Stratechery 的这篇《DeepSeek FAQ》万字长文。
总结了所有 #DeepSeek# 相关的问题。包括 V3 的意义，R1 的意义，对英伟达的影响，是否应该监管等等。
这是一篇尊重事实、客观理性、逻辑清晰的文章。 推荐阅读。
对这篇文章的10个要点的中文总结：
1. DeepSeek 的 R1 推理模型:
DeepSeek 开发了一个名为 R1 的推理模型，该模型可与 OpenAI 的 o1 相媲美，这表明 OpenAI 在推理模型方面的领先地位不再是不可挑战的。R1 和 R1-Zero 是行业内非常重要的进展。
2. DeepSeek 低廉的训练成本 (V3 模型):
DeepSeek 的 V3 模型的训练成本出奇地低，仅为 557.6 万美元，凸显了训练效率和硬件优化方面的重大进展。这个成本仅仅是最终训练运行的成本，不包括之前的研究或其他实验。
3. H800 优化:
DeepSeek 专门针对 H800 GPU 优化了其模型和基础设施，H800 GPU 的内存带宽低于 H100 GPU。这些优化是一种巧妙的规避美国制裁的方法，展示了使用现有资源取得的惊人成果。
4. DeepSeekMoE 和 DeepSeekMLA 的突破:
DeepSeek V2 引入了两项创新：DeepSeekMoE，它使用“专家混合”方法来实现高效的模型激活；以及 DeepSeekMLA，它压缩键值存储，减少推理过程中的内存使用量。
5. R1-Zero 的纯强化学习:
DeepSeek 的 R1-Zero 模型使用纯强化学习 (RL) 进行训练，无需人工反馈 (RLHF)。 它自主学习了推理技能，展示了纯强化学习在人工智能开发中的潜力。
6. 蒸馏和模型收敛:
DeepSeek 可能使用了蒸馏（基于较大模型的输出来训练较小的模型）来增强其模型，从而促成了各种人工智能模型质量的趋同，并展示了模型从模型中学习的力量。
7. 开源战略:
DeepSeek 致力于开源其模型，这是一个吸引人才和培养强大技术生态系统的战略举措，这与 OpenAI 等公司的闭源方法形成对比。
8. 对大型科技公司的影响:
DeepSeek 高效且开源的模型的出现将影响多家大型科技公司：微软和亚马逊将从中受益，苹果将从边缘推理能力中获益，而 Meta 则从降低的推理成本中获益。然而，谷歌由于业务的商品化以及其 TPU 的优势减弱而面临损失。
9. 英伟达的不确定性:
DeepSeek 的成功挑战了英伟达的主导地位，展示了无需更先进的硬件也能实现创新，并导致人们对英伟达未来增长的潜在担忧。
10. 芯片禁令的负面影响:
这篇文章暗示，美国的芯片禁令可能无意中刺激了 DeepSeek 的创新，突出了竞争的重要性，而非贸易限制和法规等防御措施。此外，芯片禁令未能阻止一个领先的人工智能模型的发布。
作者的建议：
1. 拥抱竞争和创新，而非防御措施：
停止关注防御策略：
作者反对加倍采取诸如扩大芯片禁令或实施限制竞争的严格法规等措施。 他认为这些行动从长远来看会适得其反。美国不应该试图限制他人的进步，而应该投资于自身的创新。
剔除“糟粕”：
作者建议美国公司应该精简运营，专注于最重要的事情：赢得技术竞赛。 这意味着消除可能阻碍他们竞争能力的官僚主义、干扰和低效率。
允许自己去竞争：
这是呼吁美国摆脱恐惧，迎接 DeepSeek 带来的挑战。 美国不应害怕被超越，而应专注于创新以重新获得领先地位。 他敦促美国采取竞争者的心态，而不是专注于监管。
2. 拥抱开放和协作（隐含意义）：
学习 DeepSeek 的开放方法：
DeepSeek 对开源模型的承诺被认为是一种战略优势，有助于吸引人才并建立强大的生态系统。 作者暗示，美国（和西方公司）应该认识到封闭系统的局限性，并考虑更协作的方法的好处。
认识到多种人工智能的重要性：
他还指出，对人工智能的恐惧不如只有一个或少数几个人工智能公司掌握权力的问题严重。 开发多种人工智能对整个生态系统都有好处。
