一 DeepSeek科研背景及成果真实性
观察者网专栏作者潘攻愚
近期，DeepSeek以其惊人的发展速度和技术突破，在全球范围内引起了广泛的关注和讨论。
从LLM通用模型的V2迭代到V3，再进一步推出主打推理能力的R1模型，DeepSeek不仅在训练成本、架构调整上展现了强大的实力，更通过开源模式引发了AI技术的新一轮热潮。
一、DeepSeek的成功：顺应AI大模型的演化过程
去年2月，英伟达CEO黄仁勋在接受采访时曾提到，英伟达的业务中推理和训练的比例反映了AI技术的发展阶段。
而DeepSeek的成功，正是顺应了从pre-training到推理的AI大模型的必然演化过程。
随着AI技术的不断发展，推理能力的重要性日益凸显，DeepSeek R1模型的推出，正是这一趋势的集中体现。
二、围绕DeepSeek的质疑与争议
就在DeepSeek风头正劲之时，来自美国AI大模型行业的某些头面人物却发出了带有惊慌心理的评论。
其中，知名半导体咨询机构Semianalysis总裁Dylan Patel和Anthropic的CEO Dario Amodei等人的观点，尤其引人关注。
他们主要从GPU囤货、成本测算、非技术性营销、模型数据蒸馏不合规等角度，试图揭示DeepSeek的技术突破并非那么硬核。
三、DeepSeek的技术实力与成本优化
对于质疑，DeepSeek的突破并非只在于营销手段，其技术实力和成本优化同样不容忽视。
例如，在GPU使用上，DeepSeek合法拥有的H800及其他型号GPU的优化使用，实际上降低了训练成本，提高了效率。
在模型数据蒸馏方面，这也是推动AI普惠化、构建高效AI生态的必要手段。
四、DeepSeek的开放与共享理念
值得一提的是，DeepSeek的开放和共享理念，也是其赢得广泛赞誉的重要原因。
从开源模式到R1模型的发布，DeepSeek展示了推动知识与信息平权的决心。
这种理念与谷歌、OpenAI等公司的初心是相契合的。
DeepSeek的成功也在于其坚持开放合作，与各大厂商的合作证明了其技术的实力。
五、结语：DeepSeek与OpenAI的不同道路
与OpenAI相比，DeepSeek走的是一条不同的道路。
OpenAI当初的理念是为全人类寻找AGI途径，而DeepSeek则通过技术突破和成本优化，将AI技术变为更广泛使用的公共产品。
虽然两者在某些方面存在差异和竞争，但最终目标都是为了推动AI技术的发展和应用。
DeepSeek的成功并非偶然，而是其技术实力、成本优化、开放共享理念等多方面的综合体现。
面对质疑和挑战，DeepSeek需要继续坚持创新、开放和合作，推动AI技术的持续发展和普惠化。
而整个AI行业的发展，也需要更多的合作和共享，共同推动人类社会的进步。
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