欧美人XXXXL尺码_社会视角_落选“果链”，别再捧杀DeepS欧美人XXXXL尺码eek了

落选“果链”，别再捧杀DeepS欧美人XXXXL尺码eek了_ZAKER新闻

远渡重洋抵达牙买加后，李崇新起了一个英文名塞缪尔，另与一名华裔女子组建家庭，并先后生下了很多孩子，其中一个女儿米莉亚姆于上世纪70年代移民美国，她就是李凯尔的外婆。

文 | 锌刻度，作者 | 陈邓新，编辑 | 李觐麟DeepSeek，持续正反馈 AI 赛道。2025 年 2 月 13 日，文心一言宣布将于 4 月 1 日 0 时起全面免费，所有 PC 端和 APP 端用户均可体验文心系列最新模型，而此前只有免费使用 3.5 版。随之而来的，则是舆论此起彼伏。在苹果不选择 DeepSeek 作为 "AI 搭子 " 时，The Information 报道，苹果考虑了多个国内的对象，与阿里巴巴的合作已取得重大进展，并明确拒绝了 DeepSeek。这意味着，DeepSeek 落选了苹果供应链，令人唏嘘不已。其实，BAT 们与 DeepSeek 并非 " 针尖对麦芒 "。文小言、腾讯元宝等接入 DeepSeek 大模型，为用户提供更多的 AI 选择；阿里云、腾讯云、华为云、京东云、火山引擎、百度智能云等主流云服务平台纷纷上线 DeepSeek 大模型，鼓励用户尝鲜 DeepSeek-R1、DeepSeek-V3 ……BAT 们与 DeepSeek，是对手也是队友？没有拔刀相向，反而雪中送炭DeepSeek 的初衷，是印证 " 条条大路通罗马 "。生成式 AI 革命爆发之后，大模型站上了 " 风口 "，而算力成为衡量大模型能力的核心指标之一，在力大飞砖的简单思维之下，硅谷将算力塑造为 " 皇冠上的明珠 "，被视为难以企及的力量。于是乎，算力紧张成为行业的关键词，令 AI 成本长期居高不下。此背景下，DeepSeek 通过算法优化等手段降低了 AI 成本，用最少的资源达到最大的效果，为行业花小钱办大事提供了新的思路和方向。图源：DeepSeek 官网这意味着，扩大算力并非 AI 进化的唯一途径。斯坦福大学人工智能实验室主任吴恩达：" 近年来，围绕‘扩大模型规模能够推动 AI 进步’的观点备受追捧。事实上，我曾是这一理念的早期支持者。"不难看出，消解算力壁垒才是 DeepSeek 的真正影响。巧的是，这也是全球互联网巨头共同的夙愿：唯有不断降低成本，AI 普惠才可以从梦想照进现实，从而颠覆传统的产业格局与商业模式。更为重要的是，可以错位竞争。DeepSeek 创始人梁文锋表示：" 长远来说，我们希望形成一种生态，就是业界直接使用我们的技术和产出，我们只负责基础模型和前沿的创新，然后其他公司在 DeepSeek 的基础上构建 To B、To C 的业务。"关于此，从 BAT 们的态度就可见一斑。QuestMobile 的数据显示，DeepSeek 的日活跃用户数已突破 3000 万大关，创造了史上最快达成这一成就的新纪录。随之而来的则是，" 服务器繁忙，请稍后再试 " 屡屡被用户诟病。屡屡被用户诟病腾讯云、阿里云、京东云、华为云、火山引擎、百度智能云等纷纷伸出援手，满足外界对 DeepSeek 不断增长的推理需求。譬如，京东云上线 DeepSeek-R1 和 DeepSeek-V3 模型，支持公有云在线部署、专混私有化实例部署两种模式。再譬如，腾讯云支持开发者将 " 满血版 "DeepSeek 接入微信小程序，可实现智能对话、文本生成等功能。