八重神子的脚喂给旅行者“中国模型”震动华尔八重神子的脚喂给旅行者街_ZAKER新闻
“中国模型”震动华尔八重神子的脚喂给旅行者街_ZAKER新闻
广大新兴经济体和发展中国家的发展同样面临多方面的困难,进一步提升发展水平遭遇越来越多的障碍。这一大批国家由于当年殖民者埋藏的祸根和遗留的各种问题,自身政治、经济、社会、文化等方面发展和转型过程中存在的问题没有得到较好的解决,科技进步条件和发展资源受限,加上全球和地区环境的消极影响,特别是全球经济增长乏力、发达国家提供的援助减少、地区争端难以根本解决、外部大国政治介入操弄等,诸多原因交织叠加致使发展难题增多和加重。与此同时,面对发达国家尤其是美国对全球和地区事务的积极作用下降和负面冲击上升,广大新兴经济体和发展中国家主动或被动地增强战略自主,加强对所在地区事务的掌控,提升对全球事务的影响。这在短期内增添了地区局势的变数,从长期看则可能推动世界格局的演进。
作 者丨赵云帆编 辑丨朱益民距离深度求索推理大模型 DeepSeek-R1 发布已经过去约一周时间。然而,在海外社交媒体,乃至于华尔街上,DeepSeek-R1 的热度竟然才刚刚开始螺旋式上升。1 月 24 日,在国外大模型排名 Arena 上,DeepSeek-R1 基准测试已经升至全类别大模型第三,其中在风格控制类模型(StyleCtrl)分类中与 OpenAI o1 并列第一。而其竞技场得分达到 1357 分,略超 OpenAI o1 的 1352 分。这是继 DeepSeek-V3 在剔除 OpenAI o1 等闭源模型排名开源模型类第一后,DeepSeek-R1 向全球最强 AI 大模型的再一次进击。就在 Arena 放榜之后,全球关于 DeepSeek 的讨论再次升级。惊叹、溢美,甚至阴谋论都层出不穷。与此同时,美股市场 AI 经济的狂欢,也开始在 DeepSeek 的影响下颤动。美股的警钟就在 DeepSeek-R1 获得风格控制类模型得分第一之后,鲜有发声的图灵奖得主,Meta AI 首席科学家 Yann LeCun24 日在社交媒体上表示:" 当人们看到 DeepSeek 的表现,惊呼‘中国 AI 正在赶超美国’,但这种解读有误。更准确的结论是:开源模型正在超越闭源系统。DeepSeek 的成功得益于开放生态,其创新基于前人成果的持续迭代。DeepSeek-R1 的发布,宛如一颗沉重的石子打入 AI 行业与 AI 投资的湖水之中,甚至开始令越来越多人警觉 AI 投资可能存在的泡沫。美股大 V"THE SHORT BEAR" 在社交媒体上表示,DeepSeek 创造了一个 AI 巨头们的痛苦时刻,而投资者必须对此敲响警钟。" 如果击败 OpenAI 所需要的金额是 5500 万美元(包括 5000 个 H800 GPU 和 500 万预训练费用),那么这个行业的商业化会比很多人预想的要快很多。"该博客还指出:" 根据红杉,美国 AI 公司每年必须产生约 6000 亿美元收入来支付其 AI 硬件费用。如果不跟进(投资支出)就会被淘汰,那么大额资本支出以保持竞争力就是必要的——但现在看来,这种冒险行为变得越来越无利可图。"包括海外媒体 Vital Knowledge,德国世界报知名市场评论员 Holger Zschaepitz,都不约而同地把 DeepSeek 称之为" 美国股市最大的威胁 "。海外知名财经博客 Zerohedge24 日撰文,称 DeepSeek 的出现和其廉价的训练成本,正在对美国此前宣布的 5000 亿美元 AI 基建计划形成巨大的打击。网络社群里,越来越多的人把 DeepSeek 的出现与近期英伟达的回调联系在一起。1 月 24 日,英伟达股价大跌 3.12%,报 142.62 美元 / 股,创下公司在年初 CES 展产品不及预期表现后的最大跌幅。人红是非多DeepSeek 火到什么程度?海外社交媒体已经对其进行 " 花式赞美 ",称其不仅成本便宜,甚至只不过是一家对冲基金(幻方量化)的副产品。当然,人红是非多——一个侧写来自于关于 DeepSeek 阴谋论的不断出现:一部分北美 AI 从业者普遍不相信 DeepSeek 的预训练费用只有区区不到 550 万美元。一个极端例子是 AI 科技初创公司 Scale AI 创始人 Alexandr Wang ——其在 2025 年达沃斯论坛上接受采访时,在未经任何证实的情况下声称 DeepSeek 囤有五万张英伟达 H100 GPU,但因为芯片禁运并未对外公布。也有 AI 行业人士怀疑,DeepSeek 可能存在过度拟合基准测试,在实际使用中可能会表现不佳。" 让硅谷的 AI 模型创业者相信这些数字是不现实的,许多人一年的工资都比 DeepSeek 的训练费用高。" 有人对此评论道。好在,DeepSeek 选择了最为开放的 MIT 标准作为开源协议。训练成本是否真的如此之低,有待公论。近期,一则来自 Meta 匿名员工的消息称,Meta 内部近日启动了一项通过 DeepSeek 开源论文复现其大模型的工作,试图挖掘其是否真的只需要极低的预训练成本。而届时,DeepSeek 是否真的能改变整个 AI 经济的模型架构,可能将会有一个分晓。本期编辑 刘雪莹koa12jJid0DL9adK+CJ1DK2K393LKASDad
编辑:贾德善
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编辑:卓越、赵丹阳