近日，AI领域再次迎来重大突破，多家知名企业宣布接入DeepSeek大模型，标志着智能化升级浪潮正加速推进。
2月8日晚，工信部传来消息，国内三家基础电信企业已全面接入DeepSeek开源大模型，此举无疑将进一步提升电信行业的智能化水平。与此同时，京东云也发布了DeepSeek大模型一体机，为企业用户提供了一站式AI解决方案。商汤大装置同样不甘落后，上架了DeepSeek系列模型，进一步丰富了其AI产品线。
在汽车领域，DeepSeek同样大放异彩。吉利汽车宣布，其自研的星睿大模型已与DeepSeek-R1完成深度融合，将显著提升汽车智能化水平。岚图汽车也表示，其智能座舱已与DeepSeek完成深度融合，为用户提供更加智能、便捷的驾驶体验。东风汽车同样宣布，已完成DeepSeek全系列大语言模型的接入工作，为汽车行业的智能化升级贡献力量。
随着DeepSeek热度飙升，其“朋友圈”也在不断扩大。据统计，已有众多公司宣布接入DeepSeek模型，共同推动AI技术的创新与应用。这些公司的加入，不仅壮大了DeepSeek的生态系统，也为AI技术的普及和推广奠定了坚实基础。
然而，就在DeepSeek对AI行业产生深远影响之际，一则关于AI训练成本的新闻引发了全球关注。斯坦福大学和华盛顿大学的研究人员发表了一篇研究论文，声称他们以不到50美元的云计算费用，训练出一款名为S1的推理模型，该模型在数学和编码能力测试中表现不俗，与OpenAI的GPT和DeepSeek的R1相媲美。这一消息无疑给AI领域带来了巨大震撼，但事实并非如此简单。
据悉，S1模型并非从零开始训练，而是以阿里通义千问Qwen2.5-32B-Instruct开源模型为底座，进行了监督微调。研究团队还通过蒸馏技术，从谷歌的AI推理模型中提取了推理能力。因此，S1模型的训练过程相对简单，成本也较低。然而，这并不意味着S1模型能够超越被蒸馏的模型。相反，蒸馏技术虽然可以大幅降低模型训练成本，但并不能创造出全新、更强大的推理模型。
与S1模型不同，DeepSeek R1是通过强化学习训练的，具有更强的适应性和处理复杂情境的能力。因此，尽管S1模型在某些测试中表现出色，但DeepSeek R1在整体性能和应用场景上仍具有显著优势。
在资本市场方面，DeepSeek概念的兴起也引发了投资者的广泛关注。截至2月7日，DeepSeek指数的26只成分股中，前五名分别为金山办公、科大讯飞、传音控股、中科曙光和三六零，这些公司的流通市值均超过千亿元。不少ETF和明星基金经理管理的主动权益基金也早已布局了DeepSeek相关概念股，为投资者提供了多样化的投资选择。
值得注意的是，DeepSeek的兴起不仅推动了AI技术的创新与应用，还引发了市场对于海外龙头芯片公司GPU需求可持续性的担忧。随着DeepSeek等AI技术的不断发展，对于高性能计算资源的需求将不断增长，而GPU作为重要的计算资源之一，其市场需求也将持续扩大。然而，DeepSeek等AI技术的兴起也促使行业开始探索更加高效、低成本的AI解决方案，这对于传统GPU厂商来说无疑是一种挑战。
