吳恩達在其個人社交媒體上對DeepSeek發(fā)表評論。他是斯坦福大學(xué)計算機科學(xué)系和電子工程系副教授，人工智能實驗室主任,，也是在線教育平臺Coursera聯(lián)合創(chuàng)始人及DeepLearning.AI創(chuàng)始人。

本周,，中國AI公司DeepSeek的崛起引起了廣泛關(guān)注,。吳恩達認(rèn)為這反映出幾個重要的行業(yè)趨勢：

中國在生成式AI領(lǐng)域正在趕超美國，這將對AI供應(yīng)鏈產(chǎn)生深遠影響,。開源權(quán)重模型正在將基礎(chǔ)模型層商品化,，為應(yīng)用開發(fā)者創(chuàng)造了巨大的機遇,。規(guī)?；⒎茿I進步的唯一道路，盡管算力備受矚目和炒作,，但算法創(chuàng)新正在迅速降低訓(xùn)練成本,。

大約一周前，總部位于中國的DeepSeek發(fā)布了DeepSeek-R1模型,，其基準(zhǔn)測試性能可與OpenAI的o1模型相媲美,，并以寬松的MIT許可證開源發(fā)布。上周的達沃斯論壇上,，許多非技術(shù)出身的商業(yè)領(lǐng)袖向吳恩達提出了關(guān)于DeepSeek的問題,。周一，股市出現(xiàn)了“DeepSeek拋售”現(xiàn)象：英偉達和其他美國科技公司的股價大幅下跌,，部分股價隨后有所回升,。

吳恩達指出，許多人意識到中國在生成式AI領(lǐng)域正在趕超美國,。雖然ChatGPT在2022年11月發(fā)布時,，美國在生成式AI領(lǐng)域明顯領(lǐng)先于中國，但過去兩年里,，這種差距迅速縮小,。憑借Qwen、Kimi,、InternVL和DeepSeek等來自中國的模型,，中國顯然一直在縮小差距，并且在視頻生成等領(lǐng)域已處于領(lǐng)先地位,。

吳恩達很高興看到DeepSeek-R1以開源權(quán)重模型發(fā)布,，并附帶技術(shù)報告,，分享了許多細(xì)節(jié),。與此形成鮮明對比的是,，一些美國公司為了扼殺開源，大肆炒作諸如人類滅絕等假設(shè)性的AI危險,，推動監(jiān)管,。如果美國繼續(xù)阻礙開源，中國將主導(dǎo)AI供應(yīng)鏈的關(guān)鍵環(huán)節(jié),，許多企業(yè)最終將使用更多反映中國價值觀而非美國價值觀的模型,。

開源權(quán)重模型正在將基礎(chǔ)模型層商品化。LLM的token價格一直在快速下降,，開源權(quán)重模型加速了這一趨勢,，并為開發(fā)者提供了更多選擇,。例如,，OpenAI的o1模型每百萬輸出token的成本為60美元，而DeepSeek R1的成本僅為2.19美元,，近30倍的差異讓更多人關(guān)注到了價格下降的趨勢,。

相比之下，在基礎(chǔ)模型之上構(gòu)建應(yīng)用則蘊藏著巨大的商業(yè)機遇?，F(xiàn)在,，其他人已經(jīng)花費數(shù)十億美元訓(xùn)練了這些模型，只需少量資金就可以訪問這些模型,，以構(gòu)建客戶服務(wù)聊天機器人,、郵件摘要器、AI醫(yī)生,、法律文件助手等,。

圍繞模型規(guī)模化的炒作由來已久,，似乎規(guī)?；峭苿舆M步的唯一途徑。公平地說,，吳恩達曾經(jīng)也是模型規(guī)?；脑缙诔珜?dǎo)者。許多公司通過圍繞這樣一個敘事制造熱點，從而籌集了數(shù)十億美元,。然而,，人們過度關(guān)注規(guī)模化,，忽視了更細(xì)致的觀點,，即可以通過多種不同的方式取得進步。

部分受到美國AI芯片禁運的影響,，DeepSeek團隊不得不進行許多優(yōu)化,，以便在性能較弱的H800 GPU而不是H100 GPU上運行，最終訓(xùn)練出了一個計算成本低于600萬美元的模型,。這是否真的會減少對算力的需求還有待觀察,。有時，降低商品單價反而會導(dǎo)致更多資金用于購買該商品,。長期來看,，對智能和算力的需求實際上沒有上限，因此仍然看好人類會使用更多智能,，即使它的成本變得更低,。

在X上，吳恩達看到了許多對DeepSeek進展的不同解讀,，仿佛這是一場羅夏墨跡測驗,，每個人都將自己的意義投射到其中,。他認(rèn)為DeepSeek-R1具有尚未完全顯現(xiàn)的地緣政治影響,，同時這對AI應(yīng)用開發(fā)者來說也是一件好事。他的團隊已經(jīng)開始集思廣益,，構(gòu)思只有在能夠輕松訪問先進的開源推理模型后才成為可能的新想法?，F(xiàn)在仍然是構(gòu)建AI應(yīng)用的絕佳時代。