摘要：这两年，AI简直就是科技界的“当红炸子鸡”，全球都在盯着它。尤其是大语言模型（LLM）这一块，从聊天机器人、智能写作助手，到语言翻译、内容生成，这些大语言模型的应用场景越来越多，让人眼花缭乱。而且它们的潜力和价值，也不是盖的！
这两年，AI简直就是科技界的“当红炸子鸡”，全球都在盯着它。尤其是大语言模型（LLM）这一块，从聊天机器人、智能写作助手，到语言翻译、内容生成，这些大语言模型的应用场景越来越多，让人眼花缭乱。而且它们的潜力和价值，也不是盖的！
在这样的大背景下，DeepSeek R1模型横空出世，这段时间也是把把整个AI领域都给炸开了锅！它不仅在技术上取得了惊人的突破，还在市场格局上掀起了不小的波澜。最让人意外的是，它甚至还让英伟达的股票价格出现了下跌。
有人就问了：DeepSeek R1到底厉害在哪儿？为啥它这么牛，英伟达股票反而跌了呢？
先说说它的性能，这也是让很多人都感到厉害的地方，DeepSeek R1在推理等关键任务上，表现是一点都不输给那些国际顶尖的模型。
官方公布的数据更是让人眼前一亮，DeepSeek R1在数学、代码和推理任务上的表现，和OpenAI的o1模型不相上下。这意味着，DeepSeek R1在实际应用中，能提供和国际一流模型一样高效的处理能力和精准输出，用户体验那是相当棒！网友们用了然后热评不断！
但真正让人惊叹的，还是它的低成本训练。现在训练一个高性能的大语言模型，成本可不是一般高，动辄就是上亿美元。这可让不少企业和研究机构望而却步。但是DeepSeek R1呢？它只花了六百多万美元就实现了和高端模型相媲美的性能。这成本控制能力，它不仅打破了“高性能模型必然高成本”的传统认知，还为AI技术的普及和应用开辟了一条新路。
说到这儿，还得提提开源和闭源的问题。
在AI领域，一直都是两种发展路径，要不开源要不就闭源。像Meta的LLaMA这种开源模型，那可是把代码、架构和训练方法都公开了，全球的开发者都能自由使用、修改和扩展。这种模式，极大地促进了技术的传播和创新。开发者们可以在开源模型的基础上，根据自己的需求，开发出各种各样的应用场景。
再看看像OpenAI的GPT这种闭源模型，就不一样了。它们把核心技术牢牢掌握在自己手里，只通过付费的API接口让用户使用模型的功能，但不会公开内部结构和训练细节。虽然这种方式在一定程度上保证了商业价值和安全性，但也限制了开发者对模型的深度定制和创新。
而DeepSeek R1它是开源的！不仅继承了开源模型的开放性优势，还通过技术创新和性能提升，给开源生态注入了强大的动力。
开源生态的潜力有多大？这可是为全球开发者提供了一个强大的基础平台，让开发者们可以自由探索、创新和协作，《2024年度AI十大趋势报告》都说了，AI大模型的开源生态将成为推动AI产业发展的重要模式。
无论是小型创业团队，还是独立开发者，只要有创意和想法，就能借助DeepSeek R1的开源力量，实现自己的AI项目。这种趋势，将极大地激发全球AI创新的活力，让更多人参与到人工智能的发展中来。
DeepSeek R1的技术创新路径，那可是相当关键。其中，MoE（Mixture of Experts）技术绝对是关键一环。
MoE技术的原理，说白了就是把一个庞大的模型分成多个子模型，这些子模型就像是各个领域的专家。当用户提出一个任务时，系统会根据任务的具体需求，动态调用最适合的子模型来处理。这种分块和动态调用的方式，极大地提高了资源的利用效率。
和传统的Dense Activation（密集激活）方式比起来，MoE技术的优势那可是太明显了。
打个比方，假设你生病了去医院看病。在传统的Dense Activation模式下，医院的各个科室都会对你的病情进行检查和诊断，不管你是否真的需要。这就像是一个庞大的模型对每个任务都进行全面处理，不仅浪费资源，还降低了效率。
而MoE技术呢？它就像是医院根据你的症状，直接把你引导到最合适的科室，由专业的医生进行诊断和治疗。这样既节省了时间，又提高了诊断的准确性和效率。通过MoE技术，DeepSeek R1模型能够在不同的任务场景中，灵活调用最适合的子模型，从而实现高效资源利用，降低成本的同时提升性能。
