坐公交车上被䅤的最深的一天关于deepseek的一些普遍误读_Z坐公交车上被䅤的最深的一天AKER新闻
关于deepseek的一些普遍误读_Z坐公交车上被䅤的最深的一天AKER新闻
“经过这么些年的探索、实践、发展、积累和沉淀,CMIA成为汇集医学创新要素和核心资源的医学创新转化交流重要平台,成为中国医学创新转化的开路先锋,在我国医学创新转化氛围营造、生态构建等方面都起到了推动和引领作用。”中国科学院院士、中国科学技术大学附属第一医院(安徽省立医院)院长、中国医学创新联盟总发起人、理事长葛均波介绍道,“我们要把中国医学创新峰会做成‘中国医学创新风向标’!要把中国医院创新转化排行榜做成中国医学创新‘瑯琊榜’!”
最近 deepseek 成为全球最热门的话题,甚至没有之一,无论是北美,欧洲,各大 IT 巨头,各个投资机构,政府官员,乃至脱口秀演员,都在不断提及这个话题,而国内,自媒体也享受了一批十万加盛宴,惭愧,我的前一篇也算是其中之一。但在这些信息的不断传播和讨论中,鉴于流量的偏好,或者说公众的偏好,在很多自媒体和非专业人士的报道和解读中,一些关键信息存在较多的误导。我觉得这个话题甚至可以作为一个认知能力的评判标准,我所理解的合理认知是,我前几天直播讲了一下,就是掐头去尾。所谓头和尾是什么,过度神话,以及无脑贬低。一、过度神话我的旧文《DeepSeek,逆转时刻?》其实也说到了,它非常棒,对行业发展的促进价值是值得肯定的,但谈及颠覆,还为时尚早。从一些专业测评来看,在一些关键问题的解决上,它并没有超越 chatgpt。比如我看到有人测试,模拟典型的小球在封闭空间的弹跳代码,deepseek 编写出来的程序表现,和 chatgpt o3-mini 相比,从物理学的遵循程度来看,还是有差距的。当然,我没有亲测,单一案例也许不能证明太多,但至少从目前看到的多个测评来说,最多只能说各有千秋,还不能说 deepseek 实现了反超。二、无脑贬低不要过度神话它,但无脑贬低也是很扯淡的事情。微软说 deepseek 蒸馏了 chatgpt 的结果,所以一些人也借题发挥,把 deepseeek 贬低得一钱不值。这个事情该怎么看,也是有一些证据的,比如你问 deepseek 自己是谁,它会说自己是 chatgpt,从某种意义上来说,这个很有可能是他们采纳了 chatgpt 的一些语料信息用于训练,但如果你说他们的成就是基于蒸馏 chatgpt 的,我是不信的,根据我的测试,deepseek 回答的脑洞很大,很多问题的解答会比 chatgpt 发散,而我所理解的蒸馏,通常是为了提升效率,会带来更收敛的结果。我的个人判断是,在训练 deepseek 的过程中,可能部分利用了一些蒸馏的语料信息,或者做了少许的蒸馏验证,但这个对它整个模型的质量和价值影响应该很低。而且既然人家都开源了,复现和测试也很容易,全球做 AI 大模型的专家已经人手一份在研究了。就此而言,在这个环节上翻车的概率极低。但我也认同一个事实,基于领先模型蒸馏验证优化自己的模型,是很多大模型团队的一个常规操作,但毕竟需要联网 API,能获得的信息非常有限,不太可能是决定性的影响因素,相对海量的互联网数据信息来说,通过 api 调用领先大模型能获得的语料杯水车薪,合理的猜测是更多用于对策略的验证分析,而不是直接用作大规模训练。所有大模型都需要从互联网获得语料训练,而领先的大模型也在不断为互联网贡献语料,从这个角度来说,每个领先的大模型都摆脱不了被采集,被蒸馏的宿命,但其实也没必要把这个当作决定成败的关键。最终大家都是你中有我,我中有你,迭代前进。三、成本优势关于 DeepSeek 成本优势的误读是最多的,也是最容易去写段子,打鸡血的,所谓中国创业公司不到 600 万美元干翻所有巨头,各种自媒体喜欢这样讲,普通老百姓也分辨不了。实际上,这个数据的来源是 DeepSeek 论文里提到的数据,而人家论文提到的数据是有前提的,是最终版本的训练成本,人家说的这个前提很清楚,没有包括研发成本,前期硬件购置成本,以及前期测试和迭代的训练成本,只是最终版本的训练成本,或者说,你拿着人家的开源代码,你有对方的完整语料,去做完整复现的算力成本。我举个例子你们就明白了,这就好比告诉你配方和生产流程,你去做仿制药的成本,但是原研药的成本是仿制药的多少倍,稍微懂点行的都知道吧。很多硅谷大佬出来说这个事,国内的人会认为这些大佬在贬低 DeepSeek,其实很多真不是,他们也要给自己团队找点场子对吧,自己投入了几十亿美金,被中美两边的老百姓们嘲笑,要对公众澄清一点,Deepseek 真实成本绝对不是几百万美金,我们这些巨头投入的几十亿美金也不是因为我们人傻对吧,所以很多大佬其实只是澄清事实,为自己的团队正名而已。但硅谷某些人的言论我也是不太认同的,说 deepseek 有五万张 H100,投入十几亿到二十亿美金,这个我还真不信,我觉得这就是另一个极端了。