被譽為“神秘東方力量”的DeepSeek如何攪動AI行業格局?
文|派財經,作者| ; 小玖
今年以來DeepSeek橫空出世震撼了投資圈和資本市場。
2月21日,DeepSeek在社交平臺X發文稱,構建了一支探索AGI(通用人工智慧)小團隊,從下周起將開源5個代碼庫,以完全透明的管道分享研究進展。
前日,DeepSeek剛剛否認了對外融資為不實消息,此前,曾有外媒報導稱據DeepSeek首次考慮進行外部融資,以應對不斷增長的算力需求。 早在2月初,就有消息稱阿裡巴巴擬以100億美元估值投資DeepSeek,認購10%股權,但隨後阿裡副總裁顏喬在社交媒體平臺闢謠稱網傳消息不實。
事實上,今年以來,已有多家頭部企業、投資機構與DeepSeek取得接洽。 不過,DeepSeek背後有著强大的資金支持,並不缺錢。
DeepSeek到底有多强? 誰在DeepSeek中受益了?
DeepSeek有多强?
今年春節期間,Deepseek發佈了開源模型DeepSeek-R1,以强大的推理能力和極高性價比快速橫掃全球,一經發佈引發業內外廣泛關注。
Deepseek有多火? 在蘋果App Store上,Deepseek在中國區應用商店免費榜排名第一,還在美國地區超越了ChatGPT、Meta旗下社交媒體平臺Threads、Google Gemini、Microsoft Copilot等美國科技公司的生成式AI產品,飆升至第一位。 據統計,Deepseek還在在全球140個市場的應用商店下載榜上強勢奪冠,成為了全球用戶追捧的對象。& zwnj; 這一排名背後,是用戶市場對Deepseek的高度認可,也是其在全球人工智慧市場上迅速崛起並獲得了一席之地的鐵證。
在DeepSeek之前,令全球AI行業為之震撼的還是由Open AI開發的ChatGPT。 從2024年9月OpenAI發佈o1-preview到現在,在市場上掀起了大規模追趕,可以與之效能相媲美甚至在其之上的推理模型層出不窮。
而DeepSeek之所以能殺出重圍,主要原因在於其不僅率先達到了Open AI – o1模型的效果,更是將推理模型的成本壓縮到了極低。
具體來說,DeepSeek-R1的科技突破在於,用純深度學習的方法讓AI自發湧現出推理能力。 據DeepSeek官網介紹,DeepSeek-R1在後訓練階段大規模使用了强化學習科技,在僅有很少標注數據的情况下極大提升了模型的推理能力,在數學、程式碼、自然語言推理等任務上,測評效能與美國開放人工智慧研究中心(OpenAI)開發的GPT-o1模型正式版接近,o1模型首次實現真正的通用推理能力,能在“ 博士級別” 的科學問答環節上超越人類專家。
DeepSeek R1有多强? 有測試者以常用的碰撞檢測來驗證,要求大模型編寫一個程式,使得一顆小球在某個緩慢旋轉的幾何形狀內彈跳,並保持小球停留在形狀內,碰撞檢測對於模型的推理能力考驗巨大,稍有不慎便會導致出現肉眼可見的物流錯誤。 而測試結果表面,R1的表現要明顯優於OpenAI o1pro模式。
除了效能强大外,R1的另一大優勢在於超高性價比。 據瞭解,DeepSeek-R1模型訓練成本僅為560萬美元,這一數值要遠低於美國一眾科技巨頭公司在人工智慧科技上高達數億甚至數十億美元的投入,比如ChatGPT-4的訓練成本就高達超1億美元。 另據科技報告顯示,R1面向開發者的服務定價為每百萬token(輸入字串)1— 4元,僅為o1的1/30左右。
DeepSeek創始人梁文峰曾在媒體採訪時表示,無論是API還是AI都應該是普惠的、人人可以用得起的東西。
值得一提是,DeepSeek採用了完全開源策略,一方面降低了用戶的使用門檻,另一方面開源之後的DeepSeek吸引了不少開發者和研究人員的關注,進一步促進了AI開發者社區的合作生態繁榮,推動了AI科技的發展。
DeepSeek的母公司深度求索成立於2023年7月17日,由著名量化私募幻方基金支持,資金實力雄厚,這也為其不以盈利為目的持續深挖技術提供了堅實支持。
早在2024年5月7日,深度求索發佈的DeepSeek-V2,也採用了開源模式,一經發佈成為開源模型中中文綜合能力(AlignBench)最强的代表,並在測評中與GPT-4-Turbo,文心4.0等閉源模型被列入同一梯隊; 英文綜合能力(MT-Bench)與最强的開源模型LLaMA3-70B處於同一梯隊,超過最强MoE開源模型Mixtral8x22B; 知識、數學、推理、程式設計等榜單結果位居前列。
另外,其API價格只有GPT-4o的2.7%,進一步激化了國內大模型價格戰,在此後一周,位元組、阿裡、百度、騰訊先後宣佈降價。
2024年底,DeepSeek-V3發佈,在知識類任務、長文字理解、程式設計和數學運算等領域,其效能接近甚至超越了國際頂尖的閉源模型如GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet。
DeepSeek的入局直接在全球AI領域掀起了一股連鎖反應,放眼全球市場,微軟、英偉達、亞馬遜等云計算平臺紛紛接入DeepSeek,更是變相刺激OpenAI上線了OpenAI o3-mini系列模型,面向用戶首次開放了推理模型的使用許可權。
誰接入了DeepSeek?
