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2025年伊始，橫空出世的DeepSeek上演了一場全球技術(shù)風暴，搶走了幾乎所有AI大模型的風頭。

在業(yè)內(nèi)，DeepSeek的開源路線備受矚目，甚至讓OpenAI CEO山姆·奧爾特曼自省OpenAI站在了“歷史的錯誤一邊”。而DeepSeek低成本高性能的表現(xiàn)，更是打破了行業(yè)遵循“大力出奇跡”的原則，讓大家看到了大模型的更多可能性。

不僅業(yè)內(nèi)將DeepSeek視為顛覆者，DeepSeek更是破圈融入更多領(lǐng)域，不少AI行業(yè)外的用戶也用起了DeepSeek，算命、聊天、工作，甚至還有人拿DeepSeek賺錢......上線僅僅20天，DeepSeek就突破了2000萬日活大關(guān)，迅速超越ChatGPT成為全球增速最快的AI應用。

這家起源于中國杭州的科技公司，讓人興奮不已。過去“關(guān)于中國人工智能距離美國差距多遠”的這個問題，有樂觀者認為只有幾個月，也有悲觀的聲音認為還有十年，兩方的認知差距甚遠，但DeepSeek的出現(xiàn)，似乎讓人們看到了更清晰的光，原來中國的人工智能一直在亦步亦趨，擇機超越。

DeepSeek的火熱讓國內(nèi)用戶更加自信，悲觀者們也再次樂觀起來。這是條攪動AI發(fā)展進程的鯰魚，攪得全球人工智能賽道的選手們都不得不重新評估自身的技術(shù)水平及位置。DeepSeek技術(shù)水平如何，DeepSeek的成功，會是中國人工智能趕超美國的加速點嗎？

顛覆全球AI行業(yè)格局

將時間回溯至兩年前，2023年初，同樣是春節(jié)，來自大洋彼岸的ChatGPT爆火，一場AI大模型浪潮轟轟烈烈地拉開了序幕。

彼時，ChatGPT無疑是這場AI浪潮當之無愧的引領(lǐng)者，而被譽為“ChatGPT之父”的Open AI CEO山姆·奧爾特曼，被《時代》周刊評為2023年度 CEO，也被媒體冠上“硅谷的造王者”之名。

Open AI的成功讓行業(yè)一直跟隨其發(fā)展路徑，遵循“Scaling Law”原則，即認為更多的數(shù)據(jù)和更強的算力能夠訓練出更優(yōu)秀的模型，堅信“大力出奇跡”。

此后，為了踏上這艘時代的AI大船，不少科技巨頭們紛紛在數(shù)據(jù)和算力上投入巨資，試圖買到通往AI世界的“船票”。而所有的努力并沒有讓他們快速勝出，反而成就了顯卡霸主英偉達的萬億市值。

但DeepSeek的出現(xiàn)，打破了“大力出奇跡”的大模型原則。

根據(jù)公開資料顯示，DeepSeek 的R1模型訓練成本僅為560萬美元，遠遠低于科技巨頭們此前動輒數(shù)億、數(shù)十億美元的人工智能技術(shù)投入費用。

斯坦福大學計算機科學系和電子工程系副教授吳恩達也公開表示，OpenAI - o1模型每百萬輸出token的成本為60美元，而Deepseek-R1只需2.19 美元，成本差距將近30倍。

成本的大幅下降源于DeepSeek在算法、硬件利用率方面都做了革新。傳統(tǒng)大模型遵循“預訓練-監(jiān)督微調(diào)（SFT）-強化學習（RL）”的三段式訓練流程，其中SFT階段需標注海量數(shù)據(jù)，成本占比超40%。DeepSeek-R1跳過了SFT階段，使用“純強化學習+冷啟動”模式，直接用RL訓練實現(xiàn)推理能力。

簡而言之，SFT是人類生成數(shù)據(jù)，機器學習；而RL是機器生成數(shù)據(jù)，機器學習。

除了算法上的優(yōu)化，DeepSeek將硬件利用率也推向極致。單GPU算力利用率行業(yè)平均是15%，而DeepSeek可以達到23%，不管是DeepSeek的FP8混合精度訓練，還是動態(tài)序列長度調(diào)整，DualPipe并行架構(gòu)優(yōu)化，都在極大程度上榨干硬件潛能。

