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关于这几天很火的 DeepSeek，我们（Archerman Capital）做了一些研究和思考，和大家分享， enjoy！灰色部分是技术细节，不感兴趣的可略过。
几个事实
DeepSeek并非简单的套壳或蒸馏模型
尽管部分中国的大模型采用了套壳和蒸馏技术，但DeepSeek并非如此。DeepSeek的核心架构基于Transformer，但在架构和工程设计上进行了创新和工艺提升，实现了效率优化。
架构与工程设计的创新
DeepSeek在架构上采用了混合专家模型（MoE）、多头潜注意力（MLA）、多令牌预测（MTP）、长链式推理（CoT）和DualPipe算法等设计，并进行了依赖强化学习（RL）而不加入监督微调（SFT）的训练尝试。在工程上，DeepSeek对数据精度（FP8混合精度）和底层通信进行了优化。这些方法虽然在学术界已有先例，但DeepSeek通过精心设计，解决了技术应用中的难点，实现了理论与工程的平衡。
MoE（混合专家模型）：通过将模型划分为多个专家模块进行分工，训练时分配到不同计算设备以提升效率，推理时动态激活部分专家模块以减少计算负担。DeepSeek通过无辅助损失的自然负载均衡和共享专家机制解决了专家模块工作量不平衡的问题。
MLA（多头潜注意力）：扩展了传统的多头注意力机制，引入潜向量以动态调整注意力机制，捕捉任务中的隐含语义。这在训练中减少了内存和计算开销，在推理中降低了KV缓存占用空间。
MTP（多令牌预测）：在特定场景下同时预测多个令牌，提高信号密度，减少上下文漂移和逻辑连贯性问题，同时减少重复中间步骤，提升效率。
CoT（长链式推理）：将复杂问题拆分为小步中间逻辑，通过标注的长CoT数据微调模型，增强长链推理能力。
DualPipe：设计双重流水线，减少等待时间和“流水线气泡”，提高计算效率。
R1-Zero：仅通过强化学习训练，不加入SFT数据，探索模型自主推演能力。
FP8混合精度训练：引入FP8混合精度框架，减少数据内存占用，同时在关键模块保留更高精度。
底层通信优化：开发高效通信内核，优化带宽利用率，支持大规模部署。
拿内燃机和汽车的发明打个比方，德国人发明了内燃机和汽车，美国人喜欢 Scaling Law，排量越大马力越大，于是从 2 升到 4 升，甚至 8 升排量的车在美国都很常见，所以美国肌肉车很耗油。虽然源头技术不是日本发明的，但日本人擅长把一件事做精，工程上做很多优化，日本 2.5 升排量的车甚至可以做到和美国 5 升排量车一样的百公里加速指标。比如轻量化设计把大钢板换成钢条（类似通过稀疏的办法减少大模型的参数量）；涡轮增压利用废气能量增加空气供给，提高燃烧效率；精密制造，使得发动机零部件的配合更加紧密，从而减少能量损失；等等。
训练成本的误解
有宣传称DeepSeek的训练成本为550万美元，仅为Meta的1/10和OpenAI的1/20，这有些夸张。实际上，预训练几千亿参数的模型在美国的成本不到2000万美元，DeepSeek将成本压缩到三分之一。Meta和OpenAI的成本较高是因为他们在前沿探路，不可避免地会有浪费。后发追赶者可以避免这些浪费。此外，算力成本在过去几年呈指数型下降，不能简单地进行机械比较。
几个观点
开源模型的胜利
DeepSeek代表了开源相对闭源的一次胜利。开源社区的贡献将快速转化为整个社区的繁荣。包括Meta在内的开源力量将在其基础上进一步发展开源模型。开源的力量在于众人拾柴火焰高。
闭源模型的挑战
OpenAI的大力出奇迹路径目前显得有些简单粗暴，但也不排除在达到一定量后出现新的质变，从而再次拉开与开源模型的差距。从AI过去70年的发展经验来看，算力至关重要，未来可能依然如此。
开源模型的商业潜力
DeepSeek让开源模型与闭源模型一样好，甚至效率更高。这降低了购买OpenAI API的必要性，私有部署和自主微调将为下游应用提供更大的发展空间。未来一两年，我们可能会见证更丰富的推理芯片产品和更繁荣的LLM应用生态。
基础大模型的商品化
基础大模型终将商品化。在to B领域，关键在于谁能够将LLM更好地与复杂的生产环节衔接，帮助客户落地并提高生产效率。在toC领域，关键在于谁拥有流量入口，最终获取AI产业价值创造中的最多利润。
对算力的持续需求
根据Jevons悖论，第一次工业革命期间蒸汽机效率的提高反而导致煤炭消耗总量增加。类似地，从大哥大到诺基亚手机普及的年代，正是因为成本降低才得以普及，而普及又导致市场总消费量增加。因此，对算力的需求不会下降。
对数据的持续需求
巧妇难为无米之炊，没有数据就无法训练模型。算法的提高相当于做饭吃饭变得更快，但对数据的渴求会更大。
研究与交流
在研究过程中，我们与多位学术界和工业界的专家进行了交流。由于尚未获得公开提名的许可，暂不提及具体姓名，但在此特别感谢他们的贡献。
关于Archerman Capital
Archerman Capital™是一家美国的成长期股权投资机构，专注于人工智能、数据基础设施、网络安全等领域的成长期投资。其投资组合包括Databricks、Scale AI、Tenstorrent等。该机构采用高度研究驱动和第一性原理的方法。公司总部位于波士顿，在纽约和硅谷设有投资团队。
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