承认封闭系统的失败：
总结了所有 #DeepSeek# 相关的问题。包括 V3 的意义，R1 的意义，对英伟达的影响，是否应该监管等等。
这是一篇尊重事实、客观理性、逻辑清晰的文章。 推荐阅读。
对这篇文章的10个要点的中文总结：
1. DeepSeek 的 R1 推理模型:
DeepSeek 开发了一个名为 R1 的推理模型，该模型可与 OpenAI 的 o1 相媲美，这表明 OpenAI 在推理模型方面的领先地位不再是不可挑战的。R1 和 R1-Zero 是行业内非常重要的进展。
2. DeepSeek 低廉的训练成本 (V3 模型):
DeepSeek 的 V3 模型的训练成本出奇地低，仅为 557.6 万美元，凸显了训练效率和硬件优化方面的重大进展。这个成本仅仅是最终训练运行的成本，不包括之前的研究或其他实验。
3. H800 优化:
DeepSeek 专门针对 H800 GPU 优化了其模型和基础设施，H800 GPU 的内存带宽低于 H100 GPU。这些优化是一种巧妙的规避美国制裁的方法，展示了使用现有资源取得的惊人成果。
4. DeepSeekMoE 和 DeepSeekMLA 的突破:
DeepSeek V2 引入了两项创新：DeepSeekMoE，它使用“专家混合”方法来实现高效的模型激活；以及 DeepSeekMLA，它压缩键值存储，减少推理过程中的内存使用量。
5. R1-Zero 的纯强化学习:
DeepSeek 的 R1-Zero 模型使用纯强化学习 (RL) 进行训练，无需人工反馈 (RLHF)。 它自主学习了推理技能，展示了纯强化学习在人工智能开发中的潜力。
6. 蒸馏和模型收敛:
DeepSeek 可能使用了蒸馏（基于较大模型的输出来训练较小的模型）来增强其模型，从而促成了各种人工智能模型质量的趋同，并展示了模型从模型中学习的力量。
7. 开源战略:
DeepSeek 致力于开源其模型，这是一个吸引人才和培养强大技术生态系统的战略举措，这与 OpenAI 等公司的闭源方法形成对比。
8. 对大型科技公司的影响:
DeepSeek 高效且开源的模型的出现将影响多家大型科技公司：微软和亚马逊将从中受益，苹果将从边缘推理能力中获益，而 Meta 则从降低的推理成本中获益。然而，谷歌由于业务的商品化以及其 TPU 的优势减弱而面临损失。
9. 英伟达的不确定性:
DeepSeek 的成功挑战了英伟达的主导地位，展示了无需更先进的硬件也能实现创新，并导致人们对英伟达未来增长的潜在担忧。
10. 芯片禁令的负面影响:
这篇文章暗示，美国的芯片禁令可能无意中刺激了 DeepSeek 的创新，突出了竞争的重要性，而非贸易限制和法规等防御措施。此外，芯片禁令未能阻止一个领先的人工智能模型的发布。
作者的建议：
1. 拥抱竞争和创新，而非防御措施：
停止关注防御策略：
作者反对加倍采取诸如扩大芯片禁令或实施限制竞争的严格法规等措施。 他认为这些行动从长远来看会适得其反。美国不应该试图限制他人的进步，而应该投资于自身的创新。
剔除“糟粕”：
作者建议美国公司应该精简运营，专注于最重要的事情：赢得技术竞赛。 这意味着消除可能阻碍他们竞争能力的官僚主义、干扰和低效率。
允许自己去竞争：
这是呼吁美国摆脱恐惧，迎接 DeepSeek 带来的挑战。 美国不应害怕被超越，而应专注于创新以重新获得领先地位。 他敦促美国采取竞争者的心态，而不是专注于监管。
2. 拥抱开放和协作（隐含意义）：
学习 DeepSeek 的开放方法：
DeepSeek 对开源模型的承诺被认为是一种战略优势，有助于吸引人才并建立强大的生态系统。 作者暗示，美国（和西方公司）应该认识到封闭系统的局限性，并考虑更协作的方法的好处。
认识到多种人工智能的重要性：
他还指出，对人工智能的恐惧不如只有一个或少数几个人工智能公司掌握权力的问题严重。 开发多种人工智能对整个生态系统都有好处。
承认封闭系统的失败：
