AI教育第一人吴恩达老师：DeepSeek 开源权重模型正加速基础模型层的“平民化”，大幅降低开发与使用成本，中国 AI 实力崛起，正在快速逼近甚至部分领先美国。

过去一周，围绕 DeepSeek 的热议让很多人猛然意识到几件正在台前幕后的重要趋势：（1）中国在生成式 AI 领域正迅速追赶美国，这将影响 AI 供应链；（2）开源权重模型正将基础模型层“平民化”，从而为应用开发者带来新机遇；（3）扩大算力规模并不是唯一的 AI 发展之路。尽管近来对算力的关注度和炒作都非常高，但算法创新正使训练成本大幅下降。

大约一周前，总部位于中国的 DeepSeek 公司发布了 DeepSeek-R1，一个在多项基准测试中表现可与 OpenAI 的 o1 相媲美的出色模型。而且，它以 MIT 许可的方式开放了权重。在上周的达沃斯会议上，我和很多非技术背景的商业领袖交流时，他们都对 DeepSeek 充满疑问。周一，美国股市还出现了与“DeepSeek”相关的抛售：英伟达及其他多家美国科技公司的股价纷纷下挫（截至目前，部分已出现一定反弹）。

我认为 DeepSeek 让很多人意识到以下几点：

1. 中国在生成式 AI 方面正在逼近美国

自 ChatGPT 于 2022 年 11 月推出以来，美国曾在生成式 AI 领域大幅领先中国。人们对某个既有印象的更新往往需要时间，所以直到最近，我还在中美两地都听到有人说“中国似乎还差很远”。然而，在过去两年里，这种差距实际上正快速缩小。中国的 Qwen（我的团队已使用数月）、Kimi、InternVL 以及此次的 DeepSeek 等模型都表明，中国在很多方面确实在迎头赶上，甚至在视频生成等领域已出现中国领先的苗头。

2. DeepSeek-R1 的开源权重对行业意义重大

我十分高兴地看到 DeepSeek-R1 以开放权重、并附带详细技术报告的形式发布。相比之下，美国一些公司则大力鼓吹 AI 可能带来“人类灭绝”等假想风险，以推动对开源的严格监管。这次的事件更加凸显了：开源/开放权重模型是 AI 供应链的关键一环，许多企业会采用这些模型。如果美国继续阻碍开源模式，中国就有望在 AI 供应链中占据主导地位，而很多企业使用的模型也将更贴近中国的价值观，而非美国的。

3. 开源权重模型正在让基础模型层“平民化”

我之前就提到，大模型的令牌价格正在快速下降，而开放权重也在加速这一趋势，并为开发者提供更多选择。OpenAI 的 o1 每输出 100 万令牌收费 60 美元，而 DeepSeek-R1 只需 2.19 美元。这将近 30 倍的价差，让更多人注意到价格快速下行这件事。

对于那些专注训练基础模型并以 API 服务形式出售的公司来说，这条赛道不算轻松。很多此类公司仍在探索如何收回庞大的模型训练费用。红杉资本的文章《AI 的 6000 亿美元问题》对此做了很好的阐述（不过我要说明，我认为这些基础模型公司做得非常好，也希望它们能成功）。另一方面，基于这些基础模型开发应用却蕴含大量商业机会。如今，别人已经花费数十亿美金训练出的模型，你却可以仅用几美元就能拿来为客户打造服务型聊天机器人、邮件总结工具、AI 医生、法律文档助手等等。

4. 算力规模并不是唯一的 AI 进步路径

过去“扩大模型规模”这一方向曾备受关注，的确我也曾在早期就支持这一思路。一些公司借助“有了更多资本，就能（1）扩大规模、（2）在可预期的轨迹上获得性能提升”这样的叙事，成功融到了数十亿美元。于是，业界出现了对“扩大规模”近乎一边倒的重视，反而忽视了其他多种推动 AI 进步的手段。DeepSeek 团队部分由于受到美国对中国 AI 芯片的限制，只能使用相对性能较弱的 H800 GPU，而非 H100，因而不得不在算法和优化手段上另辟蹊径，最终在扣除研究成本后仅用不到 600 万美元的算力就完成了训练。

这是否真的会降低对算力的整体需求还不得而知。历史经验表明，单价的降低有时会让总支出反而增加。我认为从长远来看，人类对智能和算力的需求几乎没有上限，即便价格越来越低，我们依然会继续大幅增长对智能的应用，所以我对算力需求依旧保持乐观。

我也在社交平台上看到很多对 DeepSeek 成就的不同解读，仿佛一张罗夏墨迹测验图，人们会根据自己的立场投射各自的想法。我认为 DeepSeek-R1 在地缘政治层面将带来尚未明朗的影响，但对 AI 应用开发者来说，这绝对是个好消息。我的团队已经在讨论很多依托开放高级推理模型才能实现的新创意。对所有投身于 AI 应用的从业者而言，当下依旧是绝佳的构建时机！

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