中国厉害！29万美元吊打谷歌千万投入，美国AI霸权地位岌岌可危

就在这个月，一条消息让全球科技圈都震了一下。

中国 AI 公司 DeepSeek 的研究论文，以封面文章的形式登上了《Nature》杂志。

这不是什么小事儿，要知道在此之前，也就 DeepMind 凭着 AlphaGo 和 AlphaFold 才有过这样的荣誉。

纵观全球，之前也只有极少数如 DeepMind 者，凭借 AlphaGo、AlphaFold 有过类似荣誉。

更让人意外的是，这次 Nature 版本的论文还公开了一个数字 ——R1 训练成本仅为 294000 美元，折合人民币也就 200 多万。

这个数字一出来，硅谷那边估计都要重新算账了。

DeepSeek 这家公司今年可真是出尽了风头。

年初发布 R1 模型的时候，就有人质疑他们是不是 "抄作业"。

毕竟，一个中国团队做出来的东西，性能竟然能和 OpenAI 的 o1 正式版打个平手，这让很多人觉得不可思议。

DeepSeek 在论文中正面回应了有关模型蒸馏的质疑，明确表示 DeepSeek-V3-Base 的训练数据仅来自普通网页和电子书，"没有故意加入 OpenAI 生成的合成数据。"

这次登上 Nature 封面，可以说是给了那些质疑声一个最有力的回击。

R1 被认为是首个经历同行评审过程的主流 LLM，这意味着什么？

意味着全球顶尖的学者专家都认可了这个技术路线。

审稿人 Lewis Tunstall 直接说，R1 是首个经历同行评审的大型语言模型，这是一个非常值得欢迎的先例。

说到成本这个事儿，其实更有意思。

即便是加上约 600 万美元的基础模型成本，也远低于 OpenAI、谷歌训练 AI 的成本。

有分析说，与 OpenAI 的 o1 相比，其成本仅为 3%-5%。

这个差距可不是一点半点，简直是天壤之别。

更关键的是，DeepSeek 用的还是 H800 芯片。

大家都知道，这是被限制出口的 "阉割版" 芯片，性能比 H100 要差不少。

但就是在这样的条件下，人家硬是做出了世界一流的产品。

这说明什么？

说明技术路线的选择比硬件堆叠更重要。

DeepSeek 的技术路线确实有独到之处。

他们没有走传统的监督学习路线，而是专门押注强化学习。

简单说，就是让 AI 自己琢磨怎么思考，而不是喂给它现成的答案。

这种做法风险很大，因为没人知道 AI 会 "学歪" 成什么样。

但 DeepSeek 团队就是敢赌，而且赌赢了。

俄亥俄州立大学的 AI 研究员 Huan Sun 说得很直接：R1 自发布以来，几乎影响了所有在大语言模型中使用强化学习的研究。

这句话分量很重，相当于承认 DeepSeek 开创了一个新的研究方向。

从产业角度看，DeepSeek 的成功也带来了实实在在的影响。

DeepSeek 应用程序已取代竞争对手 OpenAI 的 ChatGPT，成为美国苹果应用商店下载量最大的免费应用程序。

这可不是什么技术指标，而是用户用脚投票的结果。

当然，这种成功也引来了一些不太友好的声音。

今年年初，OpenAI 还曾经指责 DeepSeek"可能使用了 ChatGPT 的输出来训练 R1"。

不过现在看来，这种质疑更像是竞争对手的焦虑。

OpenAI 首席执行官奥特曼 2 月 3 日表示，这家美国公司 "没有计划" 起诉中国 AI 初创公司深度求索（DeepSeek）。

这次 Nature 论文的发表，不仅仅是学术成果的认可，更是对技术开放性的肯定。

Nature 还专门为此写了篇社论，夸赞 DeepSeek 的技术开放性，呼吁更多企业主动发表大模型学术成果。

这个态度变化挺有意思的，说明国际学术界也认识到，闭门造车不如开放合作。

从 R1 的技术实现来看，DeepSeek 确实做了很多创新性的工作。

他们没有依赖传统的监督学习，而是通过纯粹的强化学习让模型自主发展推理能力。

这种做法的好处是，模型不会被人类的思维模式所局限，可能会找到更好的解决方案。

开源之后，R1 在 Hugging Face 成为最受欢迎的模型，下载量破 1090 万次。

这个数字说明了什么？

说明全世界的研究者和开发者都在关注这个技术路线，都想从中学到点什么。

总结

DeepSeek 的成功，证明了一个道理：技术创新不一定要靠堆硬件、堆资金，更重要的是找对方向。

29 万美元的训练成本，让那些动辄投入千万美元的大厂都要重新思考自己的技术路线。

这不仅是中国 AI 的胜利，更是开放式创新的胜利。

技术没有国界，好的想法值得全世界学习

文章/花开富贵

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