摘要：本文深入探讨了DeepSeek这一新兴的人工智能力量对全球AI格局产生的巨大冲击。首先阐述了DeepSeek的技术原理及特点，接着分析其对全球AI格局的潜在影响，回顾全球AI格局的现状与发展趋势，剖析DeepSeek一夜之间产生重大影响的原因，最后预测未来全球
Deepseek
摘要：
本文深入探讨了DeepSeek这一新兴的人工智能力量对全球AI格局产生的巨大冲击。首先阐述了DeepSeek的技术原理及特点，接着分析其对全球AI格局的潜在影响，回顾全球AI格局的现状与发展趋势，剖析DeepSeek一夜之间产生重大影响的原因，最后预测未来全球AI格局在DeepSeek冲击下的走向。通过对这些方面的研究，揭示DeepSeek在全球AI领域的重要意义以及它如何成为改变格局的关键力量。
一、DeepSeek的技术原理及特点
（一）架构设计创新：Mixture - of - Experts（MoE）架构
DeepSeek - V2、DeepSeek - V3等模型采用了Mixture - of - Experts（MoE）架构。这种架构是一种创新的设计思路，其核心原理是将任务分配给多个专家模型进行处理，每个专家模型专注于特定的子任务 。例如，在DeepSeek - V3拥有惊人的6710亿参数，但实际运行过程中，每个输入只会触发370亿参数，如同在巨大图书馆中仅寻找所需书籍般高效，以此方式大大降低了计算成本，并保持高性能 。这种有选择地激活特定专家模型的策略，解决了大规模模型中计算资源浪费的问题，实现了在保持高性能的同时提升计算效率的平衡，与传统的密集模型相比，实现了更高的参数利用率，减少了不必要的计算开销。
（二）高效的推理能力与技术优化
1. KV缓存使用的减少与生成吞吐量的提高
DeepSeek - V2利用MoE架构和MLA技术在推理过程中显著减少了KV缓存的使用，提高了生成吞吐量。这有助于模型在面对大规模文本生成任务时，更快速、高效地输出结果，满足用户对于实时性和高质量输出的需求 。
2. 长上下文长度的支持
DeepSeek - V2支持128K的上下文长度，这一特点使其在处理长文本任务时比其他许多模型更具优势。在实际应用场景中，如文档分析、长篇小说创作或需要对大量历史数据进行理解和回应的任务中，能够更好地捕捉和关联文本中的信息，从而生成更精准和连贯的回答 。
（三）多模态支持能力
DeepSeek不仅可以处理文本，还能够友好地支持多模态输入，例如图像和音频。这一特性将其应用范围拓展到更广泛的领域。在AI绘画与AI写作的联动发展方面，DeepSeek可以利用其对文本的处理能力，结合AI绘画工具创建视觉效果。例如，在【搜狐简单AI】这样的平台上，用户通过DeepSeek生成的文本描述结合AI绘画工具进行视觉创作，从而提升创作的效率和灵活性，为用户提供更为丰富的交互体验，这体现了DeepSeek在多模态交互环境下强大的整合能力 。
（四）数据处理算法和训练技巧创新
1. 算力与效率的突破
DeepSeek在数据处理算法方面取得成果，实现了性能与算力成本的巨大优化。以其发布的特定模型为例，能够以2000个CPU的算力，在不到600万美元的投资和两个月的时间内，完成其他顶尖大模型所需要的，往往要用16000个GPU且计算成本高出10倍的训练任务 。
2. 训练方法的创新：有针对性的训练策略
采用大量高质量数据的监督学习以及一些独有的技术，如上下文结构解析技术，使模型在训练过程中能更智能地捕捉语境中的关键信息，从而提升语言理解和生成能力。在DeepSeek - R1的训练中发现，后训练阶段大规模使用强化学习（RL）技术，在极少人工标注数据的情况下极大提升了模型推理能力，这一策略为其推理能力的提高开辟了新的路径，而在传统的模型训练中往往较多依赖人工标注数据的监督微调（SFT），DeepSeek这种训练方式展示出创新之处，即减少监督微调依赖而通过强化学习达成较好的推理效果，虽然过程中也出现过如在DeepSeek - R1 - Zero中的某些问题，但通过引入冷启动数据和多段强化学习可以解决并获得良好性能的模型如DeepSeek - R1 。
