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　　就在本周，DeepSeek发布了DeepSeek-R1模型，并慷慨地开源了模型权重，遵循MIT License，这意味着用户能借助蒸馏技术，用R1来训练其他模型。同时，DeepSeek-R1上线API，用户只要简单设置，就能调用思维链输出功能。

　　DeepSeek-R1的厉害之处在于，它在训练时另辟蹊径。后训练阶段大规模运用强化学习技术，即便标注数据极少，也能让模型的推理能力大幅提升。

　　在数学、代码编写、自然语言推理这些高难度任务上，DeepSeek-R1的表现和OpenAI的o1正式版不相上下。而且，它开源了两个660B的大模型，还通过蒸馏技术，给社区贡献了6个小模型，其中32B和70B的模型在很多方面都能对标OpenAI o1-mini。

　　DeepSeek-R1的API服务定价也十分亲民，输入和输出tokens的价格都很实惠，这对于开发者和企业来说，成本大幅降低。

　　DeepSeek能震动美国科技界，原因在于它性能出色却完全开源，还实现了低成本突破。知名投资人马克·安德森对它赞不绝口，AI科技初创公司Scale AI的创始人亚历山大·王更是直言，DeepSeek的出现可能会颠覆整个AI竞争格局，其模型性能与美国顶尖水平相当，训练时计算量却少了10倍。他还感慨，中国团队在默默努力，以更优的产品实现弯道超车。

　　DeepSeek的成功，让Meta的生成式AI团队倍感压力，Meta CEO扎克伯格赶忙宣布加速研发Llama 4，还砸下重金扩建数据中心、部署大量GPU，就为了保住Meta AI的领先地位。

　　而DeepSeek背后的灵魂人物梁文锋，也借此在AI圈站稳脚跟。他毕业于浙江大学，早年创立的幻方量化在量化私募领域成绩斐然。幻方量化早早布局AI算力，搭建的集群为DeepSeek的发展提供了坚实基础。

　　DeepSeek在技术上的创新也不少，像超强的训练稳定度、使用fb8混合精度等技术，大大降低了训练成本，用很少的钱就能训练出超大型的模型，堪称工程领域的奇迹。

　　从行业影响来看，DeepSeek用极低的成本训练出和OpenAI o1媲美的模型，还全部开源，这让大家看到，之前靠大量GPU堆砌提升效果的模式并非唯一出路，那些封锁芯片、设置算力壁垒的做法也开始站不住脚。

　　不仅如此，DeepSeek的崛起可能会让一些依赖英伟达GPU的AI初创公司面临困境，大量GPU可能流入二手市场。同时，像Coreweave这类出租英伟达GPU盈利的数据中心运营公司，也可能受到冲击，就连科技巨头们或许都会减少对英伟达的订单。

　　另外，DeepSeek的出现，也让人们对英伟达股价的稳定性产生了质疑。以往美国公司凭借技术优势维持的高估值，可能因为这类中国创新企业的冲击而面临挑战。在国内大模型市场，其他产品也受到影响，文心一言、Kimi、豆包等都感受到了竞争压力。

　　虽然中美在科技底层上还有差距，但中国拥有庞大的人才资源，这是继续发展的强大动力。DeepSeek的成功只是一个开始，未来或许会有更多中国企业在AI领域创造奇迹。