顯卡可能沒那么重要了！我是萬萬沒想到,，就在西方還沉浸在圣誕假期,，瘋狂“過年”的時(shí)候，咱們中國企業(yè)給人家放了個(gè)新年二踢腳,，給人家腦瓜子崩得嗡嗡得。

前有宇樹科技的機(jī)器狗視頻讓大家驚呼，還要啥波士頓動(dòng)力,。

緊接著又來了個(gè)

國產(chǎn)大模型DeepSeek，甚至有股做空英偉達(dá)的味道,。具體咋回事兒,，咱給你嘮明白咯。前幾天,，DeepSeek剛剛公布最新版本V3,，注意，與大洋彼岸那個(gè)自稱Open,，卻越來越Close的公司產(chǎn)品不同,，這個(gè)V3是開源的。

不過開源還不是他最重要的標(biāo)簽,，DeepSeek-V3

（以下簡稱V3）

還兼具了性能國際一流,，技術(shù)力牛逼，價(jià)格擊穿地心三個(gè)特點(diǎn),，這一套不解釋連招打得業(yè)內(nèi)大模型廠商們都有點(diǎn)暈頭轉(zhuǎn)向了,。

V3一發(fā)布，OpenAI創(chuàng)始成員Karpathy直接看嗨了,，甚至發(fā)出了靈魂提問,，

難道說大模型們壓根不需要大規(guī)模顯卡集群,？

我估計(jì)老黃看到這頭皮都得發(fā)麻了吧。

同時(shí),，Meta的AI技術(shù)官也是直呼

DeepSeek的成果偉大

,。

知名 AI 評測博主 Tim Dettmers ，直接吹起來了,，表示 DeepSeek 的處理優(yōu)雅 “elegant” ,。

而在這些技術(shù)出身的人，看著V3的成績送去贊揚(yáng)的時(shí)候,，也有些人急了,。

比如奧特曼就擱那說，

復(fù)制比較簡單啦

,，很難不讓人覺得他在內(nèi)涵DeepSeek,。

更有意思的是，做到這些的公司既不是什么大廠,，也不是純血AI廠商,。

DeepSeek公司中文名叫深度求索，他們本來和AI沒任何關(guān)系,。

就在大模型爆火之前,，他們

其實(shí)是私募機(jī)構(gòu)幻方量化的一個(gè)團(tuán)隊(duì)

。

而深度求索能夠?qū)崿F(xiàn)彎道超車,，既有點(diǎn)必然,，也好像有點(diǎn)運(yùn)氣的意思。

早在2019年,，幻方就投資2億元搭建了自研深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺“螢火蟲一號”,，到了2021年已經(jīng)買了足足1萬張英偉達(dá)A100顯卡的算力儲備了。

要知道,，這個(gè)時(shí)候大模型沒火，萬卡集群的概念更是還沒出現(xiàn),。

而正是憑借這部分硬件儲備,，幻方才拿到了AI大模型的入場券，最終卷出了現(xiàn)在的V3,。

你說好好的一個(gè)量化投資領(lǐng)域的大廠,，干嘛要跑來搞AI呢？

深度求索的CEO梁文鋒在接受暗涌采訪的時(shí)候給大家聊過,，并不是什么看中AI前景,。

而是在他們看來，“

通用人工智能可能是下一個(gè)最難的事之一

”,，對他們來說,，“這是一個(gè)怎么做的問題,，而不是為什么做的問題?！?/p>

就是抱著這么股“莽”勁,，深度求索才搞出了這次的大新聞，下面給大家具體講講V3有啥特別的地方,。

首先就是性能強(qiáng)悍,，目前來看，在V3面前,，開源模型幾乎沒一個(gè)能打的,。

還記得去年年中，小扎的 Meta 推出模型 Llama 3.1 ,，當(dāng)時(shí)就因?yàn)樾阅軆?yōu)秀而且開源,，一時(shí)間被捧上神壇，結(jié)果在 V3 手里,，基本

是全面落敗

,。

而在各種大廠手里的閉源模型，那些大家耳熟能詳?shù)氖裁?GPT-4o ,、 Claude 3.5 Sonnet 啥的,， V3 也能打得有來有回。

你看到這,，可能覺得不過如此,，也就是追上了國際領(lǐng)先水平嘛，值得這么吹嗎,？

殘暴的還在后面,。

大家大概都知道了，現(xiàn)在的大模型就是一個(gè)通過大量算力,，讓模型吃各種數(shù)據(jù)的煉丹過程,。

在這個(gè)煉丹期，需要的是大量算力和時(shí)間往里砸,。

所以在圈子里有了一個(gè)新的計(jì)量單位“GPU時(shí)”,，也就是用了多少塊GPU花了多少個(gè)小時(shí)的訓(xùn)練時(shí)間。

GPU時(shí)越高,，意味著花費(fèi)的時(shí)間,、金錢成本就越高，反之就物美價(jià)廉了,。

前面說的此前開源模型王者,， Llama 3.1 405B ，訓(xùn)練周期花費(fèi)了 3080 萬 GPU 時(shí)。

可性能更強(qiáng)的V3,，

只花了不到280萬GPU時(shí)

,。

以錢來換算，DeepSeek搞出V3版本,，大概只花了4000多萬人民幣,。

而 Llama 3.1 405B 的訓(xùn)練期間， Meta 光是在老黃那買了 16000 多個(gè) GPU ,，保守估計(jì)至少都花了十幾億人民幣,。

