摘要：1月20日，幻方量化旗下公司DeepSeek悄然发布了推理大模型DeepSeek-R1。起初，由于宣传不多，它并未引起太多关注。然而，仅仅几天后，DeepSeek在国内外都爆火，不仅下载量迅速登顶各大应用商店，还导致英伟达股价暴跌，进一步证实了DeepSeek

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本期要点：DeepSeek的真正价值是什么？

你好，我是王煜全，这里是王煜全要闻评论。

今年，或许出乎了所有人的意料，春节期间最火爆的话题竟然是一款国产大模型，由此引发的中美AI科技战讨论也异常热烈。

1月20日，幻方量化旗下公司DeepSeek悄然发布了推理大模型DeepSeek-R1。起初，由于宣传不多，它并未引起太多关注。然而，仅仅几天后，DeepSeek在国内外都爆火，不仅下载量迅速登顶各大应用商店，还导致英伟达股价暴跌，进一步证实了DeepSeek-R1的巨大影响。

相信不少朋友已经体验过了DeepSeek-R1的“深度思考”功能，应该会感受到，这次R1模型不再只是纸面数据高了，现实表现也确实比较出色。

但很快，DeepSeek的官网就频繁出现服务器繁忙、无法注册等情况。据称这源于美国黑客的攻击。而且，美国政府以及相关主流舆论也开始一边倒地对DeepSeek进行打压，甚至有议员提议要对下载DeepSeek的个人和机构进行重罚。

同时，OpenAI也很快做出了回应。他们不仅向公众推出了推理能力更强的o3模型，还发布了一款名为“Deep Research”的智能体产品，可以帮助用户进行深入、复杂的信息查询与分析，而且对Pro用户开放。也就是说，只要你愿意支付每月200美元（约合人民币1450元）的订阅费，就能体验到这款产品。

在这样科技战剑拔弩张的背景下，DeepSeek事件得到了公众极大的关注。虽然我们也在初二对此进行了简单评论，但仍有不少朋友在询问我的具体看法。那么，今天就再深聊聊。

首先，毋庸置疑的是，美国，尤其是他们的政府部门和主流媒体，对于DeepSeek的重视是真实存在的。

这不禁让人想起，1957年苏联成功发射了“斯普特尼克1号（Sputnik 1）”卫星后美国人的反应。

那颗仅重83.6公斤的小卫星，是全世界第一颗人造地球卫星，它震撼了整个西方世界，尤其是让自诩科技领先的美国感受到了前所未有的紧迫感。它不仅展示了苏联在火箭技术和太空探索方面的能力，还表明美国在国家安全方面也落后于苏联。

美国国内舆论一片哗然，觉得美国在美苏争霸中突然之间被苏联反超了。这种巨大的心理压力，直接催生了后来的登月计划。美国政府迅速将国防预算提升到了GDP的9.1%，同时成立了NASA（美国航空航天局）。在接下来的十几年里，NASA聚焦于阿波罗登月计划，最终在1969年实现了人类历史上的首次登月。

因此，当年这件事被称为”斯普特尼克时刻（Sputnik Moment）“，代表着美国的觉醒和决心赶超的开始。

斯普特尼克1号

这次也有几分相似之处。虽然美国一直在渲染“中国威胁论”，从2018年便开始对中国的科技企业进行打压，但“中国威胁论”的具体证据却并不充分，因为中国企业—比如芯片企业—更像在追赶，并不那么领先，所以更像是美国政府的神经过敏。

然而DeepSeek的横空出世，数据超越了美国引以为傲的顶尖AI公司的水平，这终于让美国人足够惊慌，觉得像是中国人又放了一颗“斯普特尼克1号”卫星。

但我们认为，这可能又是美国的一次过度解读。

一方面，早在9月份OpenAI发布o1模型的时候，我们就曾表示，o1的技术优势并非难以超越。思维链的思考过程以及在训练过程中使用强化学习算法，并不是什么独家秘籍，也不是像算力、数据集这样耗时耗力的事情，其他公司完全有可能在短期内学会并掌握这些技术。

