摘要：近日，马斯克对DeepSeek的低价训练成本提出了质疑，此事在人工智能界引起了波澜。DeepSeek作为迅速崛起的中国AI公司，其宣称的低成本训练成本模式，打破了人们对AI大模型训练需高耗费的固有认知。

近日，马斯克对DeepSeek的低价训练成本提出了质疑，此事在人工智能界引起了波澜。DeepSeek作为迅速崛起的中国AI公司，其宣称的低成本训练成本模式，打破了人们对AI大模型训练需高耗费的固有认知。

DeepSeek的DeepSeek-V3及新推出的DeepSeek-R1模型，在成本上仅为OpenAI同类模型的十分之一左右。其通过Multi-Head latent Attention（MLA）和DeepSeek MOE架构节省显存，以专家加载均衡技术和“对偶流水线”机制，高效利用算力，降低成本。同时在数据传输、计算加速等方面也采取了一系列创新措施，如FP8混合精度训练架构。此外，DeepSeek-R1采用强化学习技术和思维链推理，提升推理能力。

然而，马斯克从硬件规模、训练成本合理性及技术突破独立性等方面表达质疑。比如DeepSeek硬件数量的真实性，其宣称的低成本是否包含前期研发投入，以及技术突破是否自主。

从行业视角看，这一质疑反映出AI训练成本、技术效率及未来发展走向等深层次问题。一方面，若DeepSeek模式属实，将为AI行业开辟新的方向，鼓励更多公司以低成本创新；另一方面，也让人们重新审视传统的高算力堆砌模式。

总之，马斯克的质疑虽未定论，但引发了行业深度思考，DeepSeek的创新也为AI发展带来新的可能，推动AI行业在技术与成本间寻平衡、谋创新。

来源：小周科技讲堂