DeepSeek：AI 新势力如何颠覆产业格局- Hogan.B Lab

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序言

近年来，人工智慧（AI）领域的竞争越来越激烈，各国科技公司纷纷投入资源，试图抢占市场先机。在这场AI 竞赛中，DeepSeek（深度求索）凭借低成本、高效率的技术方案迅速崛起，成为市场关注的焦点。相较于OpenAI、Anthropic 等美国科技公司，DeepSeek 不仅展现出强大的技术创新能力，还颠覆了人们对于AI 训练成本的既有认知。

本篇文章将深入探讨DeepSeek 的崛起，并从多个角度分析其技术优势、核心竞争力，以及对AI产业的启发，一起看下去吧！

3 Key Takeaways

Deepseek 的低成本高效能：
想像你要建造一栋大楼，一般来说需要花上几亿元才能完工，但DeepSeek 就像一个能够精打细算的建筑师，仅用600 万美元的预算，却盖出了一栋与全球顶级建筑相媲美的高楼，显示了它在资源优化与技术创新方面的卓越能力。
技术创新与架构突破：
DeepSeek 的技术就像是一支超高效率的运动团队：他们使用混合专家（MoE, Mixture of Experts）架构，类似于一个运动比赛时的专家轮换系统，每当需要不同专长的选手时，就派出最适合的人上场，让整体表现更稳定、更省力。另外，多头潜在注意力（MLA, Multi-Head Latent Attention）则像是一名能同时关注多个比赛对手的篮球运动员，确保不会错过任何一个进攻机会，使DeepSeek的AI 模型运算更高效。
中国科技公司在AI 竞争中的新模式：
传统AI 开发像是一场豪华赛车比赛，只有拥有最昂贵引擎与最强燃料的车队才能胜出。但DeepSeek则像是改装了一台小型跑车，透过精密的调校与创新策略，不需要最昂贵的引擎，也能在赛道上跑得又快又稳。这种策略显示了AI 开发策略上的创新思维，透过精简资源运用与创新方法，打破传统高成本研发模式。

关于DeepSeek

DeepSeek 的背景与发展历程

DeepSeek 成立于2023 年，由中国知名量化投资公司幻方量化（High-Flyer Quant）创办。幻方量化在量化交易领域拥有深厚的技术基础，而这种对数据处理和计算资源优化的专业知识，也成为DeepSeek AI 模型训练的基石。

总部设立在中国杭州的DeepSeek，虽然成立时间不长，但已在全球AI 市场上占有一席之地，并吸引了来自各界的关注。

DeepSeek的技术团队

DeepSeek 的技术核心成员来自全球顶级AI 研究机构与科技企业，包括Google、OpenAI、Meta 等。他们的技术背景就像是一支「梦幻球队」，每位成员都擅长不同领域，让团队能在AI 竞赛中快速突破。他们的背景可说是AI界的「全明星阵容」，例如：

首席科学家李明轩：曾是Google Brain 的研究员，专精于大规模深度学习架构。他的影响力可以想像成是一位发明新球鞋技术的篮球教练，他的研究让AI 模型能够跑得更快、跳得更高，在AI 竞赛中占据优势。
技术总监张伟：他曾在Meta 负责大模型优化，他的角色就像是F1 赛车的工程师，专门调校引擎与轮胎，让车子能够跑得更快、更稳。他的工作确保DeepSeek 的AI 模型能在资源有限的情况下达到最高效能，像是一台经过精细调校的赛车，用更少的燃料跑出更长的距离。

这样的技术团队，使DeepSeek 能够在短时间内开发出高效的AI产品，迅速崛起并在业界站稳脚跟。

DeepSeek 的AI 模型与技术架构

DeepSeek 目前的旗舰模型包括DeepSeek-V3 和DeepSeek-R1。这些模型在语言理解、生成能力以及推理能力方面展现出卓越的性能，那这些模型到底都是怎么被训练出来的呢？