但是，我们确实也没想到，率先追上o1模型步伐的，既不是Meta、也不是Anthropic，而是一个中国公司，而且它是如此默默无闻，甚至很多人都记不住它的名字。

另一方面，说句虽然公道、但大家可能不爱听的话，虽然DeepSeek-R1本身具有重要意义，但它并不是ChatGPT3.5那样划时代的战略级产品。

DeepSeek-R1的意义更多体现在战术层面，核心在于三个主要的技术改进：训练能耗的大幅降低、推理延迟的显著减少以及微调成本的巨幅下降。这是典型的优化过程，也是我们中国企业比较擅长的事情。

然而，这种优化存在刚性约束，也就是说，优化空间有限，而且难以实现连续提升。如果过于重视这种优化，可能会在技术竞赛中出现战略级的失误。

而从战略层面看，当前AI的发展还遵循着scaling law，也就是说，砸钱堆芯片堆数据，性能就能提上去。从长期看，已有模型的性能调优的提升空间是有限的，而增加资源投入来推出更强大的模型以提升性能则是没有上限的。

DeepSeek的优化是建立在近期Transformer架构一直难有突破的这个机会窗口期，利用混合专家系统（MoE）将参数利用率提升至了极限。可是，这也意味着，如果留给性能调优的机会窗口期很短暂，这种优化所带来的战术优势将难以维持。

打个比方，14世纪手持火器刚出现时，熟练的弓箭手仍是军队的抢手货，优化自身的射箭技术非常重要；17世纪，燧发枪出现了，弓箭手再怎么训练也难以与之抗衡，战术上的勤奋终究难以弥补战略上的失误。

弓箭手的窗口期长达3个世纪，但在科技日新月异的今天，留给DeepSeek的持续优化、降本增效带来的优势窗口期又是多久，值得大家仔细分析。

但最后，我们认为，美国AI业界确实也出现了很大的失误。他们太急着往前跑，都在想着怎么在性能上领先。但问题是性能领先了，应用能否跟上？

别忘了，市场最先接受的，是能满足应用需求且更廉价的技术，并不需要技术遥遥领先。

就像当年Intel和Windows结盟，就是在摩尔定律的加持下，Intel的算力提升大大超过了应用的需求，因此Intel只好求助于微软，让Windows把系统做得越来越复杂，以消耗更多算力，逼着用户升级硬件，从而延续了Intel的芯片生意。但这个模式明显是不可持续的。

现在虽然AI在终端智能和空间智能等方面还有巨大的提升空间，对算力仍然有很强的需求，但在OpenAI领先的生成式人工智能领域，现有算力已经足以支撑应用。我们在去年底的要闻评论里就提到过，OpenAI明显有战略问题，对应用开发的支持明显不足，这时候他们需要的是Wintel联盟，是优化结构、降低成本，而不是一味不惜成本地追求技术领先。

有趣的是，我们看到，虽然美国政府在想尽办法来封杀DeepSeek，众多美国科技巨头却纷纷接入DeepSeek的模型。你看，很明显各家科技巨头、尤其是云平台提供者确实看懂了DeepSeek的价值，希望引入DeepSeek，以获得对AI应用的更好支持。

如果延续这个趋势，生成式AI的应用—也就是我们说的AIGS人工智能生成服务—的大繁荣应该就快到来了，只不过这个繁荣是DeepSeek、而不是OpenAI带来的。

但仍然有个悬念，那就是美国政府除了对DeepSeek封杀之外还会做什么？当年的斯普特尼克时刻确实带来了美国政府的空前投入，导致了航天科技的大繁荣，这次的DeepSeek时刻又会带来什么呢？

这也是我们科技特训营在今年的研究重点：在这个机会层出不穷、但形势也瞬息万变的时代，在潮流将要到来时做出准确预测，帮大家把握住机会。

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以上就是今天的内容，我们明天见。

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来源：王煜全