DeepSeek-V3：挑战大模型“堆算力”模式，开启AI新纪元在如今AI大模型竞争激烈的市场环境下，衡量一个大模型优劣的标准往往被简化为“算力投入”，甚至直接以“英伟达GPU数量”来衡量。 这并非没有道理，因为当前市面上几乎所有大模型，无论是开源还是闭源，其核心架构都源自谷歌2017年发布的Transformer模型
DeepSeek-V3：挑战大模型“堆算力”模式，开启AI新纪元
在如今AI大模型竞争激烈的市场环境下，衡量一个大模型优劣的标准往往被简化为“算力投入”，甚至直接以“英伟达GPU数量”来衡量。 这并非没有道理，因为当前市面上几乎所有大模型，无论是开源还是闭源，其核心架构都源自谷歌2017年发布的Transformer模型。 从特斯拉的自动驾驶FSD到OpenAI的ChatGPT，都属于Transformer模型的产品化应用。 正如电影《邪不压正》中所言，“都是同一个师傅教的，破不了招啊”，当前大模型竞争的核心差异在于训练数据量和算力规模，即“经验值”的积累。
OpenAI训练GPT-4便使用了25000张A100英伟达GPU，据报道，OpenAI目前至少拥有40万块英伟达GB200和H100芯片。 甚至连甲骨文CEO拉里·埃里森都曾“乞求”英伟达CEO黄仁勋为甲骨文和特斯拉预留足够的算力芯片，可见算力资源在该领域的稀缺性和重要性。 如果这种“堆算力”的模式持续下去，行业格局将难以改变。
然而，这种看似固化的局面正在被打破。2023年12月中旬，中国初创企业DeepSeek开发的大语言模型DeepSeek-V3引发了美欧科技界的广泛关注。该模型在技术性能、开源模式和成本效益上都展现出显著优势，获得了业界积极评价。
独立测评机构ArtificialAnalysis的分析结果显示，DeepSeek-V3在文本理解、编码、数学和学科知识等方面，超越了Meta的Llama 3.1-405B和阿里巴巴的Qwen 2.5-72B等开源模型，性能与OpenAI的GPT-4和Anthropic的Claude 3.5 Sonnet等顶级闭源模型不相上下。DeepSeek-V3在中文处理、编码和数学计算方面的突出优势，使其在教育和科研领域展现出巨大的应用潜力。
DeepSeek-V3的性能不仅超越了许多开源竞争对手，例如Meta的Llama-3.1模型和阿里巴巴的Qwen 2.5模型，甚至在某些方面与顶级闭源模型比肩。一般而言，闭源模型由于数据和训练资源的优势，往往性能优于开源模型，但DeepSeek-V3在代码生成和数学运算等方面展现出非凡的实力，打破了这种固有认知。
更令人瞩目的是DeepSeek-V3的低成本高效率训练过程。OpenAI创始成员安德烈·卡帕蒂指出，通常需要1.6万到10万个GPU才能训练出与DeepSeek-V3性能相当的模型。而DeepSeek公司仅使用了2048个GPU，在57天内就完成了训练，总成本约为557.6万美元，仅为其他主流模型（如GPT-4）的十分之一左右。
让我们用更具体的数字来阐明DeepSeek-V3的效率优势。DeepSeek-V3模型使用了2048张英伟达H800显卡，耗时两个月，训练出了一个拥有6710亿参数的超大规模模型，训练成本约为550万美元。对比之下，如果硅谷公司要训练同等能力的模型，通常会选择更高端的英伟达显卡，而不是相对低价的H800显卡。更重要的是，他们至少需要1.6万块高端显卡才能达到类似水平，这与DeepSeek仅用2000块H800显卡完成任务形成了鲜明对比。从算力消耗来看，DeepSeek-V3的训练成本仅为同等规模硅谷公司模型的十一分之一。而Meta训练同等能力模型的成本则高达数亿美元，与DeepSeek的性价比完全不在一个量级。
盘古智库专家胡延平认为，DeepSeek-V3的成功更多地证明了行业大模型路线的可行性，虽然与通用大模型相比仍存在差距。但考虑到我国AI大模型发展路径注重“产业化落地”，行业大模型与产品落地匹配度更高，更符合我国AI赋能各行各业的需求。
值得注意的是，DeepSeek-V3的发布也引发了英伟达股价的波动。一些华尔街分析师认为，DeepSeek-V3的出现，动摇了市场对AI大模型“堆算力”发展模式的信心，预示着AI大模型发展方向可能发生转变。 DeepSeek-V3的成功案例，为大模型训练提供了新的思路，也为全球AI产业带来了新的变数，其低成本高效率的训练方法，或许将成为未来大模型发展的关键方向。 这不仅对中国AI产业发展具有重要意义，也对全球AI产业格局产生深远的影响。 DeepSeek-V3的出现，标志着AI大模型竞争进入了一个新的阶段，未来竞争的焦点或许不再仅仅是算力规模的比拼，而是如何更有效地利用算力资源，更高效地训练模型，并最终实现模型的产业化落地。 这将是一个充满机遇和挑战的新时代。
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