短短一個(gè)月內(nèi),，中國(guó)AI初創(chuàng)公司深度求索（DeepSeek）發(fā)布了兩款大模型：DeepSeek-V3和DeepSeek-R1。這兩款模型成本低廉，性能卻與OpenAI相當(dāng),，引發(fā)了硅谷的震動(dòng),，甚至讓Meta內(nèi)部陷入恐慌，工程師們開(kāi)始連夜嘗試復(fù)制DeepSeek的成果,。

Scale AI創(chuàng)始人Alexander Wang在采訪中表示,，DeepSeek在他們的測(cè)試中表現(xiàn)最佳，與美國(guó)最好的模型相當(dāng),。他之前曾評(píng)價(jià)說(shuō),，DeepSeek-V3是中國(guó)科技界帶給美國(guó)的一個(gè)苦澀教訓(xùn)，指出當(dāng)美國(guó)休息時(shí),，中國(guó)科技界以更低的成本,、更快的速度和更強(qiáng)的實(shí)力迎頭趕上。

中國(guó)AI的新進(jìn)展也引起了國(guó)外媒體的關(guān)注,，他們認(rèn)為這些新進(jìn)展為硅谷敲響了警鐘,。特別是在5000億美元的“星際之門(mén)”計(jì)劃公布之際，DeepSeek以極低的價(jià)格建立了一個(gè)突破性的AI模型,，且沒(méi)有使用尖端芯片,，這讓人們質(zhì)疑巨額資本投入是否真的是最有效的方法。

一名Meta員工在匿名平臺(tái)teamblind上發(fā)帖稱,，由于DeepSeek-V3的表現(xiàn),，Meta已經(jīng)進(jìn)入恐慌模式。DeepSeek-V3在基準(zhǔn)測(cè)試中超越了Llama 4,，而其訓(xùn)練預(yù)算僅為550萬(wàn)美元,。Meta工程師們正爭(zhēng)分奪秒地分析DeepSeek的技術(shù)，試圖復(fù)制其成果,。管理層則因GenAI研發(fā)部門(mén)的巨額投入感到焦慮,，因?yàn)橐粋€(gè)高管的薪資就超過(guò)了整個(gè)DeepSeek V3的訓(xùn)練成本,。

去年12月27日,，DeepSeek推出了開(kāi)源模型DeepSeek-V3，在聊天機(jī)器人競(jìng)技場(chǎng)排名第七,，在開(kāi)源模型中排名第一,，并被認(rèn)為是全球前十中性價(jià)比最高的模型。今年1月20日,，DeepSeek正式開(kāi)源R1推理模型,，允許所有人遵循MIT License蒸餾R1訓(xùn)練其他模型。1月24日,，DeepSeek-R1在聊天機(jī)器人競(jìng)技場(chǎng)綜合榜單上排名第三,，與頂尖推理模型o1并列。在高難度提示詞、代碼和數(shù)學(xué)等技術(shù)性領(lǐng)域,，DeepSeek-R1表現(xiàn)出色,，風(fēng)格控制方面也與o1并列第一。

著名投資公司A16z的創(chuàng)始人馬克·安德森稱贊Deepseek-R1是令人驚嘆的突破之一,，而且還是開(kāi)源的,。諾獎(jiǎng)得主、“AI教父”杰弗里·辛頓認(rèn)為,，中國(guó)的STEM教育比美國(guó)更好,，擁有更多受過(guò)良好教育的人才，這為AI的發(fā)展提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ),。盡管美國(guó)試圖通過(guò)限制英偉達(dá)芯片來(lái)減緩中國(guó)的發(fā)展,，但這只會(huì)促使中國(guó)加速發(fā)展自己的技術(shù)。

斯坦福大學(xué)和Epoch AI的研究人員預(yù)測(cè),，到2027年,，最大型模型的訓(xùn)練成本將超過(guò)10億美元。但DeepSeek完全不同,，它的訓(xùn)練成本并不昂貴,，有可能徹底改變訓(xùn)練和推理領(lǐng)域的游戲規(guī)則。有投資者甚至認(rèn)為,，美股芯片股的股價(jià)也會(huì)面臨挑戰(zhàn),。

最近四天，國(guó)外媒體紛紛聚焦DeepSeek,，并一致認(rèn)為中國(guó)大模型的新進(jìn)展為硅谷敲響了警鐘,。Business Insider報(bào)道稱，DeepSeek-R1模型秉承開(kāi)放精神,，完全開(kāi)源,，給美國(guó)AI玩家?guī)?lái)了麻煩。CNBC邀請(qǐng)Perplexity CEO Aravind Srinivas分析為何DeepSeek會(huì)引發(fā)人們對(duì)美國(guó)在AI領(lǐng)域的全球領(lǐng)先地位是否正在縮小的擔(dān)憂,。英國(guó)《金融時(shí)報(bào)》報(bào)道,，加州大學(xué)伯克利分校AI政策研究員Ritwik Gupta指出，中國(guó)的系統(tǒng)工程師人才庫(kù)比美國(guó)大得多,，能夠更便宜地訓(xùn)練和運(yùn)行模型,。