训练方法

DeepSeek 的AI 模型采用了以下技术来提升训练效率与效能：

混合专家（MoE）架构：
混合专家（MoE，Mixture of Experts）是一种能够根据任务需求选择不同「专家」网络来运行的架构。这种方法让AI 在计算时只启动最适合当前问题的专家，而不是所有专家一起运算，从而大幅降低资源消耗并提升效能。
MoE 就像是一家智慧型的餐厅，厨房里有许多专业大厨，每位厨师专精于不同料理。当客人点餐时，系统不会让所有厨师都动手，而是根据需求派出最擅长这道菜的厨师来烹饪，这样不仅节省资源，还能确保食物品质最佳。在AI模型运行时，MoE 架构只会启动必要的专家网络来完成特定任务，从而降低计算成本并提升推理速度。
多头潜在注意力（MLA）技术：
多头潜在注意力（MLA，Multi-Head Latent Attention）是一种让AI 能够同时关注多个资讯来源并平行处理的技术。这种技术使得AI在语言生成与对话应用方面能更准确地理解上下文，并快速做出回应。
这种技术就像是一位同时看多场比赛的运动分析师，能够同时追踪不同选手的动作，快速做出最佳决策，使模型在语言生成与对话应用方面更具竞争力。
高效算力利用：DeepSeek 的训练主要依赖于NVIDIA H800 GPU，相较于OpenAI 和Google 使用的大量H100 GPU，DeepSeek 能够以更低的成本达成相近的效能。

为何DeepSeek能够迅速走红？

DeepSeek的成功来自于以下几个关键因素：

成本效益极高：其训练成本仅约600 万美元，远低于美国企业动辄数亿美元的成本。
性能与ChatGPT相近：测试结果显示，DeepSeek 的模型在某些语言理解与生成任务上可媲美OpenAI 的ChatGPT-4。
本地化优势：专为中文市场优化的AI 技术，使DeepSeek 在中国市场更具竞争力。

DeepSeek 的崛起提供了一种不同于传统AI 开发的思维模式，未来它能否挑战OpenAI 等巨头仍有待观察，但可以确定的是，它已经改变了AI竞争的游戏规则、并且在全球AI 产业中留下深刻的影响。

DeepSeek 的崛起跟我们有什么关系？

DeepSeek的影响不仅局限于科技业，它也与我们的日常生活也息息相关！ AI 技术的进步将大幅度改变我们获取资讯、学习、工作的方式：

学习方式:

智慧型学习工具：未来的学习APP 将变得更聪明，能够根据学生的学习进度提供个人化的建议，让学习更高效。
自动语言翻译：语言不再是学习的障碍，AI 将能即时翻译课堂内容，使跨国学习更加流畅。
工作环境:

提升企业运营效率：企业可以透过AI 自动化客服、数据分析等应用降低营运成本，提高生产力。
AI助理：未来，AI 不只是工具，更像一个办公室助理，帮你安排行程、处理邮件。

就业市场:

创造新的工作机会：AI 技术的发展将催生更多新兴职业，如AI 应用开发、数据科学家等。
促使职场技能升级：企业对AI 技术的依赖提高，未来的职场人员需要提升数位能力，以适应新的技术环境。

因此，理解AI 技术的趋势与影响将有助于我们适应未来，无论是学生、企业，还是一般民众，都需要思考如何在这场技术变革中找到自己的优势。

DeepSeek 给我们的启发

技术创新未必需要昂贵的资源：
过去我们认为训练大型AI 模型需要耗费数亿美元，但DeepSeek 证明，只要有高效的资源运用策略和创新技术，即使在有限预算下也能做出顶尖的AI 产品。
中国AI 的崛起：
这次DeepSeek 的成功标志着中国AI 技术正逐步缩短与美国的差距，甚至在某些方面拥有竞争优势。这代表着中国的技术公司将在全球市场发挥更大的影响力。
未来AI 产业的发展方向：
DeepSeek 的做法显示，未来的AI 开发可能会更注重资源的高效利用，而不只是依赖强大算力。这也为新创公司提供了一个新的思考方向，即如何在有限资源下打造最具竞争力的产品。

未来AI 产业趋势

轻量化与高效能的AI 模型：
DeepSeek 的成功展示了一个重要趋势— 未来的AI 模型将朝向轻量化发展，以较少的运算资源达到更高的性能。
市场区隔与本地化发展：
AI 产业将不再是单一的大型模型竞争，而是更多关注特定市场的需求，例如DeepSeek 专注于中文市场，使其在该领域拥有更强的竞争力。
开源与商业化并行：
未来，AI 技术的开发将更趋向于开源与商业化并行的模式，类似于DeepSeek 在开放部分技术的同时，也积极寻找商业落地的机会。

结论

DeepSeek 的崛起不仅是一家AI 公司的成功，更是一种全新的AI 发展思维。透过这次现象及炫风可得知，创新的AI 技术并不一定需要昂贵的硬体和资源，只要能够有效管理成本与技术，也有机会能在市场中脱颖而出。

未来随着AI 产业的不断发展，我们可以预见更多像DeepSeek 这样的公司，以创新策略和技术为核心，挑战传统的AI 研发模式，并推动整个产业向前。

DeepSeek：AI 新势力如何颠覆产业格局

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