DeepSeek究竟是何物
作者：北京航空航天大学人工智能学院副教授
在当今全球AI竞赛激烈的时代，DeepSeek创始人梁文峰与其团队的作品DeepSeek犹如一颗璀璨的新星，在国内舆论场中崭露头角。
有关他的评价多种多样，有人称其为人工智能领域的英雄，也有人将其比作中国的马斯克。
在这炫目的光环背后，我们更应该关注DeepSeek与梁文峰思维的解码，深入探讨当我们谈论DeepSeek时，究竟应该谈论什么。
一、突围：打破西方主导的局面
自ChatGPT问世以来，全球AI竞赛进入了大力出奇迹的时代。
美国科技大厂凭借巨大的资金投入，制定了一套行业标准与生存法则。
在很多人潜意识中，AI领域的未来发展的话语权、主导权和控制权正牢牢掌握在西方手中。
来自中国的DeepSeek却在这个关键时刻闯入了这场竞赛。
DeepSeek通过架构算法、训练方式、工程优化等系统性创新，在千亿参数规模下展现出与GPT-O1-1217相当的推理能力，且以显著降低的训练成本走出了一条差异化技术路径，实现了国产大模型的突围。
尤其值得关注的是，这支团队是在美国AI芯片禁运的压力下，不得不在较低性能的H800GPU上训练模型。
但这样的挑战反而推动了算法优化的突破。
二、创新：DeepSeek的核心竞争力
DeepSeek的成功挑战了AI领域规模至上的传统思维，其技术创新主要体现在以下几个方面：
1. 模型架构：混合专家模型（MoE）的创新应用，通过引入新的无损负载均衡技术和路由网络方法，提高了模型稳定性与效率。
2. 算法突破：多头潜在注意力机制（MLA）的引入，显著降低了模型推理成本，是DeepSeek最关键的技术突破。
3. 训练方式：基于大规模强化学习（RL）与高质量合成数据结合的技术路径，使得DeepSeek在不依赖标注数据、监督微调（SFT）的情况下，获得高水平推理能力。
4. 数据策略：采用高质量合成数据的数据策略，极大降低了数据成本，同时数据质量优先的原则也逐渐成为领域共识。
5. 工程技术：绕过通用编程框架CUDA，使用更底层的PTX汇编语言直接操控GPU指令集，实现芯片算力的最大化。
三、未来：DeepSeek的开放未来与全球影响
DeepSeek的横空出世让人们重新认识到算法、架构、优化等技术创新的巨大潜力。
更重要的是，DeepSeek-R1的开源和免费使用，有助于普及AI技术，让全球开发者都能参与其中。
这支团队的系统性创新能力引人注目，包括多方面的技术突破以及高效的人才聚合机制。
DeepSeek的成功也为中国智能生态的构建奠定了关键基础。
我们也要看到DeepSeek面临的挑战和问题。
例如，虽然其训练成本大幅降低，但模型的解释性、泛化性、稳定性等问题仍待解决。
尤其是关于智能涌现的根本奥秘，关于模型的内在问题等议题仍值得深入探索。
从数学原理上来说，DeepSeek并未跳出大模型浪潮的范畴，这也可能带来不可解释和幻觉等内在风险。
因此，关于这些问题也需要进一步研究和讨论。
算力依然是人工智能的基础设施，我们也期待芯片领域能够诞生更多属于中国的DeepSeek时刻。
DeepSeek的成功不仅仅是一家企业或者一个团队的胜利，更是中国人工智能在全球竞争中的一次重要突破。
这支团队的创新精神、系统思维和技术实力值得我们深入学习和探讨。
同时，他们面临的挑战和问题也为我们提供了宝贵的思考机会和探索空间。
让我们共同期待人工智能领域的未来发展，期待更多像DeepSeek这样的团队为我们带来更多的惊喜和突破。
相关标签： 人工智能、 deepseek、 推理、 大模型、 算法、
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