二、DeepSeek对全球AI格局的潜在影响
（一）打破垄断局面
1. 从技术层面来看
DeepSeek以其技术实力打破了之前由少数科技巨头在AI模型性能、成本等方面形成的局部垄断格局。例如在模型参数量超过6000亿的开源大模型发布上，其性能达到与Meta的羊驼和OpenAI的大模型相当水平，而且训练成本仅为这些巨头的10%左右。这使得之前对于模型开发训练只能由少数资金雄厚企业进行的局面被打破，很多企业开始认识到可以以更低的成本去开发有竞争力的模型 。
2. 冲击市场份额方面
全球AI市场份额主要被谷歌、亚马逊、微软、IBM等大型科技公司占据着，这些公司凭借强大的研发能力和广泛的应用场景处于领先地位。然而DeepSeek的出现凭借其各种优势尤其是成本优势吸引了更多开发者、企业和用户，无论是在中国还是国际市场逐渐占据了一定份额，对现有科技巨头的市场份额形成冲击。例如一些之前与谷歌等公司合作开发AI应用的企业可能会转向DeepSeek寻求更好的效益。
（二）推动AI技术的普及与开源生态的发展
1. 技术的共享与传播
DeepSeek发布的开源大模型开启了模型技术共享的新局面。其公布的模型技术不仅使得中国的AI技术成果在全球得到扩散，全球开发者可以根据这本书共享的技术进行新模型开发或者对DeepSeek模型进行改进和优化。以DeepSeek - V3为例，许多开发者在对其MoE架构的基础学习之后应用到自己的研究项目中，促进了人工智能技术的快速发展。
2. 开源生态的增强
它推动了全球AI技术的民主化。以前，只有少数科技巨头能够开发和使用高端的大模型，但现在通过开放源代码，来自世界各地的技术爱好者和企业都可以参与其中。这一发展增强了开源AI的生态系统，促使更多的开源社区、开发者和企业加入到AI技术创新的队伍中来，同时也将促使全球AI产业朝着多元化和普惠化的方向发展。
（三）引发AI企业的竞争与合作新局面
1. 竞争加剧
在DeepSeek的冲击下，其他AI企业面临更大的竞争压力。如Meta公司内部陷入恐慌，工程师们正在拼命分析DeepSeek以试图复制其技术优势，因为他们发现在自身相对高预算下开发的模型效果和成本效益没有DeepSeek好，在模型性能方面不能占据上风或者成本极高，这就使得其他AI企业为了不丢失现有的市场份额和技术优势纷纷加大研发投入。像在大模型竞争中，之前相对平稳的竞争状态被打破，各个企业加速探索新技术、挖掘更高效的训练算法和更低成本的数据处理方式等。
2. 合作新趋势
同时，也有企业开始寻求与DeepSeek的商业合作，例如一些小型的AI初创企业可能希望借助DeepSeek的开源模型和技术降低开发成本进行联合应用开发或者借助其品牌影响力拓展市场。在全球AI研发合作体系中，企业之间的合作可能会出现相应的调整，更加强化资源互补、共同开发和对抗单个竞争对手等合作方式。
（四）影响对AI技术伦理的考量
1. 内容生成方面
因为DeepSeek具有可以生成自然语言等多类型内容的能力，而且其开源等特性会让更多的个体和企业能够利用该模型进行内容生成。这样在内容生成中就需要重新思考如何避免产生虚假信息、不良信息等问题。例如如果模型被用于自动新闻写作，如何确保新闻真实性和客观性，如果被用于社交媒体内容生成如何防止谣言传播等就成为新的技术伦理关注焦点。
2. 在信息传播中的责任归属
由于其技术的普及性和影响力，当模型输出产生了负面社会影响（如歧视性言论等）时，关于是模型开发者的责任、使用者的责任还是开源社区的责任等需要重新划分界定。这促使整个AI行业不得不重新审视和完善现有的关于AI技术伦理相关的规范和制度建设。
三、全球AI格局的现状与发展趋势
（一）技术应用广泛渗透各个行业
1. 医疗领域革新