至于另外的那幾家閉源模型，動(dòng)輒都是幾十億上百億大撒幣的,。

你別以為DeepSeek靠的是什么歪門邪道,，人家是正兒八經(jīng)的有技術(shù)傍身的。

為了搞清楚DeepSeek的技術(shù)咋樣,，咱們特地聯(lián)系了語核科技創(chuàng)始人兼CTO池光耀,，他們主力發(fā)展企業(yè)向的agent數(shù)字員工，早就是DeepSeek的鐵粉了,。

池光耀告訴我們,，這次V3的更新主要是3個(gè)方面的優(yōu)化，分別是

通信和顯存優(yōu)化

,、

推理專家的負(fù)載均衡

以及

FP8混合精度訓(xùn)練

,。

各個(gè)部分怎么實(shí)現(xiàn)的咱也就不多說了，總體來說,，大的整體結(jié)構(gòu)沒啥變化,，更多的像是咱們搞基建的那一套傳統(tǒng)藝能，把工程做得更高效,、更合理了,。

首先，V3通過通信和顯存優(yōu)化,，極大幅度

減少了資源空閑率

,，提升了利用效率,。

而推理專家

（具備推理能力的AI系統(tǒng)或算法,，能夠通過數(shù)據(jù)分析得出結(jié)論）

的負(fù)載均衡就更巧妙了，一般的大模型,，每次啟動(dòng),，必須把所有專家都等比例放進(jìn)工位

（顯存）

,，但真正回答用戶問題時(shí),，十幾個(gè)專家里面只用到一兩個(gè)，剩下的專家占著工位

（顯存）

摸魚，也干不了別的事情,。

而DeepSeek把專家分成熱門和冷門兩種,，

熱門的專家，復(fù)制一份放進(jìn)顯存,，處理熱門問題,；冷門的專家也不摸魚，總是能被分配到問題

,。

FP8混合精度訓(xùn)練則是在之前被很多團(tuán)隊(duì)嘗試無果的方向上拓展了新的一步,，通過降低訓(xùn)練精度以降低訓(xùn)練時(shí)算力開銷，但卻神奇地保持了回答質(zhì)量基本不變,。

也正是這些技術(shù)上的革新,，才得到了大模型圈的一致好評。

通過一直以來的技術(shù)更新迭代,，DeepSeek收獲的回報(bào)也是相當(dāng)驚人的,。

他們V3版本推出后，他們的價(jià)格已經(jīng)是

低到百萬tokens幾毛錢,、幾塊錢

,。

他們甚至還在搞了個(gè)新品促銷活動(dòng)，到明年2月8號之前,，在原來低價(jià)的基礎(chǔ)上再打折,。

而一開始提到同樣開源的 Claude 3.5 Sonnet ，每百萬tokens,，至少都得要幾十塊以上,。。,。

更要命的是,，這對DeepSeek來說已經(jīng)是常規(guī)套路了。

早在去年初,，

DeepSeek V2 模型發(fā)布后,，就靠著一手低價(jià)，被大家叫做了AI 界拼多多,。

他們還進(jìn)一步

引發(fā)了國內(nèi)大模型公司的價(jià)格戰(zhàn),，

諸如智譜、字節(jié),、阿里,、百度、騰訊等大廠紛紛降價(jià),。

池光耀也告訴我們,，他們公司早在去年6,、7月份就開始用上了DeepSeek，當(dāng)時(shí)也有國內(nèi)其他一些大模型廠商來找過他們,。

但和DeepSeek價(jià)格差不多的,，模型

“又太笨了

，

跟DeepSeek不在一個(gè)維度

”,；如果模型能力和DeepSeek差不多,，那個(gè)價(jià)格“

基本都是10倍以上

”。

更夸張的是,，由于技術(shù)“遙遙領(lǐng)先”帶來的降本增效,，哪怕DeepSeek賣得這么便宜，根據(jù)他們創(chuàng)始人梁文峰所說,，

他們公司還是賺錢的

,。。,。是不是有種隔壁比亞迪搞998,，照樣財(cái)報(bào)飄紅的味道了。

不過對于我們普通用戶來說,，DeepSeek似乎也有點(diǎn)偏門了,。

因?yàn)樗膹?qiáng)項(xiàng)主要是在推理、數(shù)學(xué),、代碼方向,，而多模態(tài)和一些娛樂化的領(lǐng)域不是他們的長處。

而且眼下,，盡管DeepSeek說自己還是賺錢的,，但他們團(tuán)隊(duì)上上下下都有股極客味，所以他們的商業(yè)化比起其他廠商就有點(diǎn)弱了,。

但不管怎么說,，DeepSeek的成功也證明了，在AI這個(gè)賽道還存在的更多的可能,。

按以前的理解,，想玩轉(zhuǎn)AI后面沒有個(gè)金主爸爸砸錢買顯卡，壓根就玩不轉(zhuǎn),。

但現(xiàn)在看起來,，掌握了算力并不一定就是掌握了一切。

我們不妨期待下未來,，更多的優(yōu)化出現(xiàn),，讓更多的小公司、初創(chuàng)企業(yè)都能進(jìn)入AI領(lǐng)域,，差評君總感覺,，那才是真正的AI浪潮才對,。