DeepSeek崛起，到底誰(shuí)將受益？

DeepSeek已經(jīng)改變了大模型行業(yè)格局。

作者/豆包

出品/新摘

2023年，OpenAI憑借具有顛覆性的ChatGPT，站在了AI行業(yè)的C位上。當(dāng)時(shí)，國(guó)內(nèi)的頭部公司和OpenAI的差距只有2-3個(gè)月，也有人說(shuō)是3-5年，甚至有人認(rèn)為是10年。2-3個(gè)月也好，10年也罷，中國(guó)企業(yè)在大模型領(lǐng)域的位置一直都沒(méi)變，始終處于追趕狀態(tài)。

2025年，情況出現(xiàn)了變化，DeepSeek憑借質(zhì)價(jià)比模式，站在了AI行業(yè)的C位上。1月11日前后，DeepSeek在全球范圍內(nèi)上線了App，據(jù)Sensor Tower數(shù)據(jù)顯示，DeepSeek在發(fā)布的18天內(nèi)累計(jì)下載量高達(dá)1600萬(wàn)次，而在同一時(shí)間段，ChatGPT的下載量為900萬(wàn)次。截至2月5日，DeepSeek 的全球下載量接近4000萬(wàn)，ChatGPT則為4100萬(wàn)。日活方面，DeepSeek在1月31日取得了2215萬(wàn)的成績(jī)，相當(dāng)于ChatGPT的41.6%。

DeepSeek雖然在總用戶量和日活上和ChatGPT有差距，但他的增速已經(jīng)足以刺激到包括后者在內(nèi)的所有大模型廠商。與此同時(shí)，所有人都在問(wèn)，DeepSeek是怎么做到的？

另外在今日，百度集團(tuán)執(zhí)行副總裁、百度智能云事業(yè)群總裁沈抖在全員會(huì)上提到，DeepSeek在短期內(nèi)會(huì)對(duì)百度產(chǎn)生影響，但長(zhǎng)期來(lái)看是利大于弊的。他表示，面對(duì)DeepSeek的來(lái)勢(shì)洶洶，首當(dāng)其沖的AI產(chǎn)品，沈抖認(rèn)為，是字節(jié)跳動(dòng)的豆包，理由是其訓(xùn)練成本和投流成本都很高 ，那么DeepSeek崛起，到底誰(shuí)將受益？誰(shuí)又受傷害最大？

一、關(guān)于DeepSeek的真相與謠言

不同于OpenAI，DeepSeek的成立時(shí)間很短，其背后的運(yùn)營(yíng)主體是杭州深度求索人工智能基礎(chǔ)技術(shù)研究有限公司，該公司成立于2023年7月17日。如果算上和深度求索關(guān)系密切的幻方量化，他的歷史比OpenAI久一些。

不過(guò)，在科技行業(yè)，歷史長(zhǎng)短并不是一家企業(yè)技術(shù)能力高低的決定性因素，深度求索用兩個(gè)模型證明了這一點(diǎn)。

2024年底，深度求索發(fā)布了新一代大語(yǔ)言模型V3。當(dāng)時(shí)的測(cè)試結(jié)果顯示，V3的多項(xiàng)評(píng)測(cè)成績(jī)超越了一些主流開源模型，而且還具有成本優(yōu)勢(shì)。今年1月24日，深度求索又發(fā)布了R1，R1是深度求索引發(fā)全球關(guān)注的主要原因。據(jù)深度求索介紹，R1模型在技術(shù)上實(shí)現(xiàn)了重要突破—用純深度學(xué)習(xí)的方法讓AI自發(fā)涌現(xiàn)出推理能力，在數(shù)學(xué)、代碼、自然語(yǔ)言推理等任務(wù)上，性能比肩OpenAI的o1模型正式版。

更重要的是，R1延續(xù)了V3的高性價(jià)比特點(diǎn)，其模型訓(xùn)練成本只有600萬(wàn)美元，而OpenAI、谷歌等公司的投入規(guī)模為數(shù)億美元乃至數(shù)十億美元。

性能不弱+成本更低，這兩個(gè)buff讓DeepSeek吸引了全球的關(guān)注，同時(shí)也引來(lái)了爭(zhēng)議，第一個(gè)爭(zhēng)議，也是最主要的爭(zhēng)議就是—成本真的有這么低嗎？