因此DeepSeek 采用性能更低、價格更便宜的次高端芯片就可以訓練出性能不輸ChatGPT的大模型。

低成本之外，DeepSeek也一反行業(yè)閉源路線，采取開源路線。在DeepSeek 創(chuàng)始人梁文鋒看來，先有一個強大的、廣泛的技術(shù)生態(tài)更重要。開源可以吸引更多大廠和技術(shù)人才涌入，共建共創(chuàng)一個更強大的人工智能大模型生態(tài)。

“低成本＋開源路線”的組合拳，大大降低了AI應用的門檻，打破了傳統(tǒng)AI巨頭的壟斷地位，讓AI大模型的未來不再屬于“算力霸權(quán)”，更多的中小企業(yè)也可以入局訓練自己的AI，從而提供了更多的發(fā)展可能性。

可以說，Deepseek的出現(xiàn)幾乎重塑了全球AI市場的競爭格局，催生了一個更開放、更普惠的AI生態(tài)。

加速中國人工智能趕超

不到一個月時間，大廠們紛紛接入DeepSeek。在國內(nèi)市場，華為云、騰訊云、阿里云等頭部云服務(wù)廠商率先行動。

華為云攜手硅基流動，基于昇騰云服務(wù)推出了 DeepSeek - R1/V3 推理服務(wù)；騰訊云則利用其高性能應用服務(wù)HAI和TI平臺，支持DeepSeek-R1的快速一鍵部署，整個流程僅需3分鐘即可完成，并為用戶提供了限時免費體驗的機會；阿里云在PAI Model Gallery中也加入了對DeepSeek-V3和R1模型的一鍵部署支持，極大地簡化了從模型訓練到推理的全過程，同時采用按需計費模式，進一步降低了企業(yè)使用AI技術(shù)的成本門檻。

除此之外，百度智能云、京東云、火山引擎等平臺也也相繼跟進，積極擁抱DeepSeek。

不僅國內(nèi)大廠迅速接入DeepSeek，海外科技大廠亦是如此。

微軟Azure平臺已將DeepSeek-R1整合至其Azure AI Foundry服務(wù)中，為企業(yè)級用戶提供專業(yè)的AI解決方案；亞馬遜則在Amazon Bedrock和SageMaker AI平臺上實現(xiàn)了對DeepSeek-R1模型的部署支持，并借助AWS Trainium技術(shù)為用戶提供更具成本效益的部署方案；英偉達通過NVIDIA NIM云原生微服務(wù)技術(shù)上線了DeepSeek-R1模型，

海內(nèi)外的科技大廠們在如此短時間內(nèi)集體接入DeepSeek，這是大模型誕生至今的獨一份，是大廠們反復權(quán)衡后的選擇。行業(yè)內(nèi)能夠迅速達成一致，認可DeepSeek，充分說明了其價值。

不過，DeepSeek收獲了多少贊譽，同樣也要承受多少質(zhì)疑。以破局之姿出現(xiàn)，DeepSeek的影響力超出想象，這讓很多國外的大佬們慌了。

馬斯克第一時間質(zhì)疑：“中國公司一定從美國獲得了更高端芯片”。特朗普公開評論DeepSeek，稱它在“給美國產(chǎn)業(yè)敲響警鐘”，并呼吁“集中精力贏得競爭”。而在美國參議院外交關(guān)系委員會聽證會上，智庫代表公然提議“偷走中國最好的工程師”，試圖引發(fā)人才戰(zhàn)。

這些質(zhì)疑聲，無疑是另一個側(cè)面證明——DeepSeek的出現(xiàn)讓美國狠狠地焦慮了。

過去，關(guān)于中國人工智能和美國的差距，大家眾說紛紜，有樂觀的觀點認為差距只有幾個月，也有悲觀者認為有10年差距。兩方的想法差距甚遠，但DeepSeek的出現(xiàn)，似乎讓人們看到更清晰的光。

一方面，DeepSeek證明了中國人工智能在成本上的顯著優(yōu)勢，依靠成本優(yōu)勢極有可能趕超美國。另一方面，DeepSeek通過開源路線正在構(gòu)建自己的AI生態(tài)，更多開發(fā)者的加入，意味著技術(shù)的應用和迭代也將大大提速。

