专题：DeepSeek为何能震动全球AI圈
当前，全球AI社区正在疯狂热议一种新的开源推理模型DeepSeek R1。
该模型由中国AI初创公司DeepSeek开发，该公司声称R1在多个关键基准上与OpenAI的ChatGPT o1相媲美，甚至还有所超越，但成本只是后者的一小部分（有报道称约为3%至5%）。
美国埃默里大学（Emory University）信息系统助理教授Hancheng Cao表示：“这可能是一个真正的均衡突破，对资源有限的研究人员和开发人员来说是件好事，尤其是来自南半球的研究人员。”
考虑到硬件等资源方面的限制，DeepSeek的成功更加引人注目。DeepSeek等初创公司正以优先考虑效率、资源共享和协作的方式进行创新。
DeepSeek前员工、现任美国西北大学（Northwestern University）计算机科学博士生Zihan Wang表示，为了创建R1，DeepSeek不得不重新设计其训练过程，以减轻其GPU的压力。
DeepSeek R1因其处理复杂推理任务的能力而受到研究人员的称赞，特别是在数学和编码方面。该模型采用了一种类似于ChatGPT o1的“思维链”方法，通过逐步处理查询来解决问题。
微软AI前沿研究实验室的首席研究员Dimitris Papailiopoulos表示，R1最让他惊讶的是它的工程简单性。他说：“DeepSeek旨在获得准确的答案，而不是详细说明每个逻辑步骤，从而在保持高水平效率的同时显著减少计算时间。”
DeepSeek还发布了六个较小版本的R1，这些版本足够小，可以在笔记本电脑上本地运行。该公司称，其中一个甚至在某些基准测试中表现优于OpenAI的o1-mini。
尽管R1备受关注，但DeepSeek仍然相对不为人知。该公司总部位于中国杭州，由浙江大学信息与电子工程专业校友梁文峰于2023年7月创立。该公司由梁文峰在2015年创立的对冲基金幻方（High-Flyer Quant）孵化。与OpenAI的萨姆·奥特曼（Sam Altman）一样，梁文峰的目标是建立通用人工智能（AGI），即一种可以在一系列任务上与人类匹敌甚至击败人类的AI。
训练大型语言模型（LLM）需要一个训练有素的研究人员团队和强大的计算能力。资深企业家、谷歌中国前负责人李开复近日在接受媒体采访时表示，只有“一线玩家”通常会参与构建ChatGPT等基础模型，因为它需要大量资源。
据报道，为了训练其模型，DeepSeek购买了10000多块英伟达GPU，随后又扩大到50000块。与OpenAI、谷歌和Anthropic等领先的AI实验室相比，这明显相形见绌，因为这些实验室每个都有超过50万块GPU。
尽管如此，DeepSeek前员工Zihan Wang表示，他在DeepSeek工作时可以获得丰富的计算资源，并可以自由地进行实验，这对应届毕业生来说是一种少有的奢侈。
梁文峰称，除了硬件方面的限制，公司面临的另一个挑战是，他们的AI工程技术往往效率较低。他说：“我们（大多数中国公司）必须消耗两倍的计算能力才能达到同样的结果。再加上数据效率差距，这可能意味着需要高达四倍的计算力。我们的目标是不断缩小这些差距。”
但DeepSeek找到了在不显著牺牲准确性的情况下，减少内存使用和加速计算的方法。Zihan Wang说：“团队喜欢把硬件挑战变成创新的机会。”
梁文峰本人仍然深度参与DeepSeek的研究过程，与他的团队一起进行实验。王说：“整个团队都有一种协作文化，并致力于核心研究。”
除了优先考虑效率，DeepSeek还越来越多地接受开源原则。阿里云已经发布了100多个新的开源AI模型，支持29种语言，迎合了包括编码和数学在内的各种应用。同样，像Minimax和01.AI（零一万物）这样的初创公司也将他们的模型开源。
根据中国信息通信研究院（CAICT）去年发布的一份白皮书，全球AI大型语言模型的数量已达到1328个，其中36%来自中国。这使中国成为AI的第二大贡献者。
塔夫茨大学（Tufts University）技术政策助理教授Thomas Qitong Cao表示：“这一代年轻的中国研究人员强烈认同开源文化，因为他们从中受益匪浅。”
卡内基国际和平基金会（Carnegie Endowment for International Peace）的AI研究员马特·希恩（Matt Sheehan）称：“中国公司必须利用有限的计算资源提高效率。将来，我们可能会看到很多与缺乏计算相关的整合。”
事实上，这种情况可能已经开始发生了。两周前，阿里云宣布与李开复创立的北京初创公司“零一万物”合作，合并研究团队，建立“工业大型模型实验室”。
Thomas Qitong Cao说：“AI行业出现某种分工是节能和自然的。AI的快速发展要求中国企业保持敏捷才能生存。”
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