AI辅助诊断系统目前已能够准确识别病症，提高诊断效率。例如IBMWatson在肿瘤治疗中的应用，它通过分析大量医学文献和病历数据，为医生提供个性化的治疗方案建议。这一技术的不断发展有助于人类在攻克疑难病症上取得更多成果，也会逐渐改变医疗行业资源分配和服务模式 。
2. 金融与经济领域的深度融合
在金融领域，智能风控系统有效降低了信贷风险，同时AI技术被广泛用于信贷评估、风险管理、算法交易等多个层面。如蚂蚁金服的信贷评估系统通过分析用户的交易数据和行为模式，自动评估信贷风险，提高了审批效率和准确性。这不仅改变了金融机构的业务操作模式，也在宏观上促使全球金融市场向更加智能化的风险管理和交易决策方向发展 。
3. 教育领域的个性化变革
AI在教育中的应用包括个性化学习平台和智能辅导系统。像Knewton提供的自适应学习系统能够根据学生的学习进度和表现动态调整教学内容和难度，以满足不同学生的个性化需求。这种教育模式变革有潜力解决传统教育中普遍存在的个体化教育程度不足的问题，全球范围内各个国家都在探索如何更好地利用AI推动教育公平性和教育效果的提升。
（二）研发竞争围绕算法、数据和计算效率展开
1. 算法创新竞争激烈
企业不断致力于开发更先进的算法，以提高AI系统的准确性和响应速度。例如在自然语言处理领域，Transformer架构推动了语言模型的巨大发展，基于此众多企业又在不断进行算法优化改进在预训练方式、微调策略等算法层面创新，从而提升模型解决问题的能力和推理能力等。
2. 数据处理能力是关键因素
数据是训练AI模型的基础燃料，如何获取海量、优质的数据并且进行高效的清洗和预处理是众多AI企业关注的焦点。在图像识别领域为了让模型更好地识别各种环境下的物体需要大规模的高质量图像数据，而数据隐私与安全保护也是数据处理过程中必须考虑的问题，如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）就为企业的数据处理过程提出了众多约束条件。
3. 计算效率成为竞争焦点
AI模型的训练需要大量的计算资源，尤其是在开发大规模语言模型时，提升计算效率可以大幅度降低成本。不同架构和技术如GPU加速技术的应用、新的并行计算策略和模型稀疏化设计（像MoE架构在DeepSeek中的设计）都是围绕提升计算效率展开的竞争，谁能够更有效地利用硬件计算资源就可以在研发中取得先机。
（三）市场呈现多元化多极化发展
1. 巨头企业引领技术方向和占据主要份额
谷歌、亚马逊、微软、IBM等跨国科技巨头凭借其长期积累的技术基础、数据资源和庞大资金投入等继续在全球AI市场占据主导地位，他们开发的AI技术往往最早应用到自己的多种业务领域并且以产品或云服务的形式向其他企业和开发者提供AI能力，如谷歌的人工智能研究成果经常会应用到其搜索引擎、云计算服务等系列产品线上。
2. 新兴企业与初创公司异军突起
像DeepSeek一样的新兴企业和众多AI初创公司虽然整体规模和资源比不上科技巨头，但凭借创新的技术理念、灵活的市场策略和专注于细分领域的研发成果逐渐站稳脚跟。例如商汤科技在计算机视觉领域通过专注技术研发和商业场景的结合获得了在安防、自动驾驶等多场景下的商业成功；科大讯飞在语音识别和自然语言处理技术上占据一定的市场份额并在教育、办公等领域不断拓展人工智能的应用边界。
（四）国际合作与政策逐渐成为重要影响因素
1. 国际合作推动技术共享与协同创新
各国之间在AI研究上基于共同利益开始开展多形式合作。在基础研究层面，不同国家的科研组织通过联合科研项目对某些共性问题展开研究（如AI基础算法提升、通用模型安全性研究等）；在应用领域各国企业可能达成合作协议共同开拓某一方为主体的国际市场（如某个发展中国家的AI智慧交通建设项目由国外企业提供先进技术和本地企业合作落地等）。
2. 政策制定影响当地AI发展走向
