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顯卡可能沒那么重要了？中國(guó)公司給硅谷好好上了一課。

差評(píng) 整合編輯：太平洋科技 發(fā)布于：2025-01-05 10:52

我是萬萬沒想到，就在西方還沉浸在圣誕假期，瘋狂 “ 過年 ” 的時(shí)候，咱們中國(guó)企業(yè)給人家放了個(gè)新年二踢腳，給人家腦瓜子崩得嗡嗡得。

前有宇樹科技的機(jī)器狗視頻讓大家驚呼，還要啥波士頓動(dòng)力。

緊接著又來了個(gè)國(guó)產(chǎn)大模型 DeepSeek，甚至有股做空英偉達(dá)的味道。

具體咋回事兒，咱給你嘮明白咯。

前幾天， DeepSeek 剛剛公布最新版本 V3 ，注意，與大洋彼岸那個(gè)自稱 Open ，卻越來越 Close 的公司產(chǎn)品不同，這個(gè) V3 是開源的。

不過開源還不是他最重要的標(biāo)簽， DeepSeek-V3 （ 以下簡(jiǎn)稱 V3 ）還兼具了性能國(guó)際一流，技術(shù)力牛逼，價(jià)格擊穿地心三個(gè)特點(diǎn)，這一套不解釋連招打得業(yè)內(nèi)大模型廠商們都有點(diǎn)暈頭轉(zhuǎn)向了。

V3 一發(fā)布， OpenAI 創(chuàng)始成員 Karpathy 直接看嗨了，甚至發(fā)出了靈魂提問，難道說大模型們壓根不需要大規(guī)模顯卡集群？

我估計(jì)老黃看到這頭皮都得發(fā)麻了吧。

同時(shí)， Meta 的 AI 技術(shù)官也是直呼 DeepSeek 的成果偉大。

知名 AI 評(píng)測(cè)博主 Tim Dettmers ，直接吹起來了，表示 DeepSeek 的處理優(yōu)雅 “elegant” 。

而在這些技術(shù)出身的人，看著 V3 的成績(jī)送去贊揚(yáng)的時(shí)候，也有些人急了。

比如奧特曼就擱那說，復(fù)制比較簡(jiǎn)單啦，很難不讓人覺得他在內(nèi)涵 DeepSeek 。

更有意思的是，做到這些的公司既不是什么大廠，也不是純血 AI 廠商。

DeepSeek 公司中文名叫深度求索，他們本來和 AI 沒任何關(guān)系。

就在大模型爆火之前，他們其實(shí)是私募機(jī)構(gòu)幻方量化的一個(gè)團(tuán)隊(duì)。

而深度求索能夠?qū)崿F(xiàn)彎道超車，既有點(diǎn)必然，也好像有點(diǎn)運(yùn)氣的意思。

早在 2019 年，幻方就投資 2 億元搭建了自研深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺(tái) “ 螢火蟲一號(hào) ” ，到了 2021 年已經(jīng)買了足足 1 萬丈英偉達(dá) A100 顯卡的算力儲(chǔ)備了。

要知道，這個(gè)時(shí)候大模型沒火，萬卡集群的概念更是還沒出現(xiàn)。

而正是憑借這部分硬件儲(chǔ)備，幻方才拿到了 AI 大模型的入場(chǎng)券，最終卷出了現(xiàn)在的 V3 。

你說好好的一個(gè)量化投資領(lǐng)域的大廠，干嘛要跑來搞 AI 呢？

深度求索的 CEO 梁文鋒在接受采訪的時(shí)候給大家聊過，并不是什么看中 AI 前景。

而是在他們看來， “ 通用人工智能可能是下一個(gè)最難的事之一 ” ，對(duì)他們來說， “ 這是一個(gè)怎么做的問題，而不是為什么做的問題。 ”

就是抱著這么股 “ 莽 ” 勁，深度求索才搞出了這次的大新聞，下面給大家具體講講 V3 有啥特別的地方。

首先就是性能強(qiáng)悍，目前來看，在 V3 面前，開源模型幾乎沒一個(gè)能打的。

還記得去年年中，小扎的 Meta 推出模型 Llama 3.1 ，當(dāng)時(shí)就因?yàn)樾阅軆?yōu)秀而且開源，一時(shí)間被捧上神壇，結(jié)果在 V3 手里，基本是全面落敗。

而在各種大廠手里的閉源模型，那些大家耳熟能詳?shù)氖裁?GPT-4o 、 Claude 3.5 Sonnet 啥的， V3 也能打得有來有回。

你看到這，可能覺得不過如此，也就是追上了國(guó)際領(lǐng)先水平嘛，值得這么吹嗎？

殘暴的還在后面。

大家大概都知道了，現(xiàn)在的大模型就是一個(gè)通過大量算力，讓模型吃各種數(shù)據(jù)的煉丹過程。

在這個(gè)煉丹期，需要的是大量算力和時(shí)間往里砸。

所以在圈子里有了一個(gè)新的計(jì)量單位 “GPU 時(shí) ” ，也就是用了多少塊 GPU 花了多少個(gè)小時(shí)的訓(xùn)練時(shí)間。

GPU 時(shí)越高，意味著花費(fèi)的時(shí)間、金錢成本就越高，反之就物美價(jià)廉了。

前面說的此前開源模型王者， Llama 3.1 405B ，訓(xùn)練周期花費(fèi)了 3080 萬 GPU 時(shí)。

可性能更強(qiáng)的 V3 ，只花了不到 280 萬 GPU 時(shí)。

以錢來換算， DeepSeek 搞出 V3 版本，大概只花了 4000 多萬人民幣。

而 Llama 3.1 405B 的訓(xùn)練期間， Meta 光是在老黃那買了 16000 多個(gè) GPU ，保守估計(jì)至少都花了十幾億人民幣。

