摘要：一些数据足以证明DeepSeek的火爆。1月27日，DeepSeek在中国区和美国区苹果App Store免费榜上同时冲到了下载量第一；DeepSeek单周下载量高达约240万次……
今年春节，一款中国大模型席卷了全球AI圈。
引发这场全球范围内AI讨论的是DeepSeek R1，直接对标OpenAI去年9月发布的OpenAI o1系列模型。
一些数据足以证明DeepSeek的火爆。1月27日，DeepSeek在中国区和美国区苹果App Store免费榜上同时冲到了下载量第一；DeepSeek单周下载量高达约240万次……
直到DeepSeek R1发布之前，OpenAI o1还让中国大模型厂商们望尘莫及。DeepSeek R1的出现，让OpenAI CEO奥特曼感叹，“这是个令人印象深刻的模型”，英伟达更是称赞DeepSeek R1为最先进的大语言模型。
更重要的是，相比OpenAI在模型上的闭源，以及o1模型付费使用限制，DeepSeek R1不仅开源，并且免费供全球用户无限调用。
这场由DeepSeek掀起的AI风暴之下，也引发了全球范围内AI从业者的跟随，也引起了一些恐慌和攻击。
“大模型开源之王”的Meta内部员工爆出“Meta生成式人工智能部门陷入恐慌”；OpenAI的压力也溢于言表，两周内接连发布三个大模型：两个AI智能体 Operator、Deep Research、推理模型o3-mini。
另一方面，1月28日凌晨，DeepSeek官网连续发布两条公告称，DeepSeek线上服务受到大规模恶意攻击。
DeepSeek俨然站在了风暴中心。很关键的一点在于，DeepSeek打破了大模型行业拼算力的共识，DeepSeek用不到OpenAI十分之一的资源，就做出了性能对标OpenAI o1的DeepSeek R1。
这时候问题来了，倘若大模型不需要那么多算力进行训练和推理，AI上下游产业还会那么性感吗？
资本市场给出了答案。截至1月27日美股收盘，美股科技股大跌，费城半导体指数下跌9.2%、英伟达股价下跌近17%。
一夜之间，一切与AI有关的环节都发生了微妙的变化。蝴蝶效应还在继续，AI行业的走向也在持续变幻莫测，DeepSeek似乎成了重新制定游戏规则的那一个。
被攻击、被力挺，DeepSeek被“包围”了
2023年春节，ChatGPT的横空出世点燃了AI行业的火种。自那之后，几乎每年春节都有爆火的大模型出现。2024年是Sora，2025年是DeepSeek。
不同的是，前两年站在C位的公司是美国的OpenAI。今年，站在C位的是中国的深度求索。
连续多日登顶苹果App Store全球下载榜首；DeepSeek上线20天，日活突破2000万。作为一家AI创业公司，这股来自东方的“神秘力量”彻底冲击了AI行业。
这股力量很快席卷了远在大洋彼岸的硅谷。要知道，自文本大模型ChatGPT横空出世后，视频大模型Sora，再到深度推理模型o1，OpenAI是行业的范式企业，其他大模型企业通常扮演追随的脚步。
拿o1大模型来说，自去年9月推出以来，国内大模型企业尚未推出能与之对标的大模型。这一次，DeepSeek用更小的算力、更低的成本，带来了DeepSeek R1，无疑让市场眼前一亮。
实际上，相比OpenAI和它的中国效仿者们用数亿美元训练大模型，DeepSeek的思路始终是“花小钱，办大事”。
早在去年12月底，DeepSeek发布对标GPT-4o的V3模型，其仅使用2048块英伟达H800芯片，耗费约560万美元。相比之下，GPT-4o使用上万块英伟达H100芯片（性能优于H800），训练成本约1亿美元。
去年5月，DeepSeek发布DeepSeek-V2 ，价格仅为GPT-4 Turbo的近百分之一。也是从那时候开始，字节、阿里、百度等大模型相继宣布降价，DeepSeek更是一年内3次降价，每次降幅超过85%。
无论是价格，还是训练成本，DeepSeek都不追求大而全的路线，而是走在细分和创新的路线上。
比如，DeepSeek提出了一种新的MLA（多头潜在注意力）架构，与DeepSeek MoESparse （混合专家结构）结合，把显存占用降到了其他大模型最常用的MHA（多头注意力）架构的5%-13%。
此外，DeepSeek通过“数据蒸馏”技术来训练模型，即用一个高精度的通用大模型当老师，仅用1/5的数据量达到同等效果，促成了成本的下降。
对标OpenAI只是表面，本质上，DeepSeek冲击的是整个大模型行业，也面临着前所未有的压力。
在登顶中国和美区苹果应用商店24小时后，DeepSeek再次站在风暴中心：OpenAI对媒体指控 DeepSeek未经许可“蒸馏”了其专有技术。