各国政府纷纷出台政策扶持AI产业发展，对本国的AI产业布局、人才培养、伦理监管等方面进行引导。中国通过一系列的政策措施鼓励本国企业自主创新、加大研发投入，并在数据安全、产业应用等方面逐步建立起相关标准规范；美国政府则在保障国家安全和促进AI商业创新发展方面通过政策引导和资金投入等方式保持本国在技术前沿的竞争力。
四、DeepSeek一夜之间产生重大影响的原因
（一）突破性的性价比优势
1. 训练成本低达惊人程度
DeepSeek能够以非常低的成本进行模型的训练任务，以其特定模型为例，仅用2000个CPU的算力和不到600万美元投资在两个月内就可完成其他模型需要大量GPU和高昂成本的任务，其训练成本可能仅为同类其他顶尖模型的10%，如与Meta的Llama3系列模型相比，Meta投入的计算预算多达3930万H100 GPU Hours用于模型训练，而DeepSeek - V3仅需266.4万H800 GPU Hours，可想而知各大企业在看到如此巨大的成本优势后必然极为震惊和重视 。
2. 以低成本换来高性能
尽管训练成本极低，但DeepSeek的模型在性能上却毫不逊色。在多项标准基准测试中表现出色，在C - Eval和CMMLU基准测试中，DeepSeek - V2分别取得了81.7%和84.0%的高分，远超同类模型。在与其他国际顶级模型对比时，像DeepSeek - V3与GPT - 4o以及Claude - 3.5 - Sonnet在性能上不分伯仲，新出的DeepSeek - R1在数学、代码、自然语言推理等任务上性能比肩OpenAIo1正式版甚至在部分场景超越，这就表明企业和开发者花费较少资源就能够得到性能很好的模型用于自身项目开发或研究需求。
（二）技术的开源策略
1. 广泛吸引全球开发者
DeepSeek实行开源策略其技术源代码可供全球开发者获取和使用。这一策略打破了技术发展的隔阂和壁垒，让全球的技术爱好者、AI科研人员和企业开发者可以深入研究模型的技术精髓。对于开发者来说他们有机会利用开源代码加快自己开发项目的进度、降低开发成本或者在开源模型基础上进行个性化定制开发针对自己特定应用场景的AI模型。
2. 推动全球技术发展融合
开源促使全球范围内AI技术发展经验和创新思路的融合。不同地区和文化背景下经验与创新思路在DeepSeek的开源模型周围集聚，可能产生更多新的技术构思、商业模式以及应用场景开发方向等。例如，中国独特的市场需求和应用场景下的AI开发思路结合西方先进的算法理论研究成果在开源平台上相互交流学习有利于全球AI技术发展速度的加快。
（三）优秀高效的团队协同与人才策略
1. 精英团队的年轻化构成
DeepSeek的团队成员有许多来自于清华、北大等中国顶尖学府，甚至有应届生放弃去斯坦福、MIT研读博士的机会选择加入DeepSeek。整个团队相当年轻化，虽然员工规模不及OpenAI的五分之一（百人左右，70人专注于AI模型研发），但是充满活力和创造力。这些年轻人才思维活跃，接受新鲜事物较快而且具有较强的拼搏精神，他们更敢于尝试新的技术方向和挑战高难度的技术问题，像在DeepSeek - R1的开发过程及其训练算法创新等都离不开这些年轻人才的探索和钻研 。
2. 独特的团队协作文化与领导者理念
团队领导梁文锋重视带领团队共同突破技术难关而不仅仅是依赖个别的技术大牛，更多地挖掘团队成员的潜力，无论是从热情出发凝聚团队力量还是从技术创新理念上去引导团队前进表现出独特领导风格。整个团队在研发过程中遵循只招1%的年轻天才做99%的人无法做到的事情这种目标理想，通过一种非传统的人员筛选机制和团队协同方式让团队持续保持高效的创新和开发能力，使得模型研发能够快速推进并取得成果。
五、未来全球AI格局在DeepSeek冲击下的走向
（一）市场竞争更激烈，格局进一步分化
1. 技术迭代加速竞争白热化
