在科技界掀起波澜的并非总是那些财大气粗的行业巨头，DeepSeek公司以其R1模型的发布，向世界展示了低成本高效能的AI开发新路径。这一创新不仅震撼了整个科技领域，还迫使行业内的领头羊重新审视并调整其AI研发策略。
DeepSeek的成功并非依赖于突破性的新功能，而是其利用有限资源创造出了与科技巨头比肩的成果。面对美国对高端AI芯片的出口限制，DeepSeek没有被困境束缚，而是选择了一条优化现有资源的道路。当其他公司竞相追逐更强大的硬件和更大的模型时，DeepSeek却以出色的执行力，将已知的理念转化为现实，展现了在限制条件下创新的力量。
值得注意的是，DeepSeek在芯片方面的劣势并非不可逾越的障碍。美国的出口管制主要限制了计算能力，而对内存和网络的影响相对较小，而这两者是AI发展的关键要素。因此，DeepSeek所使用的芯片在内存和网络功能方面表现出色，能够在多个单元之间并行执行操作，这对于高效运行大型模型至关重要。中国在人工智能基础设施垂直堆栈上的大力推动，也为DeepSeek的创新提供了有力支持。
DeepSeek在训练数据方法上也独树一帜。它并非仅仅依赖于从网络上抓取的内容，而是大量利用了合成数据和其他专有模型的输出。这种方法虽然可能引发西方企业客户对数据隐私和治理的担忧，但却彰显了DeepSeek注重结果、不拘一格的务实态度。DeepSeek等基于Transformer且采用混合专家（MoE）架构的模型，在整合合成数据时表现出更强的稳健性，而传统密集架构的模型则可能因过度使用合成数据而导致性能下降甚至崩溃。DeepSeek的工程团队在模型架构设计时，就充分考虑了合成数据的集成，从而在不牺牲性能的前提下，充分利用了合成数据的成本效益。
DeepSeek的崛起已经引发了行业领导者的战略调整。OpenAI首席执行官Sam Altman近期宣布计划发布公司自2019年以来的首个“开放权重”语言模型，这一变化显然受到了DeepSeek和Llama等模型成功的影响。DeepSeek推出仅一个月后，Altman就承认OpenAI在开源AI方面“站错了历史的一边”。面对高达每年70亿至80亿美元的运营成本，DeepSeek等高效替代方案带来的经济压力已经不容忽视。尽管OpenAI进行了高达400亿美元的融资，公司估值达到3000亿美元，但其方法比DeepSeek耗费更多资源的根本问题依然存在。
DeepSeek还在推动AI系统自主评估和改进方面取得了进展。随着预训练模型对公共数据的利用接近饱和，数据稀缺正在成为制约预训练进一步改进的瓶颈。为解决这一问题，DeepSeek与清华大学合作，实现了“自我原则性评论调优”（SPCT），即AI开发自己的内容评判规则，并利用这些规则提供详细评论，包含内置的“评委”实时评估AI的答案。这一进展标志着AI系统开始利用推理时间来改进结果，而非仅仅依赖于增大模型规模。然而，这种方法也伴随着风险：如果AI制定了自己的评判标准，可能会偏离人类价值观、伦理道德，甚至强化错误的假设或幻觉，从而引发对AI自主判断的担忧。
DeepSeek的异军突起，不仅展示了在限制条件下创新的可能性，还预示了人工智能行业将朝着并行创新轨道发展的趋势。各大公司在继续构建更强大的计算集群的同时，也将更加关注通过软件工程和模型架构改进来提升效率。微软已经停止了全球多个地区的数据中心建设，转向更加分布式、高效的基础设施建设，并计划重新分配资源以应对DeepSeek带来的效率挑战。meta也发布了首次采用MoE架构的Llama4模型系列，并将其与DeepSeek模型进行基准测试，这标志着中国AI模型已经成为硅谷公司值得参考的基准。