美国多位官员也发声支持这一指控，包括特朗普的人工智能顾问大卫·萨克斯、特朗普提名的美国商务部长霍华德·卢特尼克。
所谓的“蒸馏”，指通过对更大、更强模型的学习，让小型模型能够在特定任务上以更低的成本取得类似效果。
此次争议源于OpenAI的最大投资方微软。1月29日，据外媒报道，微软的安全研究人员发现，DeepSeek相关人士可能使用 OpenAI 应用程序编程接口 (API)，未经授权窃取了大量数据。
此外，DeepSeek的线上服务一直在遭到不同程度的攻击。从最开始是SSDP、NTP反射放大攻击，到1月28日增加了大量HTTP代理攻击，针对DeepSeek的网络攻击一直在层层加码。
被质疑、被攻击的另一面，还有不少企业在迅速适应并拥抱DeepSeek带来的新变化。
在云领域，华为云、腾讯云、阿里云、百度智能云、火山引擎、京东云、360数字安全等多平台都宣布上线DeepSeek大模型。此前海外的亚马逊云、微软智能云等云巨头也已官宣支持。
在芯片领域，继英伟达、AMD、英特尔等海外芯片巨头加入支持，国内芯片公司天数智芯、摩尔线程接连宣布支持DeepSeek模型。
无论是被攻击，还是被支持，DeepSeek被包围是意料之中的事，这也是行业明星项目的必经之路。也只有经得住质疑与对比，才能在“百模大战”中站稳脚跟。
靠技术创新，DeepSeek掀起AI风暴
自2023年以来，大模型行业从来不缺新闻。但堪称爆火的项目，没几个。ChatGPT、Kimi是，如今的DeepSeek也是。
某种程度上来讲，和众多追随OpenAI的大模型不一样，DeepSeek成了新一轮AI风暴的发起者。
当前，DeepSeek R1被公认为是目前最先进的大语言模型之一，能够提供高质量的语言处理能力，其在数学、代码、自然语言推理等任务上的性能可比肩OpenAI o1模型正式版。
在AIME 2024数学基准测试中，DeepSeek R1得分率为79.8%，OpenAI o1的得分率为79.2%；在MATH-500基准测试中，DeepSeek R1得分率为97.3%，OpenAI o1的得分率为96.4%。
DeepSeek R1强大的推理能力，离不开DeepSeek的技术创新，其创新性的训练方法也给行业提供了新的思路：DeepSeek摒弃了传统的监督微调（SFT）路径，转而通过强化学习（RL）来优化推理路径。
普遍观点认为，大模型训练必须先通过大量标注数据进行 SFT，才能让模型具备基础能力，之后才考虑使用RL进行能力提升。OpenAI此前的数据训练非常依赖人工干预，耗费了不少人力和财力。
然而，DeepSeek这项研究发现，大模型可以完全依靠强化学习获得强大的推理能力，无需任何监督式微调。
这项训练方法，率先出现在实验性R1-Zer版本上，随后又在DeepSeek-V3-base模型上应用强化学习，完全抛开了传统的监督式微调环节。
最终结果显示，DeepSeek R1在完全没有人工标注数据的情况下，DeepSeek系列模型通过不断尝试和反馈，展现出了持续的自我进化能力。
在技术创新方面， DeepSeek采用了创新的设计，如 MoE-2048 架构。其中，每个token能激活8个专家模块，使得模型参数的利用率大幅提升至72%，训练效率相较于传统的Transformer架构提高了整整3倍。
DeepSeek大模型能力已然有目共睹，更为重要的是，DeepSeek正在用创新性的低成本思路颠覆市场格局。
以DeepSeek R1为例，其性能与GPT o1相当，然而预训练成本却仅为557.6万美元，仅为GPT-4o的十分之一。同时，DeepSeek API服务定价远低于OpenAI，以输出为例，输出每百万tokens 16元（约2.2美元），GPT o1输出每百万tokens 60美元。
站在整个行业视角，DeepSeek在提供更便宜、更好用的深度推理模型的同时，践行开源理念，让深度推理模型不再是一个黑匣子，给行业也带来了新的启发。
这两年，开源和闭源的路线之争是大模型行业讨论的焦点，前者以Meta为代表，后者以OpenAI为代表。
此前，OpenAI推出的ChatGPT、Anthropic推出的Claude均采用闭源，并凭借头部的影响力，将闭源路线推到领先位；如今，DeepSeek的成功，无疑给支持开源路线的人信心。
DeepSeek爆火后，同样支持开源路线的Meta首席人工智能科学家Yann LeCun表示，DeepSeek的成功代表了开源人工智能模型的胜利。“开源模型正在超越专有模型。”他在LinkedIn上的一篇帖子中写道。
实际上，像DeepSeek这样开源更深远的意义在于，将如何构建模型的过程通过论文的形式公开，为行业提供了极大的透明度，推动整个大模型行业的进步。
