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专题：DeepSeek为何能震动全球AI圈

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

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