在DeepSeek之前，行業(yè)的模式是通過(guò)大規(guī)模堆料，也就是算力、數(shù)據(jù)，獲得性能更強(qiáng)的大模型。在這種邏輯的指導(dǎo)下，大模型一直被認(rèn)為是巨頭的游戲，隨著各巨頭豪擲千金，邏輯被進(jìn)一步強(qiáng)化，而DeepSeek打破了這個(gè)邏輯。

目前廣為流傳的成本數(shù)據(jù)是600萬(wàn)美元，嚴(yán)格來(lái)說(shuō)，這600萬(wàn)美元指的只是預(yù)訓(xùn)練過(guò)程中 GPU的花費(fèi)，這只是總成本中的一部分。眾所周知，英偉達(dá)是訓(xùn)練大模型GPU的主要提供者，為了應(yīng)對(duì)法規(guī)要求，英偉達(dá)推出了不同版本的H100（如H800、H20），目前中國(guó)公司只能使用H20，深度求索的主力GPU應(yīng)是H20，其他還包括H800和H100。

據(jù)知名半導(dǎo)體研究機(jī)構(gòu) Semianalysis推算，深度求索大約擁有大約10000個(gè)H800和10000個(gè)H100，以及數(shù)量更多的H20，其服務(wù)器資本支出約為16億美元，其中與運(yùn)營(yíng)這些集群相關(guān)的成本高達(dá)9.44億美元。也就是說(shuō)，深度求索的投入規(guī)模也是億級(jí)，即便如此，其成本還是大幅低于OpenAI、谷歌等。對(duì)于用了多少GPU，深度求索其實(shí)也給出了數(shù)據(jù)—用2048塊GPU即可訓(xùn)練R1，這個(gè)成本也比OpenAI低。

查詢成本的“物美價(jià)廉”也說(shuō)明了DeepSeek具有成本優(yōu)勢(shì)。目前，DeepSeek R1模型的每百萬(wàn)個(gè)token（符元，AI時(shí)代最基礎(chǔ)的運(yùn)算單位）的查詢成本為0.14美元，OpenAI的成本為7.50美元。

關(guān)于DeepSeek的第二個(gè)爭(zhēng)議是，是否使用了OpenAI的數(shù)據(jù)，提出質(zhì)疑的是OpenAI和微軟。

1月31日， OpenAI表示已經(jīng)發(fā)現(xiàn)證據(jù)，證明DeepSeek利用他們的模型進(jìn)行訓(xùn)練，這涉嫌侵犯知識(shí)產(chǎn)權(quán)。具體來(lái)說(shuō)，他們發(fā)現(xiàn)了DeepSeek“蒸餾”O(jiān)penAI模型的跡象，即使用更大模型的輸出來(lái)提高較小模型的性能，從而以較低成本在特定任務(wù)上取得類似結(jié)果。微軟則表示正在調(diào)查DeepSeek是否使用了OpenAI的API。

對(duì)于這一點(diǎn)，兩者的做法雖然有依據(jù)，但并不符合行業(yè)主流趨勢(shì)。

OpenAI的服務(wù)條款有規(guī)定，任何人都可以注冊(cè)使用OpenAI的API，但是不能使用輸出數(shù)據(jù)訓(xùn)練對(duì)OpenAI造成競(jìng)爭(zhēng)威脅的模型，也就是說(shuō)DeepSeek可以調(diào)用OpenAI的數(shù)據(jù)，但不可以用來(lái)訓(xùn)練大模型。不過(guò)，這個(gè)規(guī)定被很多人認(rèn)為是“雙標(biāo)”，因?yàn)镺penAI在訓(xùn)練大模型使用了大量數(shù)據(jù)，其中的一部分就沒(méi)有得到數(shù)據(jù)所有者的授權(quán)，而且使用蒸餾數(shù)據(jù)是行業(yè)內(nèi)的普遍做法。

相比之下，微軟的做法更能說(shuō)明這一質(zhì)疑是否站得住腳，他在指控DeepSeek涉嫌侵權(quán)的幾個(gè)小時(shí)后，就在自家的AI平臺(tái)上就接入了DeepSeek。

二、DeepSeepk有什么過(guò)人之處？

超低的成本帶來(lái)超高的性能，是DeepSeek帶給AI行業(yè)最大的震撼?；仡欀袊?guó)企業(yè)在其他行業(yè)的發(fā)展軌跡，他們一直善于做質(zhì)價(jià)比，因此DeepSeek能脫穎而出其實(shí)是必然的。

