在兔年春节的热闹氛围中，DeepSeek如同一颗璀璨的新星，瞬间照亮了全球科技界的天际。从各大媒体的头条报道到科技巨头的财报分析，DeepSeek的名字无处不在，成为了业内外关注的焦点。
在AI领域极具影响力的播客节目Lex Fridman Podcast，也专门推出了一期长达五小时的深度访谈，深入探讨了DeepSeek对全球AI发展趋势的深远影响及其背后的技术优势。此次访谈的嘉宾包括半导体行业咨询公司SemiAnalysis的创始人Dylan Patel，以及艾伦人工智能研究院的研究科学家Nathan Lambert。
Lambert将DeepSeek在强化学习领域的突破形象地称为“DeepSeek时刻”。针对OpenAI对DeepSeek的抄袭指控，Lambert坚定地认为，DeepSeek-R1的推理能力并非源自对OpenAI o1推理链数据的窃取，而是通过强化学习的“试错”模式，让模型自然而然地发展出了推理能力。
两位嘉宾还详细剖析了DeepSeek的技术亮点。与初代的注意力机制相比，DeepSeek创新的MLA机制在内存使用上降低了80%-90%。同时，DeepSeek通过对MoE架构路由机制的革新，显著提升了专家模型的使用效率，实现了降本增效的目标。
访谈中的三位嘉宾都对DeepSeek的开源模式表示了高度赞赏。Lambert称其为“真正的开源”，而Fridman则称赞其技术报告详尽且操作性强，是开源界的一股积极力量。本地运行开源模型还能有效保护用户的隐私数据。
在计算资源方面，Patel认为DeepSeek的实力在全球名列前茅，仅次于OpenAI、Anthropic、meta等少数几家公司。他推测DeepSeek可能拥有约50000张GPU，虽然与国际巨头的十万量级储备相比仍有差距，但考虑到巨头们需要将算力分配给其他业务，DeepSeek的算力储备已相当可观。
DeepSeek的贡献不仅在于其技术的突破，更在于其对AI知识的普及。DeepSeek-R1上线后立即开源，并采用了宽松的MIT许可证，没有对商用和具体用例进行限制。这意味着其他开发者可以利用这款模型输出合成数据，训练出高质量的模型。DeepSeek的技术报告不仅详细披露了技术细节，还分享了开发过程中的困难与挑战，为全球其他团队改进训练技术提供了宝贵的参考。
DeepSeek团队中不乏能够优化芯片底层代码、实现高效训练的人才。这类人才在全球范围内都极为稀缺，主要集中在美国的前沿实验室和像DeepSeek这样的企业中。DeepSeek的开源模式也意味着用户不必联网使用AI服务，从而对自己的数据拥有完全的掌控权。
DeepSeek-R1的推理能力是其最引人注目的特点之一。它不仅会展示完整的思维链，让思考过程本身成为一种独特的美感，还在许多问题上展现出了出色的表现。与DeepSeek-V3相比，R1更倾向于先呈现大量的思维链过程，然后再给出最终答案。这种呈现方式不仅增加了答案的深度和可信度，也让用户能够更直观地理解模型的思考过程。
在技术突破方面，DeepSeek的多头注意力机制在长上下文处理过程中展现出了巨大的优势。与初代注意力机制相比，这一创新能够显著降低内存占用。同时，DeepSeek还显著改进了专家混合模型（MoE）的路由机制，通过引入额外的参数并不断更新，使模型能够更均衡地使用所有专家。DeepSeek还进行了CUDA层以下的超底层编程优化，精细地控制核心间的计算和通信任务，从而实现了性能的最大化。
DeepSeek的训练过程也充满了启示。在深度学习领域，那些具有可扩展性的学习和搜索方法最终会胜出。DeepSeek通过大量小规模的失败逐渐积累经验，最终找到了超参数的成功组合。这一过程中不断试错的精神是至关重要的。同时，在试错到一定阶段时，开发者也需要有All-in的勇气，将全部资源押注于一条路径上。DeepSeek早期就几乎赌上了全部资源，这种大胆的举措最终成就了其在AI领域的领先地位。
在计算资源方面，DeepSeek与幻方量化共享基础设施。幻方量化在2021年就宣称拥有万卡A100集群，后期又持续购入更多的GPU。DeepSeek论文中提到V3模型训练时用了2000个H800 GPU，但SemiAnalysis推测他们实际拥有的GPU数可能接近50000个。这一规模在全球范围内名列前茅，仅次于少数几家公司。
DeepSeek的出现不仅让中美双方都更为直接地感受到了AGI（通用人工智能）的影响，还可能开启一场AI领域的冷战。虽然AGI竞赛不会是“赢家通吃”的局面，但目前各大玩家都还在牌桌上。DeepSeek时刻很可能是冷战的开始，但这不是DeepSeek的错，而是多种因素共同作用的结果。随着AI技术的不断发展和算力需求的指数级增长，即便是DeepSeek这样的中国企业也会在大规模普及AI的过程中面临挑战。
尽管未来充满不确定性，但DeepSeek已经以其卓越的技术实力和开源精神赢得了业界的广泛认可。它的出现不仅推动了AI知识的普及，更为全球AI领域的发展注入了新的活力。
