DeepSeek婉拒所有采訪專注研發(fā)。DeepSeek的最新動作迫使OpenAI在深夜緊急上線o3-mini。近半個月來,中國的人工智能技術(shù)持續(xù)占據(jù)國內(nèi)外媒體頭條,影響力不斷擴(kuò)大。關(guān)于DeepSeek模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)、GPU使用量、團(tuán)隊構(gòu)成及強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法等細(xì)節(jié)成為關(guān)注焦點。
SemiAnalysis的一篇深度報道從多個角度進(jìn)行了推測,包括訓(xùn)練成本、對閉源模型利潤的影響以及團(tuán)隊規(guī)模等。報道指出,DeepSeek并非簡單的副業(yè)項目,其在GPU等硬件上的支出超過5億美元。論文中提到的600萬美元僅是預(yù)訓(xùn)練階段的GPU成本,研發(fā)和硬件總擁有成本并未計算在內(nèi)。DeepSeek擁有約5萬塊Hopper GPU,包括特供版H800和H20。公司大約有150名員工,并定期從北大、浙大等頂尖高校招募人才,優(yōu)秀候選人年薪可達(dá)130萬美元。
DeepSeek的一個關(guān)鍵創(chuàng)新是多頭潛注意力機(jī)制(MLA),該機(jī)制顯著降低了推理成本。此外,V3模型性能遠(yuǎn)超R1和o1,谷歌的Gemini 2.0 Flash Thinking與R1不相上下。隨著V3和R1的發(fā)布,H100價格大幅上漲,這體現(xiàn)了杰文斯悖論的作用。
幻方量化作為DeepSeek的主要投資者,很早就看到了AI在金融領(lǐng)域之外的巨大潛力。他們在2021年購入了10,000塊A100 GPU,這一決策后來被證明極具前瞻性。2023年5月,幻方?jīng)Q定分拆成立DeepSeek,以更專注地推進(jìn)AI技術(shù)發(fā)展。目前兩家公司在人力資源和計算資源方面保持密切合作。
DeepSeek專注于招募中國本土人才,強(qiáng)調(diào)實際能力和求知欲望。他們在北京大學(xué)和浙江大學(xué)等頂尖高校舉辦招聘活動,提供極具競爭力的薪酬待遇?,F(xiàn)有員工約150人,公司保持快速擴(kuò)張態(tài)勢。
DeepSeek的定價策略和運營效率引發(fā)了廣泛關(guān)注。盡管預(yù)訓(xùn)練階段的成本僅為600萬美元,但整體投入遠(yuǎn)不止于此。開發(fā)新架構(gòu)的過程中需要大量資源進(jìn)行測試和驗證。例如,多頭潛注意力機(jī)制的開發(fā)周期長達(dá)數(shù)月,消耗了大量人力和計算資源。
V3模型的性能提升顯著,但在AI快速迭代的背景下,半年前的技術(shù)已顯得陳舊。隨著時間推移,用更少的計算資源實現(xiàn)相當(dāng)或更強(qiáng)的性能成為行業(yè)趨勢。例如,現(xiàn)在可以在普通筆記本電腦上運行的小型模型能達(dá)到與GPT-3相當(dāng)?shù)男阅芩?,而后者在發(fā)布時需要超級計算機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練。
DeepSeek的獨特之處在于他們率先實現(xiàn)了成本和性能的突破。雖然開源模型權(quán)重的做法已有先例,但DeepSeek的成就仍然顯著。預(yù)計到今年年底,相關(guān)成本可能還會進(jìn)一步下降5倍左右。
R1能夠達(dá)到與o1相當(dāng)?shù)男阅芩?,關(guān)鍵在于新的“推理”范式。這種范式通過合成數(shù)據(jù)生成和后訓(xùn)練強(qiáng)化學(xué)習(xí)提升推理能力,使得以更低成本獲得快速進(jìn)展成為可能。然而,R1在許多場景下表現(xiàn)不如o1。OpenAI最近發(fā)布的o3測試結(jié)果顯示,其性能提升幾乎呈垂直上升趨勢。
谷歌推出的Gemini Flash 2.0 Thinking在基準(zhǔn)測試中表現(xiàn)優(yōu)于R1,具有很強(qiáng)的穩(wěn)定性。盡管如此,DeepSeek憑借快速行動、充足資金、卓越智慧和明確目標(biāo),在競爭中超越了Meta等科技巨頭。
DeepSeek的多Token預(yù)測技術(shù)和混合專家模型架構(gòu)顯著提高了訓(xùn)練和推理效率。這些創(chuàng)新引起了西方實驗室的關(guān)注。RL在R1中的應(yīng)用也起到了重要作用,使其在格式化和安全性方面表現(xiàn)出色。通過合成數(shù)據(jù)集微調(diào),R1的推理能力得以自然涌現(xiàn)。
MLA技術(shù)顯著降低了DeepSeek模型的推理成本,減少了每次查詢所需的KV緩存量,從而降低運營成本。由于H20芯片的高內(nèi)存帶寬和容量,DeepSeek在推理工作負(fù)載方面獲得了更多效率提升。
R1并未真正動搖o1的技術(shù)優(yōu)勢,而是以更低的成本實現(xiàn)了相似的性能。這種現(xiàn)象符合市場邏輯,類似于半導(dǎo)體制造業(yè)的發(fā)展模式。率先突破新能力層次的公司將獲得顯著的價格溢價,而追趕者只能獲得適度利潤。DeepSeek通過零利潤率策略打破了OpenAI的高利潤率格局,但這是否可持續(xù)仍存疑。未來,計算資源的集中度將變得更加重要。