前面提到，大模型行業(yè)此前存在算力信仰，無(wú)論是誰(shuí)，如果想開發(fā)出性能更強(qiáng)的產(chǎn)品，都只能選擇堆算力和數(shù)據(jù)這一條路。誠(chéng)然，這個(gè)策略開啟了大模型時(shí)代，海外的OpenAI和國(guó)內(nèi)的百度、字節(jié)等都受益于此。這種策略雖然仍在發(fā)揮作用，但邊際效應(yīng)可能正在遞減。

以O(shè)penAI為例，從2012年到2020年，其算力消耗平均每3.4個(gè)月就翻倍一次，8年間算力增長(zhǎng)了30萬(wàn)倍。OpenAI首席執(zhí)行官Sam Altman接受公開采訪表示，GTP-4參數(shù)量為GTP-3的20倍，需要的計(jì)算量為GTP-3的10倍；GTP-5在2024年底至2025年發(fā)布，它的參數(shù)量為GTP-3的100倍，需要的計(jì)算量為GTP-3的200-400倍。

如果每一代的性能都能有巨大的提升，那高昂的成本是可以接受的，問(wèn)題在于，如果GPT-5今年還做不出來(lái)，或者性能成本提高10倍性能只提升10%、20%，那這種模式的追隨者就會(huì)大大減少。

導(dǎo)致這種情況出現(xiàn)的原因在于，OpenAI陷入了創(chuàng)新者窘境，他是行業(yè)開創(chuàng)者，背負(fù)了巨大的成本包袱，此時(shí)選擇閉源策略是合理的。如果GPT能持續(xù)大幅提高性能，市場(chǎng)就會(huì)持續(xù)買單。

而DeepSeek在技術(shù)上采取了開源的策略，所謂開源指的是軟件的源代碼可以在網(wǎng)絡(luò)上免費(fèi)提供，以便進(jìn)行修改和再分發(fā)。如果GPT-5的性能真的只提升了10%，那就會(huì)有很多人選擇開源，進(jìn)而幫助DeepSeek成為AI時(shí)代的安卓。因此，在性能接近的前提下，DeepSeek的策略更具有普適性。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，DeepSeek并沒(méi)有帶來(lái)顛覆性創(chuàng)新，但他的策略給行業(yè)提供了一個(gè)更有普適性的方向，讓大家不必再去堆算力也能做出高性能的大模型。

Stability AI前研究主管Tanishq Mathew Abraham，在近期的博文中強(qiáng)調(diào)了DeepSeek的三個(gè)創(chuàng)新點(diǎn)。

首先是多頭注意力機(jī)制，大語(yǔ)言模型通常是基于Transformer架構(gòu)，使用所謂的多頭注意力（MHA）機(jī)制。DeepSeek團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種MHA機(jī)制的變體，這種機(jī)制既能更高效地利用內(nèi)存，又能獲得更好的性能表現(xiàn)。其次是可驗(yàn)證獎(jiǎng)勵(lì)的GRPO，DeepSeek證明了一個(gè)非常簡(jiǎn)單的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）流程實(shí)際上可以達(dá)到類似GPT-4的效果。更重要的是，他們開發(fā)了一種稱為GRPO的PPO強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法變體，這種算法更加高效且性能更好。最后是DualPipe，在多GPU環(huán)境下訓(xùn)練AI模型時(shí)，需要考慮很多效率相關(guān)的因素。DeepSeek團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一種稱為DualPipe的新方法，這種方法的效率和速度都顯著提高。

金沙江創(chuàng)投董事總經(jīng)理朱嘯虎則表示，DeepSeek的核心是不再需要人類干預(yù)，本來(lái)是RLHF（人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)），現(xiàn)在直接做RL（強(qiáng)化學(xué)習(xí)）了，所以成本可以做得很低。

綜合來(lái)看，DeepSeek的創(chuàng)新在于推理環(huán)節(jié)，通過(guò)工程創(chuàng)新，優(yōu)化了大模型在推理環(huán)節(jié)上存在的痛點(diǎn)，讓產(chǎn)品性能實(shí)現(xiàn)了大幅提升。而這其實(shí)是早已經(jīng)注定的結(jié)果，從日用百貨到手機(jī)、汽車，中國(guó)企業(yè)一直都擅長(zhǎng)做質(zhì)價(jià)比，DeepSeek在大模型領(lǐng)域延續(xù)了這一傳統(tǒng)。

