DeepSeek婉拒所有采訪專注研發(fā),。DeepSeek的最新動作迫使OpenAI在深夜緊急上線o3-mini。近半個月來,，中國的人工智能技術(shù)持續(xù)占據(jù)國內(nèi)外媒體頭條,，影響力不斷擴大。關(guān)于DeepSeek模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù),、GPU使用量,、團隊構(gòu)成及強化學(xué)習(xí)算法等細節(jié)成為關(guān)注焦點。

SemiAnalysis的一篇深度報道從多個角度進行了推測,，包括訓(xùn)練成本,、對閉源模型利潤的影響以及團隊規(guī)模等。報道指出,，DeepSeek并非簡單的副業(yè)項目,，其在GPU等硬件上的支出超過5億美元。論文中提到的600萬美元僅是預(yù)訓(xùn)練階段的GPU成本,，研發(fā)和硬件總擁有成本并未計算在內(nèi),。DeepSeek擁有約5萬塊Hopper GPU，包括特供版H800和H20,。公司大約有150名員工,，并定期從北大、浙大等頂尖高校招募人才,，優(yōu)秀候選人年薪可達130萬美元,。

DeepSeek的一個關(guān)鍵創(chuàng)新是多頭潛注意力機制（MLA），該機制顯著降低了推理成本,。此外,，V3模型性能遠超R1和o1，谷歌的Gemini 2.0 Flash Thinking與R1不相上下,。隨著V3和R1的發(fā)布,，H100價格大幅上漲，這體現(xiàn)了杰文斯悖論的作用,。

幻方量化作為DeepSeek的主要投資者,，很早就看到了AI在金融領(lǐng)域之外的巨大潛力。他們在2021年購入了10,000塊A100 GPU,，這一決策后來被證明極具前瞻性,。2023年5月，幻方?jīng)Q定分拆成立DeepSeek，以更專注地推進AI技術(shù)發(fā)展,。目前兩家公司在人力資源和計算資源方面保持密切合作。

DeepSeek專注于招募中國本土人才,，強調(diào)實際能力和求知欲望,。他們在北京大學(xué)和浙江大學(xué)等頂尖高校舉辦招聘活動，提供極具競爭力的薪酬待遇?，F(xiàn)有員工約150人,，公司保持快速擴張態(tài)勢。

DeepSeek的定價策略和運營效率引發(fā)了廣泛關(guān)注,。盡管預(yù)訓(xùn)練階段的成本僅為600萬美元,，但整體投入遠不止于此。開發(fā)新架構(gòu)的過程中需要大量資源進行測試和驗證,。例如,，多頭潛注意力機制的開發(fā)周期長達數(shù)月，消耗了大量人力和計算資源,。

V3模型的性能提升顯著,，但在AI快速迭代的背景下，半年前的技術(shù)已顯得陳舊,。隨著時間推移,，用更少的計算資源實現(xiàn)相當(dāng)或更強的性能成為行業(yè)趨勢。例如,，現(xiàn)在可以在普通筆記本電腦上運行的小型模型能達到與GPT-3相當(dāng)?shù)男阅芩?，而后者在發(fā)布時需要超級計算機進行訓(xùn)練。

DeepSeek的獨特之處在于他們率先實現(xiàn)了成本和性能的突破,。雖然開源模型權(quán)重的做法已有先例,，但DeepSeek的成就仍然顯著。預(yù)計到今年年底,，相關(guān)成本可能還會進一步下降5倍左右,。

R1能夠達到與o1相當(dāng)?shù)男阅芩剑P(guān)鍵在于新的“推理”范式,。這種范式通過合成數(shù)據(jù)生成和后訓(xùn)練強化學(xué)習(xí)提升推理能力,，使得以更低成本獲得快速進展成為可能。然而,，R1在許多場景下表現(xiàn)不如o1,。OpenAI最近發(fā)布的o3測試結(jié)果顯示，其性能提升幾乎呈垂直上升趨勢,。

谷歌推出的Gemini Flash 2.0 Thinking在基準測試中表現(xiàn)優(yōu)于R1,，具有很強的穩(wěn)定性。盡管如此，DeepSeek憑借快速行動,、充足資金,、卓越智慧和明確目標，在競爭中超越了Meta等科技巨頭,。

DeepSeek的多Token預(yù)測技術(shù)和混合專家模型架構(gòu)顯著提高了訓(xùn)練和推理效率,。這些創(chuàng)新引起了西方實驗室的關(guān)注。RL在R1中的應(yīng)用也起到了重要作用,，使其在格式化和安全性方面表現(xiàn)出色,。通過合成數(shù)據(jù)集微調(diào)，R1的推理能力得以自然涌現(xiàn),。

MLA技術(shù)顯著降低了DeepSeek模型的推理成本,，減少了每次查詢所需的KV緩存量，從而降低運營成本,。由于H20芯片的高內(nèi)存帶寬和容量,，DeepSeek在推理工作負載方面獲得了更多效率提升。

R1并未真正動搖o1的技術(shù)優(yōu)勢,，而是以更低的成本實現(xiàn)了相似的性能,。這種現(xiàn)象符合市場邏輯，類似于半導(dǎo)體制造業(yè)的發(fā)展模式,。率先突破新能力層次的公司將獲得顯著的價格溢價,，而追趕者只能獲得適度利潤。DeepSeek通過零利潤率策略打破了OpenAI的高利潤率格局,，但這是否可持續(xù)仍存疑,。未來，計算資源的集中度將變得更加重要,。