伴随DeepSeek R1既免费，又开源，还跻身第一梯队的超预期表现，直接引发了市场对大模型行业的质疑：众多科技巨头投入更多算力和资金做出来的东西，和DeepSeek水平相似，“OpenAI们”真的值那么多估值吗？
DeepSeek不仅打破了AI大模型领域“拼算力”的逻辑，还动摇了投资者对高科技晶片的信心：AI行业也许并不需要那么多晶片，也可以训练出性能好的大模型。
多方的声音直接冲击了美国科技股的资本表现。1月27日美股收盘，美国科技股大跌，其中英伟达股价下跌近17%，市值蒸发近6000亿美元，规模创美股史上最大。
这场由DeepSeek卷起的风暴还在继续。从市场竞争格局来看，DeepSeek的崛起打破了原有的平衡，对传统的 AI 巨头构成了挑战，促使整个行业重新审视自身的技术路线和市场策略。
恐慌、跟随、降价，
DeepSeek引起的蝴蝶效应来了
今年春节之前，提起DeepSeek，大多数人还有些陌生，行业的目光也都集中在OpenAI以及一些科技巨头身上。
没想到，DeepSeek的横空出世让本就不平静的湖水再度泛起涟漪，也顺势引发了一系列的蝴蝶效应。
正如英伟达高级研究科学家Jim Fan评价道：“我们正生活在一个特殊的时代：一家非美国公司在真正践行着OpenAI最初的使命——开展真正开放的前沿研究，为所有人赋能。”
有人惊叹，也有人恐慌。
最先坐不住的莫过于OpenAI。自两年前推出ChatGPT以来，OpenAI就是行业风向标，OpenAI的很多思路也都被行业认可。
比如开源路线。2月1日，奥特曼参与海外社交平台Reddit “问我任何事” 的问答活动。活动中，奥特曼首次承认，OpenAI的闭源策略“站在了历史错误的一边”。如奥特曼所说，“我们需要找到一个不同的开源策略”，“目前的OpenAI正处于一个‘复杂而微妙’的境地，并且面对重重挑战”。
比如训练方式。此前，OpenAI定义了大模型训练的四个阶段：预训练、监督微调、奖励建模、强化学习。现在，这个范式被打破了，DeepSeek已然证明可以跳过和简化某些环节来提升模型的训练效率和性能。
又比如“尺度定律”。这两年，OpenAI CEO奥特曼一直坚称，OpenAI的业务有三个关键因素推动：芯片、数据和资金。人们向他的公司投入的这三个元素越多，就像向蒸汽火车的熔炉里投入煤炭一样，它产生的人工智能就越强大。
如今，这个理论再次被DeepSeek击破。如果能用更便宜甚至免费的模型来达到OpenAI的成绩，那OpenAI的商业模式将受到质疑，其市场份额也将被蚕食。
如此猛烈的冲击，让OpenAI没有太多时间恐慌，OpenAI必须迅速做出跟随式地调整。
2月1日，OpenAI发布o3-mini，这是OpenAI首个开放给免费用户的推理模型；2月5日，OpenAI 宣布o3-mini大语言模型正式向ChatGPT用户和开发者开放使用；2月6日，OpenAI宣布向所有用户开放ChatGPT搜索功能，且无需注册。
几天之内的“放大招”，都来自DeepSeek带来的压力。
据Wired报道，OpenAI提前发布o3-mini是为了应对DeepSeek上周一发布的专注推理的大语言模型 R1。后者的发布引发了人工智能股票的大幅抛售，也让人们对OpenAI模型的成本效益产生怀疑。
据OpenAI介绍，o3-mini是其最具成本效益的推理模型，在科学、数学、编程等领域的能力较强，同时兼具o1-mini的低成本和低延迟特点，o3-mini可与联网搜索功能搭配使用，不过o3-mini还不支持视觉功能。
与此同时，OpenAI也在提供越来越低的API调用价格。据OpenAI介绍，自GPT-4推出以来，每个token的定价下降了95%。o3-mini输入、输出每百万tokens的定价分别为0.55美元、4.4美元，仍高于DeepSeek R1。
OpenAI的恐慌与跟随只是这场蝴蝶效应的一个切面，DeepSeek这只蝴蝶扇动翅膀的力度很大。
1月30日，Anthropic CEO达里奥·阿莫迪发万字长文呼吁“锁死芯片出口”，以确保AGI只发生在美国。当日，外媒援引消息人士的话称，美国正在考虑对售华芯片实施额外限制的可能性，其中包括Dario建议限制的芯片 H20。
当然，我们都清楚，技术封锁并非保持优势的长期有效手段，开放与合作才更有利于AI行业的未来发展。技术封锁或许只是这场AI战役的开端，以DeepSeek为代表的中国AI企业面临的挑战还有很多。
眼下，AI世界正发生一些变化。DeepSeek带来的变革，正在深刻地变革整个AI产业链。低成本的开发模式或许将衍生出一系列低门槛的行业创新规则、创新方式，吸引更多创业玩家入场。
这场由DeepSeek掀起的新“ChatGPT”时刻，仍在发生新的故事。
来源：连线Insight