DeepSeek vs. OpenAI vs. Anthropic：谁的AI 训练效率更高？

内容目录

序言

人工智慧（AI）正在迅速改变我们的世界，无论是聊天机器人、语音助手，还是自动驾驶车辆，都依赖于强大的AI 训练和推理技术。但并不是所有AI 模型的训练方式都相同，一些公司选择使用最先进的硬体，而另一些则尝试用更少的资源达到相近的效果。

DeepSeek、OpenAI 和Anthropic 是AI 领域的三大竞争者，每家公司的训练策略各有不同。 DeepSeek 选择使用较旧但成本较低的A100 GPU，OpenAI 则倚赖最新的NVIDIA H100，而Anthropic 依靠Google TPU 来优化AI 训练。本篇文章将深入探讨这三家公司在AI 训练与推理上的策略，并分析它们对AI 产业的影响，一起看下去吧！

AI 训练、AI 推理：训练人工智慧模型的重要流程

人工智慧（AI）已经成为科技界的核心战场，而在AI 模型的发展过程中，有两个关键阶段：AI 训练（Training）与AI 推理（Inference）。

AI 训练就像学习新技能，需要不断练习和吸收知识，就像一个学生准备考试，读书、做笔记、练习题目。
AI 推理则像是考试，已经学会的知识需要快速运用来回答问题，确保结果又快又准确。

目前，OpenAI（GPT-4）、Anthropic（Claude）与DeepSeek 是AI 训练市场的三大玩家。传统上，OpenAI 和Anthropic 依赖 NVIDIA H100 GPU 或Google TPU 训练模型，但DeepSeek 采取不同策略，使用较旧的 A100 GPU 来降低AI 训练成本。

DeepSeek 如何用A100 GPU 挑战高阶晶片？

DeepSeek 的独特训练方法

但是，为什么DeepSeek 要使用较旧的A100 GPU，而不是最新的H100 或Blackwell？这样真的能带来优势吗？

DeepSeek 并未选择市面上最强的GPU 来训练AI，而是选择 A100 GPU，并透过混合专家模型（Mixture of Experts, MoE） 来提升AI 训练效率。

混合专家模型

那么，MoE 模型到底是怎么运作的？为什么它能够有效降低成本？

MoE 是DeepSeek 的核心技术，类似于一个智慧型餐厅：

一般AI 训练像是「每位厨师都做同一道菜」，所有GPU 一起运行，耗费大量资源。
MoE 则像是「让最擅长该菜色的厨师来煮」，不同专家网络负责不同部分，降低GPU 运行成本，提升AI 训练效率。

透过MoE，DeepSeek 只启用部分专家网络，而非整个模型，使得AI 训练资源更加节省，并有效利用A100 GPU。

云端运算如何最大化A100 的效能

可是，仅仅依赖A100 是否足够？ DeepSeek 又是如何确保模型的效能不会因为使用较旧的GPU 而下降？

DeepSeek 还透过 云端资源调度，确保AI 训练资源分配更灵活。这让DeepSeek 即使使用旧款GPU，仍然能够达到高效训练效果，就像是计程车共乘，让所有乘客都能够顺利抵达目的地，但不用额外增加车辆数。

OpenAI 和Anthropic 为何选择H100 和TPU？

AI 训练的选择并不只是「更快的硬体就一定更好」，不同公司在策略上有不同考量。
OpenAI 和Anthropic 选择了不同的AI 训练硬体，背后蕴含着深远的技术决策与市场竞争考量。

OpenAI 的GPT-4 为何需要H100？

顶尖的学习环境：H100 就像精英学校

如果DeepSeek 可以用A100 训练AI，那OpenAI 为什么还要花大钱采用H100？这就像学生准备大考时，有些人选择最普通的参考书自学，而另一些人则进入最顶尖的补习班，拥有名师指导、专属教材，甚至个人化教学方案，确保自己能够在考试中名列前茅。

H100 是AI 训练领域的「顶级名校」，它具备更强的计算能力，适合大规模AI 训练。这意味着GPT-4 不只是要「学会」语言，而是要达到超越人类的语言理解与生成能力。

H100 为何能提供OpenAI 需要的效能？

极大记忆体频宽：这让GPT-4 能够同时处理海量的数据，就像学生能够一次消化更多资讯。
内建Transformer Engine：这是一种专门为AI 设计的加速技术，帮助GPT-4 更快地进行数据计算，就像是拥有一套高效笔记法，让学习更有效率。
并行运算能力更强：让H100 在运行时能够更快完成AI 训练，避免传统GPU 所面临的效能瓶颈。

换句话说，H100 就像是为OpenAI 量身打造的「超级精英学习环境」，让GPT-4 的学习速度和精准度都达到极致。

Anthropic 的Claude 模型为何选择TPU？

不同的策略：TPU 就像是奥林匹克数学竞赛专班

Anthropic 并没有选择跟随OpenAI 的脚步，而是采用了Google TPU 来训练Claude。
TPU 是Google 自家开发的AI 晶片，专门针对AI 训练进行优化。这相当于是一间为数学竞赛选手量身打造的训练中心，提供最佳化的学习环境，确保学生能够在竞赛中取得最佳成绩。

