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DeepSeek火了!服务器都崩了

  今日,国内AI初创公司DeepSeek官网显示,DeepSeek网页/API不可用。1月26日,DeepSeek就曾出现短时闪崩现象。

  据DeepSeek回应,其服务再次“宕机”,源自新模型发布后,用户访问量激增所致。

  2024年底,DeepSeek发布了新一代大语言模型DeepSeek-V3,同时宣布开源。该模型在AI圈爆火后,DeepSeek-V2的关键开发者之一罗福莉走进大众视野,被称为95后AI“天才少女”。据悉,小米创始人雷军在DeepSeek-V3发布前几天,已开出千万元年薪招揽罗福莉,领导小米AI大模型团队。

  DeepSeek的冲击

  我国人工智能研究人员实现了许多人认为遥不可及的目标:一个免费的开源人工智能模型,其性能可以匹敌甚至超过OpenAI先进的推理系统。更令人惊奇的是他们如何做到这一点:让人工智能通过反复试验自学,就像人类学习一样。

  春节之前的这一周,我国人工智能公司DeepSeek发布其R1模型,硅谷一片紧张。在第三方基准测试中,其表现优于OpenAI、Meta和Anthropic等美国领先人工智能公司。

  性能数据令人印象深刻。在AIME2024数学基准测试中,DeepSeekR1的成功率达到79.8%,超越了OpenAI的o1推理模型。在标准化编码测试中,它表现出“专家级”的性能,在Codeforces上获得了2029Elo评级,并超越了96.3%的人类竞争对手。

  但DeepSeek R1真正与众不同之处在于它的成本——或者说成本很低。该模型每百万个token的查询成本仅为0.14美元,而OpenAI的成本为7.50美元,便宜了98%。与专有模型不同,DeepSeek R1的代码和训练方法在MIT许可下完全开源,这意味着任何人都可以获取、使用和修改该模型,而不受限制。

  它展示的卓越推理能力,正在“突破开源AI的界限”的特点,让硅谷措手不及,并轻而易举地成为了这一周科技界最受关注的热点。风头甚至盖过了达沃斯经济论坛、TikTok的不确定性以及特朗普总统上任。

  扎克伯格急了

  针对人工智能差距快速缩小,Meta创始人兼CEO扎克伯格呼吁美国政府加紧封锁。他表示,DeepSeek很先进,中美AI差距非常小。

  扎克伯格近日表示,我们应该希望美国的模型能赢,中国正在全力冲刺。如果将来有一个开源模型能被全世界广泛使用,我们希望它是一个美国模型。

  如果美国政府能够更多地支持美国公司,而不是在每个环节都拖后腿,那就更好了。美国科技行业现在确实是领先的,所以政府偶尔添点麻烦,美国科技行业也许依然能保持领先。但我觉得政府很容易把这种领先地位当成理所当然的事。实际上,这是一场差距很小的竞争,我们需要支持。政府不能成为阻碍我们实现目标的力量,而是该帮助我们。DeepSeek发布几天后,Meta计划在2025年投入超过600亿美元,加大对人工智能的投入。

  但对于Meta的首席人工智能科学家Yann LeCun来说,DeepSeek成功的最大收获不是来自中国竞争对手的加剧威胁,而是保持人工智能模型开源的价值,以便任何人都能受益。LeCun在社交媒体Threads上的一篇文章中表示,并不是中国的人工智能“超越了美国”,而是“开源模型正在超越专有模型”。

  DeepSeek R1本身是开源的,Meta的Llama也是如此。OpenAI最初是一家开源人工智能公司,其使命是创造造福全人类的技术,但最近已转向闭源。LeCun表示DeepSeek“受益于开放研究和开源”。“他们想出了新的办法,并在其他人的工作基础上加以实现。由于他们的工作成果已发表并开源,因此每个人都可以从中受益。”LeCun说“这就是开放研究和开源的力量。”

  支持开源的人认为,开源让技术得以快速、民主地发展,因为任何人都可以修改和重新发布代码。另一方面,支持闭源模式的人则认为闭源模式更安全,因为代码是保密的。OpenAI首席执行官Sam Altman在去年11月Reddit的AMA上表示,闭源方法为他的公司提供了“一种更容易达到安全门槛的方法”。不过,他补充说,“希望我们将来能开源更多的东西。”

  英伟达受冲击?

  另一类着急的人可能是英伟达的多头。周五收盘,英伟达股价大跌超3%,盘后继续跌0.42%。

  市场认为,DeepSeek R1的成功可能削弱了市场对英伟达AI芯片需求的预期。因为DeepSeek似乎以极低的成本构建了一个突破性的人工智能模型,并且无需使用尖端芯片。这让人质疑投入芯片行业的数千亿美元资本支出的实际效用。

  DeepSeek仅用2048颗英伟达H800GPU和560万美元,就训练出6710亿参数的开源大模型,这只是OpenAI和谷歌训练同等类型模型花费的一小部分。加州大学伯克利分校人工智能政策研究员里特维克·古普塔表示,DeepSeek最近发布的模型表明,“没有阻碍人们获取人工智能能力的壕沟”。他说:“训练模型第一人必须花费大量资源才能实现目的,但跟进者可用更少的费用且以更快的速度实现目的。”

  另一方面,苹果研究员Awni Hannun提到,人们可以在Apple Mac上本地运行该模型的量化版本。传统上,由于与英伟达的CUDA软件不兼容,苹果设备在AI方面一直较弱,但这种情况似乎正在改变。例如,AI研究员Alex Cheema在利用8台Apple Mac Mini设备共同运行后能够运行完整模型,这仍然比运行目前最强大的AI模型所需的服务器便宜。也就是说,用户可以在Apple Mac上运行更轻量的DeepSeek R1版本,并且获得良好的准确度和效率。

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