面对DeepSeek的压力，其他AI企业将加速产品和技术迭代，不断提高性能并降低成本以求在市场中生存。一方面领先的科技巨头如OpenAI、谷歌等会利用自身的资源优势加快下一代模型的研发和优化，进行更深入的算法研究和数据挖掘，如加大在量子计算与AI融合领域的探索以期待从根本上改变模型的计算能力；另一方面新的初创公司也可能采用更加创新的技术路线或者商业策略，如专注于特定领域垂直应用的小模型开发并利用新技术使得小模型具有更强的针对性和性价比优势。在这一过程中随着企业之间的差距拉开全球AI市场格局会进一步分化为技术和竞争力较强的头部企业阵营与其他众多的差异化生存小企业阵营。
2. 成本优势引发价格战重塑商业模式
由于DeepSeek带来的高性价比压力，可能引发AI产品的价格战。企业在降低模型开发成本的同时寻求模型商业化和盈利模式的新平衡。一些传统以闭源收费制为主的企业可能被迫转向更灵活的定价措施，比如降低模型使用费用、推出更多功能差异化的版本来满足不同用户的价格需求。同时还有企业会加大成本管理投入优化自身的研发过程，使得AI产品的价格逐渐平民化，这也将促使整个AI业务模式从单纯出售模型或者软件结果向更多元服务化如AI - as - a - Service方向转变。
（二）开源与闭源发展路径的重新抉择与探索
1. 开源趋势的深化推进
在DeepSeek开源模式成功冲击市场后，更多企业可能会重新思索开源的潜力。将会有更多企业特别是中小规模企业以及科研团队更积极主动地参与开源AI社区建设或者将自身成果开源分享，形成一种更加广泛深入的开源态势。开源可以帮助企业更快获取外界创意、促进技术交流，也有利于吸引更多开发者群体围绕自身产品展开生态建设如插件开发、应用适配等。像之前一些处于闭源观望状态的企业可能会逐步尝试有限度的开源发布。
2. 闭源高端定制化服务仍有市场
虽然开源是一个趋势但并不代表闭源完全没有发展空间。对于高端企业客户需要定制化且严格安全保密的AI服务时闭源能够提供更可靠和专业的保障。一些拥有特殊行业数据或者对模型安全性、精确性要求极高的客户如政府机构或者金融高端业务部门依然需要性能卓越且高度定制化闭源大模型的技术支持。因而闭源AI企业将朝着高端定制化方向强化自身的技术和服务体系，以差异化发展与开源商业化形成互补。
（三）全球AI研发合作趋势新动向
1. 国际间联合应对新兴挑战
随着DeepSeek等因素对AI格局的改变使得技术复杂性和发展的不确定性增加，国际间在AI研发上会催生更多应对新兴挑战的联合力量。例如针对AI普遍存在的伦理问题如算法偏见、模型滥用等可能出现跨国组织的联合研究和标准制定团队，再者可能在新兴的技术变革面前如量子AI真正实现实用化时各国联合技术资源共同开展有风险的探索性研发以抢占技术的先发优势。
2. 跨企业合作多元化整合资源
企业之间的合作形式将更加多元化。除了传统的技术共享和商业应用开发合作以外还可能出现跨领域的资源整合。比如AI企业与能源和硬件制造企业结成联盟，一方面AI企业可以保障拥有稳定且高效的硬件算力供应同时能源和硬件企业也可以借助AI技术优化自身生产流程或者进行产品智能化升级。此外不同技术方向的AI企业也会进行互补合作如结合自然语言处理技术和图像识别技术开发新的视觉语义理解产品等。
（四）AI技术应用场景的拓展与深入
1. 向未知领域进军
受DeepSeek显示出的技术创新刺激，AI实体将致力于探索目前未被充分开发的新应用场景。例如在深海探索领域利用AI处理深海探测设备采集的海量数据以发现新的生物、资源或者地质结构信息；在航天航空领域运用人工智能进行太空船操作优化、深空信号解码等。这将促进AI技术边界的不断扩张，对人类认识和改造未知领域起到关键的推动作用。
2. 传统领域的深度渗透结合
在已有的医疗、金融、教育等应用广泛的传统领域会继续深入渗透。在医疗领域除了当下的疾病诊断助手外，未来可能会利用AI技术构建虚拟医疗模拟环境来培训医护人员，在金融领域可能利用AI技术实现完全自动化的金融产品定制和实时监管等。这表明AI技术将在现有应用范围内与各领域业务逻辑进行深度结合，进一步改变和重塑传统行业的运作模式。
来源：不老船长