TPU 为何适合Claude？

更快的矩阵运算能力：AI 训练的核心就是矩阵计算，而TPU 针对这个特性做了优化，就像是提供给数学竞赛生更高效的计算工具。
与Google 生态系统无缝整合：Anthropic 主要使用Google Cloud 来训练Claude，TPU 在这样的环境下能够发挥最大效能，减少数据传输的延迟。
降低NVIDIA 依赖：如果AI 训练市场完全被NVIDIA 垄断，那么成本将难以控制。 Anthropic 选择TPU，除了技术考量外，也有策略上的独立性考虑。

换句话说，Claude 的训练重视计算效率与灵活性，TPU 则提供了一个相对独立、高效的环境，适合Claude 的发展需求。

为何不同AI 公司选择不同的硬体？

市场定位与策略差异

AI 训练的选择其实就像是一场运动比赛，不同的选手会根据自己的特长选择最适合的训练方式。

OpenAI 选择H100，就像短跑选手选择高强度爆发式训练，确保在比赛中能够最快速冲过终点线。
Anthropic 选择TPU，就像马拉松跑者选择长期耐力训练，确保AI 的稳定性与持续运算能力。

这样的选择不只是技术问题，更涉及企业策略与市场目标。

竞争格局如何发展？

随着AI 训练技术的演进，不同公司将会选择最适合自身发展的技术堆叠。

NVIDIA 持续推出更强大的GPU，如H200、Blackwell，将吸引需要极致效能的AI 训练公司。
Google 可能进一步发展TPU 技术，让其在特定应用上更具竞争力。
其他AI 晶片公司（如Cerebras、Graphcore）可能会挑战现有的技术框架，提供新的选择。

结论：不同训练方法，同样的目标

无论是选择H100 还是TPU，每个AI 训练策略背后的目标都是相同的——让AI 更快、更准确、更高效地学习和推理，进而提升应用场景的能力。

AI 推理如何影响最终的AI 应用？

AI 推理的实际应用场景

聊天机器人与语音助手

当你使用ChatGPT 或Siri 问问题时，AI 必须在几毫秒内分析你的语意、检索最佳答案，然后组织语句回应。如果这个过程太慢，对话将变得卡顿，就像你跟朋友聊天时对方总是慢半拍，体验会很差。

图像辨识与人脸解锁

现在的智慧型手机都配有人脸辨识解锁功能。当你拿起手机对准脸部时，AI 需要在极短的时间内比对你的脸部特征，否则解锁速度变慢，甚至失败，使用者可能会宁愿回到传统密码输入方式。

自动驾驶系统的即时决策

最极端的AI 推理应用是自动驾驶。想像一辆以时速100 公里行驶的自驾车，突然前方有人横穿马路。 AI 必须在不到0.1 秒内判断应该煞车、转向或减速，否则将导致严重事故。如果AI 推理过慢，车辆无法及时做出反应，后果不堪设想。

推理的关键：速度与准确度的平衡

推理的速度与准确度是AI 竞争的核心问题。过去，许多AI 模型强调准确度，但如果过程太慢，即便答案再精确，也无法满足即时应用的需求。因此，如何在速度与准确度之间取得最佳平衡，成为AI 推理技术发展的终极目标。

这就是为什么AI 公司在开发模型时，不只是追求更强的运算能力，还需要优化推理架构，以确保AI 可以即时做出高效决策。

未来AI 训练与推理市场的竞争

AI 训练的技术正在转变，DeepSeek 的策略降低了成本，让更多企业有机会参与竞争。这是否意味着AI 市场将迎来新一轮洗牌？

低成本AI 训练的影响

过去AI 训练就像是豪华军备竞赛，只有少数大公司能负担顶级设备。而DeepSeek 透过MoE（混合专家模型）和A100 GPU，让AI 训练变得更像「改装车比赛」，只要合理优化，成本低也能竞争。

这将降低AI 开发门槛，使更多企业能参与市场，而不必依赖昂贵的H100 GPU，改变过去只有科技巨头主导的局面。

AI 推理成为新战场

当AI 训练成本下降，企业将更关注推理效能。 AI 训练可以看作运动员的备赛过程，而推理则是正式比赛的表现。如果AI 训练变得普及，那么真正的竞争点将转向推理技术的速度与精确度。

结语：AI 市场的未来走向

AI 市场正在转型，低成本训练与高效推理将成为竞争核心。 DeepSeek 提供了更具经济效益的AI 训练模式，而OpenAI 和Anthropic 仍坚持高效能策略。

这场技术竞争仍在持续，未来几年，市场格局可能大幅变动，最终将由那些能够平衡成本与效能的企业胜出！