强化学习也是DeepSeek R1技术创新的一大亮点。在传统的模型训练中，SFT（Supervised Fine-Tuning，监督式微调）是一种常用的方法。这种方法依赖于大量的高质量标注数据，通过对模型进行微调，使其能够更好地适应特定的任务。但获取高质量的标注数据，那成本可太高了，而且在一些复杂的任务中，标注数据的获取难度极大。这就限制了模型的训练和优化，增加了训练成本。
DeepSeek R1通过强化学习的应用，成功减少了对SFT的依赖。
简单说，强化学习是一种通过与环境交互，根据反馈信号来学习最优策略的方法。
在模型的训练中，强化学习可以让模型在不断的尝试和反馈中，自动调整自身的参数，以达到更好的性能。这种方式不再依赖于大量的标注数据，而是通过模型自身的探索和学习，实现优化。
这种不仅能降低了训练成本，还提高了模型的适应性和灵活性。R1的这一技术创新，为AI模型的训练提供了新的思路和方法，进一步推动了AI技术的发展。
DeepSeek R1的出现，打破了闭源模型可能导致的垄断局面。以前啊，一些闭源的高端模型，凭借其强大的性能和商业价值，在市场上占据主导地位。
这些模型的开发者通过控制核心技术，限制了其他企业和开发者的发展空间。但现在DeepSeek R1的开源生态崛起，为全球开发者提供了一个平等竞争的平台。开源模型的开放性和共享性，让更多的开发者能够参与到AI技术的开发和创新中来，打破了闭源模型的垄断壁垒。
R1的开源特性，就像是一座通往AI世界的桥梁，让更多的开发者能够跨越技术门槛，进入这个充满机遇的领域。无论是来自发达国家的顶尖团队，还是发展中国家的新兴力量，都可以在这个开源平台上发挥自己的才华，创造出具有创新性的AI应用。
但DeepSeek R1的成功，也带来了一些让人意想不到的情况出现。
最让人关注的，就是英伟达股票的下跌。
“资源的诅咒”是指一个企业或行业过度依赖某种稀缺资源，而忽视了技术创新和多元化发展。在人工智能领域，英伟达凭借其强大的GPU技术，成为了行业的核心供应商。许多高端AI模型的训练都需要大量的GPU资源，这使得英伟达在市场上占据了重要的地位。
但随着DeepSeek R1模型的成功，人们开始意识到，打造优秀的AI模型并不一定需要大量的先进GPU资源。DeepSeek R1通过技术创新和开源生态的力量，实现了高性能和低成本的平衡，这在一定程度上削弱了英伟达在AI硬件领域的垄断优势。
R1模型发布之前，市场普遍认为，高性能AI模型的训练离不开大量的GPU资源。英伟达的股票一直受到市场的青睐，这个没话说。但这一预期破了。
现在市场认为，就算没有大量的GPU资源，也能够训练出优秀的AI模型。
避免不了的，市场对英伟达显卡的需求预期发生了变化。投资者们肯定开始担心，如果随着类似DeepSeek R1这样的开源模型的普及，英伟达显卡的需求可能会减少。所以英伟达跌也是必然的。
DeepSeek R1的成功，是咱们在AI领域技术突破的象征。这意味着咱们在AI领域已经具备了与国际领先水平竞争的能力。通过技术创新和开源生态的建设，咱们正在逐步打破国际垄断，走向AI技术的前沿。
同时，这个事也让我们深刻认识到技术创新和开源生态的重要性。
技术创新是推动AI发展的核心动力，而开源生态则是促进技术传播和创新的重要平台。只有不断进行技术创新，同时积极建设开源生态，才能让AI技术在全球范围内得到更广泛的应用和发展。
现在看，DeepSeek R1的成功也只是一个开始。后期随着更多的开源模型的出现和技术创新的推进，AI领域将迎来更加繁荣和多元化的局面。
说实话，DeepSeek R1的出现，让小编我自己、我们对AI的未来充满了期待。从DeepSeek R1这件事，看到了中国在AI领域崛起的希望。
我们不再只是跟在别人后面，而是有了自己的核心技术，甚至开始引领一些方向。这让我相信，只要我们持续创新，保持开放的心态，未来AI的发展一定会更加精彩。
来源：光灿热评
