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DeepSeek这把火，烧旺了谁，又烧疼了谁？

投资家 · 公众号 · · 2025-02-01 21:39

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来源 | 笔记侠

1、为什么大家会觉得DeepSeek厉害？

很大程度上是这两年国内赶得太费劲了，无论是大厂还是创业公司。

2、DeepSeek的意义

DS的意义在于它是开源的，在取得与GPT一样水平的能力后，开源给了所有人，让创业者可以站在相当于GPT的肩膀上持续开发。

这不仅会大幅降低创业者的门槛与成本，也是类似奥特曼们不太愿意看到的。

更可贵的是，DeepSeek显然算法上也更有优势，逻辑性更好，自我学习能力也更强。

3、谁是受益者？

DS的创新，会极快降低2B、2C的 AI应用成本，极大规模化AI应用市场，提高生产力，同时随着AI对经济生活渗透的深化，会继续长期推高对芯片、能源的需求。

成本加速一个数量级接着一个数量级地干下去，相信未来整个市场会找到数据模型和算力的“拼多多”之道。2025年应该更加大概率加速应用端起飞，开启“Agentic AI” （代理型人工智能）元年。

过去能源对生产力的促进，要面对高技能人才世代培训的瓶颈，现在AI起来了，瓶颈弱化了。能源+AI可以直接更快推动文明的进化。

芯片（含半导体产业）应该是最大的受益者。

梁文锋在访谈中提到， 未来对他们的卡点：高端芯片的禁运。

希望中国光刻机也突破一下，光刻机产业链比较长，需要的时间也长。时间是中国人的好朋友。

4、DeepSeek带火了一个经济学名词：

杰文斯悖论，这个悖论指出，技术的进步可能会加速自然资源的消耗。

蒸汽机的进步可以使用更少的煤炭，却导致煤炭需求大幅上升。从这个角度看，社会需要更多的数据中心，更多的AI芯片。

DeepSeek带来的技术进步虽然使单个应用所需资源急剧减少，但总体需求反而增加，导致总资源需求上升。

在一个新技术产业的导入期和增长期，杰文斯悖论的效应明显。

20世纪90年代的手机叫大哥大，跟砖头一样重，一部卖2万人民币。人们都以为其暴利，其实那时的手机部门营收很低。

后来2G的全球通手机出现，一部只卖几千元，城市中产人手一台，才发现大降价带来真正的规模利润。

同理，当AI普及后，市场会变很大。

5、正如计算机有性能的摩尔定律，AI圈也出现了训练的成本曲线：

2020 年，Anthropic 的团队发表过一篇论文，推测算法进步导致的曲线平移约为“每年 1.68 倍”。很可能这一速度如今已经显著加快，大概是“每年 4 倍”左右。

其结果是：在保持模型质量不变的情况下，价格大幅下降的情况已经持续出现好几年了。

Claude 3.5 Sonnet 在最初的 GPT-4 发布 15 个月后才面世，它在几乎所有基准上都超过了 GPT-4，但其 API 价格却便宜了大约 10 倍。

DeepSeek-V3 的训练成本相比于一年前开发的美国现有模型减少了 8 倍左右。

6、不攻自破的5万块A100：

如果DeepSeek有5万多块A100，A100的价格大约在3-3.5万美元，取中间值3.25万美元来计算。5万多块A100，梁文峰要有16亿美金来买。

7、市值最高的10家公司，可能将来替换一半：

AI时代极致技术和产品火爆的速度越来越快了。

Instagram2年半获取过亿用户；TikTok9个月获取过亿用户；Chat GPT2个月获取过亿用户；现在DeepSeek只上线了几天就下载榜首全球第一，这样的速度下去，绝对超过ChatGPT。

这样的速度意味着，高质量的技术创新会更高效地结合商业红利和资本红利，这意味着五年后全球资本市场上现在的市值最高的十家公司很可能50%会被创新企业替代。

8、现实的微软：

微软转头也很快。微软表示，已将DeepSeek的R1人工智能模型在其Azure云计算平台和GitHub 开发者工具上提供。该人工智能模型将在平台的模型目录中提供，并将加入微软提供的 1,800 多个模型。