DeepSeek的破局，讓中國AI企業(yè)首次站上技術(shù)制高點，這或許是中國人工智能趕超美國的重要加速點。

AGI之路并非坦途，DeepSeek也有難題

盡管AGI被視為技術(shù)革命的終極目標，但其發(fā)展路徑充滿技術(shù)、倫理與商業(yè)化難題。DeepSeek雖身披光環(huán)，但在推動AGI落地的過程中同樣面臨技術(shù)與現(xiàn)實的重重挑戰(zhàn)，甚至它也有自己的“陰影”。

首當其沖的仍然是技術(shù)方面，模型能力與泛化性的難題。目前DeepSeek在文本生成這一單一任務(wù)中表現(xiàn)突出，但要想真正實現(xiàn)AGI，必須擁有跨領(lǐng)域推理和自主決策能力，這一步絕非易事。DeepSeek需要攻克多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、模型泛化性等一系列技術(shù)瓶頸，確保AI系統(tǒng)能在不同場景下均能保持高精度與穩(wěn)定性。

不可否認，科技巨頭們生態(tài)系統(tǒng)更強大，數(shù)據(jù)積累、算力基礎(chǔ)建設(shè)更多，也有更大的財力支持，在長遠的AI競爭之下，DeepSeek還是得找到自己的“小米加步槍”式創(chuàng)新路徑，以巧取勝。

其次，隨著DeepSeek擴展到更廣泛的企業(yè)級應用，也可能帶來新的挑戰(zhàn)。服務(wù)于大型客戶、處理復雜實時數(shù)據(jù)的需求激增，對計算資源的消耗呈現(xiàn)出幾何級增長態(tài)勢，這無疑會加大成本控制與效率優(yōu)化的難度。如何在保證服務(wù)質(zhì)量的同時，有效控制成本，成為DeepSeek亟需解決的現(xiàn)實問題。

事實上，近期隨著用戶規(guī)模的快速擴張，服務(wù)器負載過重、響應延遲等問題已經(jīng)暴露出DeepSeek在應對大規(guī)模應用時的短板，這要求DeepSeek必須在技術(shù)架構(gòu)與服務(wù)模式上進行深度革新。

另外，DeepSeek也面臨著激烈的競爭和開源壓力。OpenAI、谷歌在AGI領(lǐng)域形成技術(shù)壁壘不可忽視，尤其是OpenAI通過多模態(tài)模型Sora和智能體AIAgent已經(jīng)構(gòu)建起應用生態(tài)，涵蓋智能寫作、圖像生成、智能交互等多個領(lǐng)域，用戶粘性極高。如果DeepSeek聚焦單一領(lǐng)域，很可能在這場激烈的競爭中逐漸喪失優(yōu)勢。

并且開源社區(qū)的壓力會迫使DeepSeek權(quán)衡技術(shù)保密與開放協(xié)作，如何在保持競爭力的同時融入全球AGI生態(tài)，也是DeepSeek未來的戰(zhàn)略難題之一。

結(jié)語

DeepSeek的橫空出世，無疑為全球AI領(lǐng)域注入了一股強大的新生力量。它以低成本高性能的創(chuàng)新模式和開源路線，打破了傳統(tǒng) AI 巨頭的壟斷格局，重塑了全球 AI 市場的競爭生態(tài)，也為中國人工智能趕超美國帶來了新的希望與可能。

然而，AGI之路并非一蹴而就，DeepSeek在追求技術(shù)巔峰的同時，也面臨著諸多挑戰(zhàn)與難題。從模型能力與泛化性的技術(shù)瓶頸，到成本控制與效率優(yōu)化的現(xiàn)實困境，再到競爭壓力與開源社區(qū)的權(quán)衡考量，每一步都充滿了未知與變數(shù)。

當然這些挑戰(zhàn)很多都是行業(yè)需要共同面對的命題，DeepSeek 此前的成功已經(jīng)證明了其創(chuàng)新能力和無限潛力，如何在人工智能賽道上走得更遠，需要DeepSeek的締造者們更為成熟的考慮。

不管怎么說，DeepSeek帶來的不僅是技術(shù)上的追趕，還有新的信心。信心之下，也許正在孕育孵化更多的可能。

       原文標題 : DeepSeek是中國人工智能趕超美國的加速點嗎？