DeepSeek浪潮下,據不完全統計,當前已有超過200家企業宣佈接入DeepSeek,覆蓋基礎電信企業、云計算、晶片、金融、汽車、手機等多領域。 其中,包括華為、阿裡、百度、騰訊、京東等在內的多家雲平臺宣佈接入DeepSeek大模型,約20家車企宣佈在智艙場景或AI運營領域完成與DeepSeek的深度融合。 此外,多家券商、銀行、公募基金也表示已接入DeepSeek大模型。
事實上,國內大廠此前已經在自研AI大模型戰畧上均有所佈局,自家主力APP接入協力廠商大模型服務,可以看做是國內大廠的一次戰畧轉變,也是對企業未來的押注。
騰訊在最近一次灰度測試中上線了基於DeepSeek-R1的“ AI蒐索” 功能,被看做是其積極擁抱AI的策略,緊接著又在騰訊地圖、 QQ音樂、騰訊檔案等產品均快速接入了DeepSeek。
緊接著百度搜索也跟進了DeepSeek,在宣佈接入DeepSeek前,百度已經改變了大模型發展路線,先是宣佈全部免費使用,接著改變閉源策略,開始擁抱開源路線,稱將推出文心大模型4.5系列,走向開源。
當前幾家互聯網大廠中,位元組對於擁抱接入DeepSeek的態度較為謹慎,當前在業務側只有飛書官宣上線了DeepSeek系列模型,但入口也比較隱藏。
值得肯定的是,DeepSeek的開源生態極大加速了AI場景落地行程,推動AI行業從硬體設施向軟件應用層的進一步轉變。 大廠雲服務率先接入了DeepSeek,就是源於DeepSeek帶來的空前熱度和極低成本優勢,有望成為打破市場價格戰的突破口,進一步鞏固現有市場地位。
DeepSeek有多强?
隨著DeepSeek的爆火,大批流量湧入,伴隨著一些駭客攻擊,DeepSeek官網時不時會卡頓。
相較於市面上其他大模型語言產品,DeepSeek在用戶端的區別是,展現了詳盡的思考過程。
如何使用好AI大模型,讓其成為有效提升工作效率的工具,也是一門學問。 細心網友已經總結出了一套規律,成為AI們的領導,就會和真的領導一樣面臨著一些用人的困境。
一個聰明但是不幹活的deepseek,一個愚蠢但是很勤勞的豆包,一個中等但是不給你情緒價值的kimi和一個海外留學我請不起的chatGPT。
亦有網友細心總結稱,需要利用一些管理才能。 先用聰明的deepseek製定策略(只能回答1次,需珍惜機會),再用勤勞的豆包填充內容(能輸出無數次,無限使用),kimi可以用於賽馬,把kimi和豆包的方案對比取優,涉及海外的資訊可以再用chatGPT查一遍。
但值得注意的是,這些AI都會欺騙你,如果你不認真分辨分分鐘被忽悠。
落地到應用層面,DeepSeek的暴利與隱憂
隨著DeepSeek的爆火,已經有一撥人賺到了錢。
在社交媒體平臺上分享普通人如何通過DeepSeek搞副業、做自媒體創業收取學費,常用話術是“ 低門檻創業”& ldquo; 爆款易出” 以及“ 2025年最大的變現風口等。
有博主表示,相關社區在4天吸引了4000人付費加入,收入近20萬元。
小紅書上話題#deepseek的流覽量達8.2億次,討論量526.3萬; 在抖音,話題#deepseek的播放量達到114.6億次。
有義烏老闆娘用DeepSeek+Al做跨國生意,只需要對著鏡頭說“ 12345”, 就能生成幾十種語言視頻。
有網友跟著DeepSeek買彩票中獎、也有人試圖通過其算出接下來一年的運勢。
小紅書用戶@Yapie程式師哥用deepseek創作歌曲《七天愛人》在網易雲爆火,自2月11日-17日0時,該歌曲的有效播放量為18.6萬,收藏量達9555,評論量為1769。 而這首歌曲也為他帶來了日均150元的收益。
值得一提的是,跟隨DeepSeek爆火,一些風險和挑戰已經顯現出來。
一方面來自數據洩露風險,網絡攻擊可能會導致DeepSeek的用戶數據、科技數據等被竊取。 一旦數據洩露,不僅會損害用戶的利益,還會使DeepSeek面臨法律責任和聲譽損失,甚至可能被競爭對手利用來獲取商業利益‌
另外來說,Deepseek作為一家初創AI小公司,公司內部人才面臨國內阿裡百度騰訊等大廠和美國矽谷大廠挖角的風險;
此外,還有一些來自美國政府的壓力,美國以“ 國家安全” 為由對DeepSeek展開調查,背後是其試圖維護自身在AI領域的霸權地位。 未來可能會出臺更多針對DeepSeek的政策限制,甚至可能會聯合其他國家對其進行聯合打壓,限制其在全球市場的發展‌。
最重要的是,AI大模型在蓬勃發展至今,仍未看到大規模商業化落地的前景,在價格戰內卷之下,如何收回上億研發成本都需持續觀望。
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