137最大但人文艺术摄影_独家报道_梁文锋“反对”张137最大但人文艺术摄影一鸣

梁文锋“反对”张137最大但人文艺术摄影一鸣_ZAKER新闻

“这是我在浙江工作时候，浙江大学张曦负责的项目。先是编纂《宋画全集》，后来又扩展到‘中国历代绘画大系’。不仅在浙江当地，还和海内外广泛合作。”

DeepSeek，字节 " 破壁人 "。文 | 字母榜眼下最受关注的 AI 新星、DeepSeek 创始人梁文锋，正在与张一鸣背道而驰的道路上一骑绝尘。1 月 28 日，DeepSeek 发布新一代多模态大模型 Janus-Pro，分为 7B（70 亿）和 1.5B（15 亿）两个参数量版本，且均为开源。新模型一经发布，就登上了知名 AI 开源社区 Hugging Face 的模型热门榜。目前，在 Hugging Face 收录的 40 多万个模型中，热门榜前五中，DeepSeek 独占其四。据 DeepSeek 介绍，相比去年 11 月发布的 JanusFlow，Janus-Pro 优化了训练策略、扩展了训练数据，模型也更大，在多模态理解和文本到图像的指令跟踪功能方面，均取得重大进步，同时还增强了文本到图像生成的稳定性。与先前引发全球 AI 圈轰动的 R1 大模型类似，Janus-Pro 同样是 " 小力出奇迹 " 的成果。根据 DeepSeek 发布的测试结果，这款文生图大模型在多项基准测试中表现出色，甚至强于 OpenAI 旗下的 DALL-E 3，以及 Stable Diffusion。亦有用户指出，Janus-Pro 谈不上全面超越 DALL-E 3，后者在许多测试中依然更强，输出图像分辨率也明显优于 Janus-Pro 的 384x384 像素。尽管如此，Janus-Pro 以 70 亿的最大参数量，与 120 亿参数的 DALL-E 3 打得有来有回，依然展现了不俗潜力。" 小力出奇迹 " 的策略，DeepSeek 已经屡试不爽。本月早些时候，DeepSeek 发布 R1 大模型。作为一款开源模型，R1 在数学、代码、自然语言推理等任务上的性能，号称可以比肩 OpenAI 当前最强的 o1 模型正式版。o1 发布于 2024 年 9 月，此前从未被国内 AI 公司迫近，直到 R1 横空出世。更重要的是，DeepSeek 只花费了相当于 OpenAI 零头的资金、资源，就拿出了堪与 o1 比肩的产品。DeepSeek 并未公布 R1 的训练成本。可供参考的是，去年 12 月底，DeepSeek 发布 V3 模型，与 OpenAI 的 GPT-4o 性能接近，使用 2048 块英伟达 H800 芯片，耗费约 560 万美元。相比之下，GPT-4o 使用上万块英伟达 H100 芯片（性能优于 H800），训练成本约 1 亿美元。V3、R1 不到一个月接连降生，除了震动业界，也让 AI 时代的卖卡王者闪了腰。1 月 27 日美股交易中，英伟达股价暴跌 17%。一天之内，英伟达市值蒸发 5940 亿美元（约合 4.3 万亿人民币），相当于跌掉了一个腾讯加一个美团。但长期来看，芯片依然是 AI 大模型的发展基石，英伟达作为这一领域技术壁垒最坚固的公司，" 卖铲者 " 的长期价值依然坚挺。面对 DeepSeek 冲击波和其 " 小力出奇迹 " 的方法论，笃信并践行 " 大力出奇迹 " 的字节跳动难免有点尴尬。自从 2023 年大举进军 AI 大模型以来，字节一边挥舞着支票簿，全球大手笔求购芯片；一边快速扩充 AI 业务矩阵，先后发布十几款大模型，外加十几个 AI 应用。无论是资金、资源、人才投入，还是 AI 产品矩阵和业务条线的数量，字节均遥遥领先其他国内大厂。