚·纳德拉在微软2024年第四季度财报电话会上提到，DeepSeek“有一些真正的创新”
。在您看来
，DeepSeek有哪些创新点呢？

　　郑骁庆：在深入研读DeepSeek的技术报告后，我们发现 ，DeepSeek在降低模型训练和推理成本方面采用的方法
，大多基于业界已有的技术探索。比如，键值缓存（Key-Value cache）管理 ，对缓存数据进行压缩 。另一个是混合专家模型（MoE
，Mixture of Experts），实际上是指 ，在推理的时候
，只需使用模型的某一个特定的模块，而不需要所有模型的网络结构和参数都参与这个推理过程
。

　　此外 ，Deepseek还采用了FP8混合精度训练的技术手段。这些其实之前都有所探索
，而DeepSeek的创?