三、到底誰(shuí)將受益？誰(shuí)會(huì)受沖擊？

毫無(wú)疑問(wèn)，DeepSeek作為繼OpenAI之后第二個(gè)對(duì)行業(yè)產(chǎn)生重大影響的大模型，必將會(huì)讓一部分人受益，也會(huì)沖擊一部分人的利益。

目前來(lái)看，受沖擊較大的是提供GPU的英偉達(dá)，其市值因?yàn)镈eepSeek一度下跌超過(guò)6000億美元。不過(guò)，這只是表面現(xiàn)象，受DeepSeek沖擊最大的其實(shí)是以O(shè)penAI為首的閉源大模型廠商。

對(duì)英偉達(dá)來(lái)說(shuō)，DeepSeek的另辟蹊徑在一定程度上打破了大模型的唯算力論。但是，不管是DeepSeek還是OpenAI，在做訓(xùn)練時(shí)依然需要他的GPU，即便是其他大模型廠商轉(zhuǎn)向DeepSeek的策略，也要依靠英偉達(dá)。瓦特在1759年改良蒸汽機(jī)后，更高效的蒸汽機(jī)開始廣泛應(yīng)用，這沒(méi)有降低對(duì)煤炭的需求，英國(guó)的煤炭總消耗指數(shù)反而出現(xiàn)了上升，這種現(xiàn)象也適用于算力市場(chǎng)。

相比之下，DeepSeek對(duì)OpenAI為首的閉源大模型廠商的沖擊更大。前面提到，如果OpenAI不能證明這種萬(wàn)卡集群模式能持續(xù)地幫助大模型大幅提升性能，那他不僅要被投資人質(zhì)疑，還會(huì)被用戶拋棄，如此一來(lái)，其商業(yè)模式就很難走通。

DeepSeek也將對(duì)傳統(tǒng)搜索廠商產(chǎn)生沖擊，這其實(shí)在OpenAI爆火后就出現(xiàn)過(guò)一次，當(dāng)時(shí)的邏輯是大模型的高效和低成本將侵蝕谷歌的搜索市場(chǎng)的份額。在PC互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，搜索是第一個(gè)殺手級(jí)應(yīng)用，業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為，AI時(shí)代的第一個(gè)殺手級(jí)應(yīng)用也是搜索。

與此同時(shí)，隨著DeepSeek加快了人工智能從“訓(xùn)練階段”到“推理階段”的周期，這會(huì)增加對(duì)推理芯片的需求。

具體來(lái)說(shuō)，推理指的是使用人工智能根據(jù)新的信息作出預(yù)測(cè)或決策的行為，這是DeepSeek的優(yōu)勢(shì)和創(chuàng)新點(diǎn)。不少行業(yè)人士認(rèn)為，隨著客戶采用和構(gòu)建DeepSeek的開源模型，對(duì)推理芯片和計(jì)算的需求會(huì)越來(lái)越大。

人工智能芯片初創(chuàng)公司d-Matrix的首席執(zhí)行官Sid Sheth表示，DeepSeek已經(jīng)證明，較小的開源模型可以訓(xùn)練得與大型專有模型一樣強(qiáng)大，甚至更強(qiáng)大，而且成本很低。隨著小型功能模型的廣泛使用，他們催化了推理的時(shí)代。因此，隨著成本的降低，AI應(yīng)用的采用可能會(huì)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，推理環(huán)節(jié)的算力需求或?qū)⒈l(fā)。

值得注意的是，盡管DeepSeek的模式有獨(dú)到之處，由于采取了開源的策略，對(duì)手也可以用他的技術(shù)開發(fā)出相似的產(chǎn)品，這對(duì)他的商業(yè)化提出了挑戰(zhàn)。目前，李飛飛和斯坦福大學(xué)、華盛頓大學(xué)的研究人員已經(jīng)以不到50美元（只是云計(jì)算服務(wù)費(fèi)）的成本，成功訓(xùn)練出了類似R1的s1，s1在數(shù)學(xué)和編碼能力測(cè)試中的表現(xiàn)，與OpenAI的O1和R1不相上下。

DeepSeek的成績(jī)是值得關(guān)注的，但長(zhǎng)期來(lái)看，他還需要找到一個(gè)合適的商業(yè)化模式，才能走得更遠(yuǎn)。