我给读者们算个帐:其一,网上说幻方不差钱,但他们背后其实是私募基金,私募基金啥意思,有投资人的,你梁文峰有情怀,人家投资人给你钱是让你炒股票的,不是给你买情怀的,幻方几百亿人民币的资金盘子,是投资人的钱,不是梁文峰的钱,他们炒股一年赚大几十亿人民币,是给投资人赚的钱,按照行规他们能分十几个亿,管理费 + 利润佣金,大概率过不了二十亿。然后还有各种税费要交,核心团队怎么说也要分钱,加上人员和量化系统的正常维护成本,这个钱当然不算少,比起很多国内上市公司的利润还多,但即便如此,算来算去,怎么看他们也不像能拿出十几个亿美金搞事的样子,七扣八扣,一年能拿出来十个亿人民币都难,这是我的个人判断。其二,人家优化算法,对内存的控制策略,摆明了是针对 H800 的内存局限做的,要真有那么多 H100,还搞这么复杂的内存优化干嘛,就算做优化也不会对内存占用卡得那么狠对吧。结合之前看到的一些数据和介绍,幻方有上万张,乃至几万张卡是真的,前期成本肯定不是几百万美金那么少,但是比起行业巨头来说,他们的资金其实也有限,能拿到的资源也有限。通过合理估算,我认为几年来累计投入十几个亿甚至二十多亿人民币是有可能的,肯定不是个小数字,也不是普通创业公司能玩得起的,但比起美国同行,比起行业巨头,肯定也是抠门了很多,总研发成本比美国同行低一个数量级也是合理的。没有网传那么省钱,但确实还是挺省钱的,这是我的结论。四、合规风险和生态诉求另一个巨大的误读,就是很多人没意识到,DeepSeek 这个词背后究竟是什么。其实我们所说的 DeepSeek,实际上包括了两个产品,一个是 DeepSeek 这个风靡世界的 App,另一个是 github 上的开源代码库。前者可以认为是后者的 Demo,一个完整的能力展示,而从他们产品的动作来看,我甚至怀疑他们压根没有将 DeepSeek App 商业化的打算,做个类比,就好比微信刚推出小游戏功能的时候,推出了一个跳格子小游戏,当时全网的人都在疯玩跳格子,但微信根本不在乎跳格子这个游戏的价值,他们要的是微信小游戏生态的建立。现在网上有很多新闻,说某些国家某些地区禁用了 DeepSeek,又说某些巨头接入和提供了 DeepSeek。很多人把这两件事混为一谈,其实这是完全独立的两件事。DeepSeek 这个 App 貌似没有做全球分区处理,没有针对任何地区做本地化处理,从这一点来看,很多国家和地区确实会有针对性的政策。小红书其实也类似,我在直播里就讲过,小红书压根没打算去接网民所谓的泼天富贵,对小红书来说,这也不是泼天富贵。它以前只做中文流量,不显山不露水,与世无争,被突然推到前台,其实合规的麻烦也是数不清。好在这俩产品目前都具有很好的统战价值,合规麻烦暂时主要在海外,国内目前官方都还是积极支持的。但开源系统就不一样了,DeepSeek 还选择了最大气的开源协议,据我所知,不太会有哪个政府傻缺到去限制开源软件的部署。所以各个国际巨头快速部署并提供相关服务,这个和某些政府所谓的限制使用 DeepSeek App,完全是两回事,一点也不冲突,而且他们限制的是政府雇员使用,并没有限制普通群众使用。你换位思考一下,中国会允许政府机构和军队使用部署在海外的数据产品么?为什么?但是海外开源系统的内部私有化部署一定是合规的,也一定是广泛存在的。如果我们放眼 DeepSeek 生态,而不是纠结于那个 App,目前全球正处于蓬勃发展的阶段,还没有看到任何禁令阻止这一趋势的发展。而且我相信,从梁文峰当下的做事风格来看,相关生态环境的发展也是他真正所期待的。五、行业影响很多人觉得英伟达完了,美国巨头完了,我不这么看,我觉得 DeepSeek 最大的贡献是,会加速整个 AI 产业的迭代效率,它们提供了一些新的优化思路,工程思想理念,这些会被所有行业巨头广泛吸收采纳,并用于产品的快速迭代和优化,用不了几个月,我相信就会看到显著的成果。其实最近几天,就能看到 chatgpt 产品的迭代突然提速了,我觉得重头戏还在后面。至于 CUDA,有人觉得 CUDA 架构面临崩塌,我也不太信。确实,这给受限于美国制裁的中国厂商提供了新的思路,从 PTX 入手,一样可以做出优秀的产品,但 Cuda 也会与时俱进啊,你的内存利用方式很优秀,我学过来,整合到我的新版本里不行么。下个版本更新发布的时候,包含一些新的方法和特性,基于它的生态架构,用户还是会继续使用顺手的产品。DeepSeek 用卓越的工程思想,促进 AI 全行业的快速迭代,并促进相关开源生态的快速发展,这既是我对它的预测,也是我对它的价值认定。当然,负面也是有的,因为它的训练成本真的低,效果也确实真的好,还全部开源,如果一些黑灰产领域在没有合规约束的情况下进行训练和使用,说真的,想想也挺可怕的,而且,还真没想到有什么好办法去应对。koa12jJid0DL9adK+CJ1DK2K393LKASDad
编辑:冯兴国
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