时至今日，字节在 AI 大模型领域的 " 大力出奇迹 " 收到了一些效果。根据量子位智库的数据，截至 2024 年 11 月底，字节旗下豆包 APP 的累计用户超 1.6 亿，日活跃用户接近 900 万，全球范围内仅次于 ChatGPT。但 " 小力出奇迹 " 的 DeepSeek，让字节看似无可置疑的 " 大力 " 打法遭遇 " 破壁人 "。字节此前依靠 " 大力出奇迹 "，在短视频、电商、本地生活、游戏、AI 等领域开疆拓土。但 DeepSeek 证明，在技术创新的加持下，" 小力 " 同样可以创造 " 奇迹 "，这不仅揭示了一条新的技术路线，也蕴含着新的商业哲学。在这一层意义上，梁文锋隔空 " 反对 " 张一鸣。DeepSeek 不仅在 AI 技术和产品上打破了旧思维，也在不经意间点破了" 大力出奇迹 " 并非放诸四海皆准的商业真理。在 Janus-Pro 发布前，" 小力出奇迹 " 的 R1 追平了 o1，已经让一众科技大佬惊叹不已。同样 " 小力 " 的 Janus-Pro，有多厉害？先看成本。根据 DeepSeek 披露的信息，新模型使用一种轻量级的分布式训练框架，1.5B 参数模型大约需要使用 128 张英伟达 A100 芯片训练 7 天，体量更大的 7B 参数模型则需要 256 张 A100 芯片，以及 14 天训练时间。以此推算，依靠大幅压缩芯片使用量和训练时间，Janus-Pro 的模型训练成本（不含购买芯片等费用）可低至数万美元，相当于一辆新能源车的价格。在大模型训练成本动辄以亿为单位的大环境中，区区数万美元，太省钱了。再看性能。据介绍，Janus-Pro 是一种自回归框架，它将多模态理解和生成统一起来，将视觉编码解耦，以实现多模态理解和生成。它通过将视觉编码解耦为单独的路径来解决以前方法的局限性，同时仍然使用单一、统一的转换器架构进行处理。这种解耦不仅缓解了视觉编码器在理解和生成中的角色冲突，还增强了框架的灵活性。倘若看不懂上面这些拗口的技术名词，不妨参考 DeepSeek 提供的几个实例。文生图方面，输入 " 一条金色的寻回犬安静地躺在木质门廊，周围洒满秋天落叶 "，或是 " 一个有雀斑的年轻女人戴着草帽，站在金色麦田中 "，Janus-Pro 生成的图片都像模像样。至于图生文，扔给 Janus-Pro 一张黄昏湖景照片，提问 " 猜猜这是哪里 "，Janus-Pro 能够判断出这是杭州西湖，甚至点出了图中著名景点三潭印月岛。最后看落地。Janus-Pro 继承了 DeepSeek 的优良传统：开源。它使用 MIT 协议（限制最少的开源协议之一），个人、中小企业可以省不少钱。另有 AI 开发者认为，由于模型体量小，Janus-Pro 可以在 PC 端安装、本地运行，有望进一步降低使用成本。DeepSeek 再度证明，" 小力 " 做出来的东西，并不意味着技术落后、产品拉胯，更不一定抠抠搜搜，三步一个付费提示，五步一个月卡优惠。而在时间维度上，" 小力 " 甚至并不一定会比 " 大力 " 跑得更慢。根据公开信息，DeepSeek 于 2024 年前后推出 Janus，同年 11 月迭代至 JanusFlow。两个月后，Janus-Pro 上线，在部分指标上已经具备与 DALL-E 3 扳手腕的能力。Janus-Pro 横空出世，揭示了大模型的各项成本——尤其是芯片成本——是可以被大幅压缩的。或者说，OpenAI、谷歌、字节们打惯了富裕仗，过于 " 奢侈 " 和依赖 " 大力出奇迹 " 了。