此举正值微软寻求减少对 ChatGPT制造商OpenAI的依赖之际。

9、所有的业绩会，DeepSeek都成了必问问题：

扎克伯格说，仍在评估其创新点，并计划吸收其中一些技术，无论技术来自哪里，AI领域的进步都需要相互学习，每次的技术发布都会推动整个行业前进。

微软 CEO 萨提亚说，Deepseek 有一些真正的创新。

用于生产芯片的光刻机巨头ASML （阿斯麦） CEO 傅恪礼说，DS会让带来更多半导体（存储芯片、逻辑芯片等）的需求。

10、DeepSeek对英伟达的威胁：

Deep Seek有算力，但不需要像OpenAI那样储备算力。DeepSeek 强大的地方是大幅降低了预训练成本，所以对英伟达构成威胁。

因为推理不一定需要英伟达的芯片，所以DeepSeek 采用了AMD 的推理芯片。

英伟达为此作了回应表示，主要意思是DS 发布的新模型是一项“卓越的人工智能进步”，推理需要大量的英伟达 GPU 和高性能网络。

11、芯片之争，ADM逆袭：

在英伟达的辉煌背后，老牌半导体公司AMD却在苦苦挣扎，那就是 AMD。在 AI 芯片的浪潮中，它却被英伟达远远甩在了身后。

终于，AMD 的推理芯片迎来了曙光。DeepSeek 所代表的推理大模型，为 AMD 提供了一条可能的逆袭之路，双方迅速达成了多维度的合作，包括硬件和软件。

DeepSeek 这次替它做了很好的广告。

英伟达在预训练芯片和推理芯片两个产品系列的需求都受到挑战。

12、“AI 的尽头是能源” 不再是共识：

Deepseek一夜之间不光让英伟达下跌17%，还让如核电、能源公司集体暴跌。

星座能源（Constellation Energy）单日下跌20.85%，Vistra能源暴跌28.27%，小型核电站概念股Oklo和NuScale能源分别下跌25.61%和27.53%。

13、DeepSeek几乎完全开放：

DeepSeek的开放有多彻底？它不但开源、免费可下载和公开了训练方法，而且允许任何人用R1做数据蒸馏，去训练自家的模型，而且你可以商业化。

DeepSeek甚至已经用市面上的两个开源模型，阿里的Qwen和Meta的Llama，蒸馏出来六个小模型供你随便用。它们的跑分都相当高——

这些蒸馏出来的小模型很不简单。其中一个有320亿参数的小模型，数学和编程性能直接超越了o1-mini。

还有一个只有15亿参数的迷你小模型，数学和编程性能已经超过了当今最主流的两个非推理模型，也就是GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet——而它小到可以运行在你的个人电脑，甚至是手机上！

14、DeepSeek 的独特秘密与优势：

DeepSeek 的秘密在于采用无人工干预的强化学习。如同AlphaZero自行摸索围棋技巧，DeepSeek 的模型自行掌握推理方法。

训练的基础模型 DeepSeek - R1 - Zero 在训练中自行涌现多种解题能力，如写下解题步骤、自动检查步骤、中断错误思考并重新推导、反思回顾寻找最优解、生成详细步骤、遇难题自动延长推理时间等。

模型还涌现出 “aha 时刻”，仿佛智能自行升级。

因 R1 - Zero中英文混合输出界面不友好，经人性化改进得到 R1。 R1 每次输出都提供思考过程，这是OpenAI不愿完全公开的，阅读其思考过程让人感觉它像人一样。

15、大模型蒸馏技术不是剽窃：

知识蒸馏是技术范式，更是AI行业的普遍共识，连OpenAI自己也在蒸馏，并且承认Deepseek是独立发现了推理AI训练的核心路径。

DeepSeek这把火，烧旺了谁，又烧疼了谁？

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