至于另外的那幾家閉源模型，動(dòng)輒都是幾十億上百億大撒幣的。

你別以為 DeepSeek 靠的是什么歪門邪道，人家是正兒八經(jīng)的有技術(shù)傍身的。

為了搞清楚 DeepSeek 的技術(shù)咋樣，咱們特地聯(lián)系了語核科技創(chuàng)始人兼 CTO 池光耀，他們主力發(fā)展企業(yè)向的 agent 數(shù)字人，早就是 DeepSeek 的鐵粉了。

池光耀告訴我們，這次 V3 的更新主要是 3 個(gè)方面的優(yōu)化，分別是通信和顯存優(yōu)化、推理專家的負(fù)載均衡以及FP8 混合精度訓(xùn)練。

各個(gè)部分怎么實(shí)現(xiàn)的咱也就不多說了，總體來說，大的整體結(jié)構(gòu)沒啥變化，更多的像是咱們搞基建的那一套傳統(tǒng)藝能，把工程做得更高效、更合理了。

首先， V3 通過通信和顯存優(yōu)化，極大幅度減少了資源空閑率，提升了利用效率。

而推理專家（ 具備推理能力的 AI 系統(tǒng)或算法，能夠通過數(shù)據(jù)分析得出結(jié)論 ）的負(fù)載均衡就更巧妙了，一般的大模型，每次啟動(dòng)，必須把所有專家都等比例放進(jìn)工位（ 顯存 ），但真正回答用戶問題時(shí)，十幾個(gè)專家里面只用到一兩個(gè)，剩下的專家占著工位（ 顯存 ）摸魚，也干不了別的事情。

而 DeepSeek 把專家分成熱門和冷門兩種，熱門的專家，復(fù)制一份放進(jìn)顯存，處理熱門問題；冷門的專家也不摸魚，總是能被分配到問題。

FP8 混合精度訓(xùn)練則是在之前被很多團(tuán)隊(duì)嘗試無果的方向上拓展了新的一步，通過降低訓(xùn)練精度以降低訓(xùn)練時(shí)算力開銷，但卻神奇地保持了回答質(zhì)量基本不變。

也正是這些技術(shù)上的革新，才得到了大模型圈的一致好評(píng)。

通過一直以來的技術(shù)更新迭代， DeepSeek 收獲的回報(bào)也是相當(dāng)驚人的。

他們 V3 版本推出后，他們的價(jià)格已經(jīng)是低到百萬次幾毛錢、幾塊錢。

他們甚至還在搞了個(gè)新品促銷活動(dòng)，到明年 2 月 8 號(hào)之前，在原來低價(jià)的基礎(chǔ)上再打折。

而一開始提到同樣開源的 Claude 3.5 Sonnet ，每百萬輸入輸出，至少都得要幾十塊以上。。。

更要命的是，這對(duì) DeepSeek 來說已經(jīng)是常規(guī)套路了。

早在去年初，DeepSeek V2 模型發(fā)布后，就靠著一手低價(jià)，被大家叫做了AI 界拼多多。

他們還進(jìn)一步引發(fā)了國(guó)內(nèi)大模型公司的價(jià)格戰(zhàn)，諸如智譜、字節(jié)、阿里、百度、騰訊等大廠紛紛降價(jià)。

池光耀也告訴我們，他們公司早在去年 6 、 7 月份就開始用上了 DeepSeek ，當(dāng)時(shí)也有國(guó)內(nèi)其他一些大模型廠商來找過他們。

但和 DeepSeek 價(jià)格差不多的，模型 “ 又太笨了，跟 DeepSeek 不在一個(gè)維度 ” ；如果模型能力和 DeepSeek 差不多，那個(gè)價(jià)格 “ 基本都是 10 倍以上 ” 。

更夸張的是，由于技術(shù) “ 遙遙領(lǐng)先 ” 帶來的降本增效，哪怕 DeepSeek 賣得這么便宜，根據(jù)他們創(chuàng)始人梁文峰所說，他們公司還是賺錢的。。。是不是有種隔壁比亞迪搞 998 ，照樣財(cái)報(bào)飄紅的味道了。

不過對(duì)于我們普通用戶來說， DeepSeek 似乎也有點(diǎn)偏門了。

因?yàn)樗膹?qiáng)項(xiàng)主要是在推理、數(shù)學(xué)、代碼方向，而多模態(tài)和一些娛樂化的領(lǐng)域不是他們的長(zhǎng)處。

而且眼下，盡管 DeepSeek 說自己還是賺錢的，但他們團(tuán)隊(duì)上上下下都有股極客味，所以他們的商業(yè)化比起其他廠商就有點(diǎn)弱了。

但不管怎么說， DeepSeek 的成功也證明了，在 AI 這個(gè)賽道還存在的更多的可能。

按以前的理解，想玩轉(zhuǎn) AI 后面沒有個(gè)金主爸爸砸錢買顯卡，壓根就玩不轉(zhuǎn)。

但現(xiàn)在看起來，掌握了算力并不一定就是掌握了一切。

我們不妨期待下未來，更多的優(yōu)化出現(xiàn)，讓更多的小公司、初創(chuàng)企業(yè)都能進(jìn)入 AI 領(lǐng)域，差評(píng)君總感覺，那才是真正的 AI 浪潮才對(duì)。

本文來源：差評(píng)
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