有趣的是，在创下美国上市公司有史以来最大的市值蒸发幅度后，英伟达回应称，"DeepSeek 是一项卓越的人工智能进展 "，同时不忘给自己做广告，称 " 推理过程需要大量英伟达 GPU 和高性能网络 "。被别人隔空暴打，还得强颜欢笑，对老黄来说也是头一遭。Janus-Pro 再度展示 DeepSeek" 小力出奇迹 " 的威力。相比之下，国外秉持 " 大力出奇迹 " 的 OpenAI，近期却多少有点儿翻车。比如文生视频大模型，去年 2 月 OpenAI 掏出 Sora 震惊全场，随后却是长达 10 个月的 " 闭门造车 "。中美两国的 AI 公司纷纷趁机追赶。到了 12 月，Sora 总算正式上菜，价格昂贵，效果却一言难尽，被不少用户吐槽甚至不如开源模型。谷歌抓住机会，掏出自家的 Veo 2 与 Sora 对比，贴脸嘲讽。尽管丢掉了先发优势，OpenAI 仍然没有放弃堆芯片、堆算力的 " 大力 " 路线。前几天，OpenAI 拉着软银、甲骨文等公司，宣布要成立 AI 公司 " 星际之门 "，未来四年投资 5000 亿美元，用于 AI 基础设施。OpenAI" 一生黑 " 马斯克第一时间泼冷水，声称 " 他们实际上没有钱 "，并言之凿凿称软银能够确保的资金远低于 100 亿美元。与 OpenAI 相比，字节对于 " 大力出奇迹 " 的玩法更加精通，效果也好得多。比如字节 AI 的核心产品——豆包大模型，在知识、代码、推理等多项公开测评基准上，最新的 1.5 Pro 版本得分优于 GPT-4o，以及 DeepSeek-V3。换言之，豆包 1.5 Pro 的性能同样位列全球大模型第一阵营。不过，字节为 AI 大模型投入的成本同样惊人。就在 DeepSeek 成为焦点的这几天，字节被曝出今年将投入超 120 亿美元用于 AI 基础设施。其中，55 亿美元将被用于购买芯片，68 亿美元将被用于海外投资。字节随后回应称，相关消息并不准确。字节非常重视 AI 领域的发展与投入，但相关预算与规划传闻并不正确。AI 大模型技术仍处于快速迭代阶段，公司投入巨资研发、训练的新模型，可能几个月甚至几个星期后就不再领先。这意味着，如果字节沿着 " 大力出奇迹 " 的思路做 AI，每年都需要砸下巨资。这或许也从侧面解释了，字节发展 AI 大模型，为何从一开始就格外注重商业化。背靠抖音、今日头条、飞书等业务板块，字节 AI 大模型不愁找客户，豆包使用量节节攀升。字节火山引擎总裁谭待曾透露，去年 5 月豆包大模型日均 tokens 为 1200 亿，12 月 15 日突破 4 万亿，7 个月里增长超过 33 倍。另据界面援引知情人士言论称，豆包大模型经过多次降价后，毛利润率依然为正；豆包 1.5 Pro 的毛利润率高达 50%。但上述知情人士透露，由于研发投入巨大，字节 AI 大模型业务仍处于亏损。只有持续扩大应用侧的模型调用规模，才能长期摊销掉研发成本。也就是说，字节仍然需要继续推动" 降价 - 拉来更多客户 - 获得更高收入 - 提高利润空间 - 降价 "的飞轮。相比之下，DeepSeek 背靠的幻方量化是国内顶级私募之一，并不缺少资金。但 DeepSeek 不仅不烧钱，还想办法改进技术来省钱，最终实现 " 小力出奇迹 "。DeepSeek 去年初露峥嵘后，OpenAI 的奥特曼在社交媒体上发帖，暗中吐槽 V3 大模型缺少真正的创新，只是在复制有效的东西。从技术角度来看，奥特曼这番话未必毫无道理；但从技术理念和企业哲学来看，DeepSeek 无疑给 AI 大模型领域注入了新鲜空气。它不仅" 小力出奇迹 "，更 " 节省出奇迹 "" 开源出奇迹 "。