在全球科技舞臺(tái)的聚光燈下，DeepSeek已成為不容忽視的新星。自其發(fā)布以來，不僅在AI產(chǎn)業(yè)鏈上掀起波瀾，還讓科技巨頭如OpenAI和英偉達(dá)都感到了前所未有的震撼。DeepSeek的迅速崛起，無疑標(biāo)志著AI領(lǐng)域的一場奇襲戰(zhàn)已經(jīng)打響。

DeepSeek的初步成績單令人矚目。數(shù)據(jù)顯示，僅僅上線5天，其日活躍用戶就超越了ChatGPT，而在20天后，日活更是突破2000萬人次大關(guān)，達(dá)到了ChatGPT日活的23%。這一增速，讓DeepSeek迅速成為全球范圍內(nèi)增長最快的AI應(yīng)用之一。

在國內(nèi)AI領(lǐng)域，DeepSeek的出現(xiàn)更是引發(fā)了狂歡。阿里云、百度云、騰訊云以及字節(jié)火山引擎等巨頭紛紛宣布支持DeepSeek，同時(shí)，百度昆侖芯、天數(shù)智芯、摩爾線程等芯片廠商也接連表態(tài)，將加入支持DeepSeek模型的行列。這一連串的動(dòng)作，不僅彰顯了DeepSeek的強(qiáng)大吸引力，也標(biāo)志著國產(chǎn)AI廠商在全球競賽中邁出了堅(jiān)實(shí)的一步。

然而，DeepSeek的成功并非沒有爭議。關(guān)于其是否真正實(shí)現(xiàn)了大模型的技術(shù)突破，業(yè)界存在諸多質(zhì)疑。有觀點(diǎn)認(rèn)為，DeepSeek之所以能夠?qū)崿F(xiàn)低成本高效能，是通過大幅縮減模型參數(shù)規(guī)模，或者依賴其母公司幻方早期囤積的廉價(jià)算力。這些質(zhì)疑，無疑給DeepSeek的成功蒙上了一層陰影。

但不可否認(rèn)的是，DeepSeek的“小力出奇跡”打法確實(shí)有其獨(dú)到之處。DeepSeek-R1在參數(shù)量僅為1.5億的情況下，就在數(shù)學(xué)基準(zhǔn)測試中超越了GPT-4等大模型。同時(shí)，輕量化模型在推理能力與性能方面表現(xiàn)出色，訓(xùn)練和運(yùn)行成本更低，這使得DeepSeek在中小型企業(yè)和個(gè)人開發(fā)者中迅速占據(jù)了市場地位。

幻方對DeepSeek的加成作用也不容忽視。作為國內(nèi)最早一批闖入大模型賽道的企業(yè)，幻方在AI領(lǐng)域的布局早已開始。從2017年宣稱要實(shí)現(xiàn)投資策略全面AI化，到成立AI公司并自研深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺(tái)“螢火一號(hào)”、“螢火二號(hào)”，幻方在AI領(lǐng)域的投入可謂不遺余力。因此，DeepSeek的成功，可以說是國產(chǎn)AI廠商在大模型布局中水到渠成的結(jié)果。

當(dāng)前，國內(nèi)已具備培育“DeepSeek”的客觀條件。人工智能相關(guān)企業(yè)數(shù)量超過4500家，核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模接近6000億元人民幣。芯片、算法、數(shù)據(jù)、平臺(tái)、應(yīng)用等各個(gè)環(huán)節(jié)都在快速發(fā)展，以大模型為代表的人工智能普及率已達(dá)16.4%。然而，DeepSeek的技術(shù)路徑依賴風(fēng)險(xiǎn)仍然存在，尤其是其“數(shù)據(jù)蒸餾技術(shù)”不斷遭受質(zhì)疑。過度依賴蒸餾可能導(dǎo)致基礎(chǔ)研究停滯，降低模型多樣性，這是DeepSeek乃至整個(gè)國產(chǎn)大模型賽道需要面對的挑戰(zhàn)。

除了技術(shù)之爭，DeepSeek還引發(fā)了全球科技圈對開源、閉源的激烈討論。近年來，開源大模型如雨后春筍般涌現(xiàn)，2024年全年開源大模型品牌超過10個(gè)。DeepSeek的快速走紅與其開源模式密不可分。然而，開源與否在大模型賽道上仍有待商榷。一方面，開源AI公司在融資方面相對劣勢；另一方面，開源AI的定義愈發(fā)復(fù)雜，不少科技巨頭宣稱的開源模型實(shí)際上并不完全透明。

盡管DeepSeek在某些方面帶來了新的突破，緩解了全球大模型賽道的部分焦慮，但算力需求依然不可忽視。DeepSeek目前僅支持文字問答、讀圖、讀文檔等功能，尚未涉及圖片、音頻和視頻生成領(lǐng)域。一旦想要拓展這些功能，算力需求將呈爆炸式增長。因此，在AI需求鼎盛的當(dāng)下，算力建設(shè)仍然至關(guān)重要。

同時(shí)，DeepSeek繞開了“芯片大關(guān)”的做法雖然引人稱道，但優(yōu)質(zhì)的算力基礎(chǔ)設(shè)施在相同投入下往往能提供更高的算力效率與商業(yè)回報(bào)。因此，大模型賽道的“追芯”游戲在算力角逐環(huán)節(jié)中并未結(jié)束。英偉達(dá)下一代GPU以及國內(nèi)AI芯片國產(chǎn)化進(jìn)程的加速，都預(yù)示著算力建設(shè)將更加激烈。