天使投资人、资深人工智能专家郭涛认为 DeepSeek 不会冲击行业原有的竞争格局：" 文心一言、通义千问等 AI 大模型都已建立起完善的生态体系，且背后有百度、阿里巴巴等强大企业的支持，技术实力雄厚，能够持续投入研发进行技术迭代升级。"AI 创新是一场马拉松而非短跑以上可见，BAT 们对 DeepSeek 的态度颇为友好，这背后的缘由有三。首先，降本一直进行中。DeepSeek 之前，BAT 们就在不断推动 AI 降低成本，也取得非常不错的成就，共同推动大模型定价进入 " 厘时代 "。事实上，BAT 们的创新也可圈可点。譬如，字节跳动设计了一个全新的稀疏模型架构 UltraMem，有效解决了传统主流 MoE 架构存在的推理时高额访存问题，从而提升推理速度 2 倍至 6 倍，推理成本最高可降低 83%。上述架构创新，与 DeepSeek 有异曲同工之妙。再譬如，百度点亮国内首个自研万卡集群，有效解决了过去算力价格高以及无法稳定应用的问题，通过集群效能最大化达到降低单位算力成本的目的。" 今天，创新速度比以往都快得多。摩尔定律中，每 18 个月，性能就会翻倍，价格减半；如今，大模型推理成本每年能降低 90% 以上。" 李彦宏称。图源：AI 产品榜其次，模型蒸馏成为竞争新高地。模型蒸馏成为获取低成本 AI 的重要路径，进一步降低了大模型的门槛，为 AI 落地走进千家万户提供了更多的可能。李飞飞团队训练出的 s1 人工智能推理模型，就是其中的代表。s1 人工智能推理模型以阿里巴巴通义千问为基座模型进行微调，蒸馏了谷歌推理模型 Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 的 1000 个样本，在数学和编码能力测试中的表现与 OpenAI 的 o1 和 DeepSeek 的 R1 等尖端推理模型类似，耗费不到 50 美元。换而言之，模型蒸馏为行业指明一个新的前进方向。德邦证券的研究表明，2025 年将是模型蒸馏技术的爆发年，AI 应用的成本有望大幅下降，模型能力也将全面提升；通过引导和支持，AI 模型不仅能够在云端获取巨大的优势，也能在边缘计算等端侧应用中发挥重要作用。如此一来，BAT 们有了更大的发力空间，没有与 DeepSeek 较劲的必要。中国首席经济学家论坛理事刘煜辉表示：" 现实世界可以用来训练 AI 模型的数据资料已经耗尽，现在大家都是相互借鉴数据相互蒸馏，大家的模型水平根本拉不开差距，拼的就是谁能够找到新的应用场景、谁能率先把价格打下来。"再次，不排除结下善缘的可能。种种迹象表明，DeepSeek 虽然初期拒绝了融资，但随着规模不断扩大，资源瓶颈问题肉眼可见，成为一个棘手的问题。一名私募人士告诉锌刻度："DeepSeek 背靠的幻方量化虽然是千亿元体量，但客户的钱不等于幻方的钱，更不等于可以投入的钱，迟早需要寻找外援。"实际上，量化并不能长时间 " 躺赢 "。幻方量化 CEO 陆政哲曾坦言：" 迅速崛起、规模快速放大、又飞快衰落消失，这仿佛是量化行业的死循环，像悬在我们头上的达摩克利斯之剑。"从这个角度来看，BAT 们可以在算力、数据、场景等全方位助力 DeepSeek，大家各取所需实现双赢。实际上，BAT 们一直青睐富有特色的 AI 初创企业，被誉为 "AI 六小龙 " 的智谱 AI、月之暗面、百川智能、零一万物、阶跃星辰、MiniMax，背后不乏腾讯、小米、美团、阿里巴巴等身影。总而言之，AI 创新是一场马拉松而非短跑，比拼的是耐力与毅力，无论 BAT 们这样的头部选手，还是 DeepSeek 这样的初创企业，都有弯道超车的机会，相互借力与借鉴才可以共同提高，大家都有美好的未来。那么，神话 DeepSeek 大可不必。