这套不讲 " 传统武德 " 的组合拳，已经让买芯片、堆算力的外国同行闪了腰，也让字节的 " 大力出奇迹 " 路线值得再度审视。字节是 " 大力出奇迹 " 打法的受益者。如今，DeepSeek 却成了它的 " 破壁人 "。" 大力出奇迹 " 打法的基本逻辑是，找到最热的赛道，快速推出产品，然后注入远超对手的资金和流量，将其 " 催熟 "，从而占据优势市场地位、获得超额回报。字节的主要业务——今日头条、抖音、TikTok 等业务，都在 " 大力 " 的推动下，成为各自领域的领头羊。2024 年，字节的 " 大力出奇迹 " 依然在延续。比如红果短剧，据 QuestMobile 测算，2024 年 3 月，红果短剧的 MAU 约为 5400 万；当年 11 月，已经突破 1.4 亿，净增约 9000 万。一年增长近亿 MAU，红果短剧显然离不开抖音乃至整个字节的托举。在海外，号称 " 海外版小红书 " 的 Lemon8，也在 TikTok 面临危局时大规模投流，下载量暴增，一度被视为字节的海外 B 计划。而在 AI 领域，浙商证券在去年底的一份报告中估算，2024 年字节在 AI 上的资本开支高达 800 亿元，接近百度、阿里和腾讯的总和（约 1000 亿元）。预计 2025 年，这一数字将翻倍至 1600 亿元，其中 AI 算力采购 900 亿元，数据中心基建和网络设备则占 700 亿元。字节 " 大力出奇迹 " 吃过不少败仗，比如游戏、教育、PICO 等。但作为字节的底层方法论之一，" 大力出奇迹 " 并没有被舍弃。同时，红果短剧等新产品的成功，也证明这套方法论仍然有效。但 " 大力出奇迹 " 要想充分发挥威力，需要外部环境存在这样的特征：技术创新的重要性，远不如资金资源。在技术发展平稳期，企业往往会发现自己身处这样的环境。近些年，移动互联网技术基本没有大突破，哪家公司钱更多、资源更丰富，就更有能力抢占更多市场和利润。" 大力出奇迹 " 不仅有效，几乎成为不得不选的答案。但一旦技术有了飞跃式突破，资金资源就会退居次席。这样的故事，已经在新能源车、商业航天领域发生过，如今正在 AI 大模型赛道重演。在这一层意义上来说，" 小力出奇迹 " 的 DeepSeek，打破了字节乃至中国互联网的执念和迷思。R1 等新模型的强力表现，让技术再度压倒流量、资金、人力等，成为企业和行业发展的主要驱动力。家底丰厚的 DeepSeek 并非被迫省钱，而是有意控制投入，将 " 小力出奇迹 " 视为一种更高层次的商业哲学，而非应对资金紧张的举措。这也意味着，大模型并非只是 " 大厂游戏 "。中小厂完全可以用更少的芯片和费用，做出更好的产品，进而得到市场和投资者的认可。相对应的是，AI 大模型公司的发展潜力和投资价值，也不应与所持有的芯片数量强绑定。" 小力出奇迹 " 的价值不仅在于技术，也让大厂主导的 " 大力 " 商业逻辑和价值体系发生动摇。在科幻小说《三体》中，人类为了应对外星威胁，炮制各类耗费巨大的战略计划，却被小小的 " 破壁人 " 一语点破。而在商业世界中，忙于 " 大力出奇迹 " 的字节、OpenAI 们，正在与 DeepSeek 扮演的 " 破壁人 " 正面相遇。参考资料：字母榜，《DeepSeek 推翻两座大山》腾讯科技，《省钱也是技术活：解密 DeepSeek 的极致压榨术》人人都是产品经理，《霸榜全球 AI 产品 Top100、重启 App 工厂，熟悉的字节跳动又回来了》鞭牛士，《字节跳动今年计划斥资 120 亿美元用于 AI 芯片》钛媒体，《DeepSeek 除夕炸场！开源多模态模型发布，仅 128 颗 A100 训练，英伟达市值减 4.3 万亿》