407宿舍(双/3/p)懒得取名字“算力崩塌”，是真是假_ZAKER新407宿舍(双/3/p)懒得取名字闻
“算力崩塌”，是真是假_ZAKER新407宿舍(双/3/p)懒得取名字闻
“我很荣幸能够访问北京大学，并且在这里与中国教育界同仁进行了富有成效的交流，勾勒出两国教育合作的未来图景。”希普金斯特别谈到了教育领域的数字化转型。他认为，这不仅意味着两国在科技硬件方面的不断提升，更意味着合作思维方式的不断转化。“过去新中在此方面有所成就，更会在未来的战略对接中续写成绩。”
文 | 巨潮 WAVE，作者 | 谢泽锋，编辑 | 杨旭然DeepSeek 的开发成本极低，开源、服务完全免费，这让山姆 · 奥特曼和其他 AI 人工智能的从业者 " 印象深刻 "，让世界首富马斯克破防，让瑞 · 达利欧对美股深感担忧。知名投资人 " 木头姐 " 凯茜 · 伍德甚至直言：DeepSeek 加剧了人工智能的成本崩溃。" 神秘的东方力量 " 让全世界为之侧目，也引发了中美 AI 领导地位更替的思考。不过，对于算力进行重新判断，可能仍然为时尚早。当前，我国 AI 算力部署占全球算力基础设施的 26%，名列世界第二。在 " 算力即国力 " 的思潮下，东数西算等数字基础设施工程正积极进行。DeepSeek 颠覆了固有的 " 大力出奇迹 " 的大模型性能提升路径，短期内对算力需求预期会出现大幅下降。但长期来看，算力部署仍然有大规模需求扩张作的基础。正在进行的超大规模算力投资，对于中国科技产业来说，仍是一笔巨大的财富。Deepseek 带来的对算力成本的大幅节省，与如今中国大规模投入的算力基础设施建设并不冲突。01 颠覆DeepSeek 的颠覆性创新，在于极致的效率革命。它仅用不到 OpenAI 十分之一的成本，就达到了后者最新大模型的性能。1 月 20 日，DeepSeek 正式发布 DeepSeek-R1 模型系列，大模型排行榜 Chatbot Arena 上，DeepSeek- R1 的基准测试排名已升至全类别第三，与 ChatGPT-4o 最新版并驾齐驱，并在风格控制类模型分类中与 OpenAI-o1 并列头名。R1 模型虽未公布训练成本，但据 DeepSeekV3 技术报告，V3 模型的训练总计只需要 278.8 万 GPU 小时，相当于在 2048 块 H800 ( 英伟达特供中国市场的低配版 GPU ) 集群上训练约 2 个月，合计成本仅 557.6 万美金。有传言，R1 模型的训练成本基本相当，但参数规模达到惊人的 6710 亿，这些数据都足够令外界震惊。作为对比，GPT-4o 模型的训练成本约为 1 亿美元，需要英伟达 GPU 量级在万块以上，且是比 H800 性能更强的 H100。同样是开源模式的 Meta Llama 3 系列模型，其训练需要多达 3930 万 H100 GPU 小时，DeepSeek 的训练成本约相当于 Llama 3 的 7%。也有 AI 大佬表示过，仅 DeepSeek-V3 级别的能力就需要接近 16000 颗 GPU 的集群。也就是说，这家中国初创 AI 公司仅用不到十分之一的成本，就达到了世界一流水平。这种颠覆性的成本优势，极有可能改变过往 " 高投入、高算力 " 的研发路径，市场对算力硬件需求持续高增长的预期或产生动摇。" 四两拨千斤 " 的能力源于其自研的 MLA 和 MOE 架构，为其自身的模型训练成本下降起到了关键作用。此外，R1 模型使用数据蒸馏技术（Distillation），通过一系列算法和策略，将原始复杂的数据进行去噪、降维、提炼，从而得到更为精炼、更为有用的数据，提升训练效率。模型蒸馏可以通过训练小型模型模仿大型模型，广泛应用于提高 AI 效率与降低成本。比喻来说，DeepSeek 相当于通过更高效的学习方法获得了优异分数，而 OpenAI 还在搞题海战术。关于 " 蒸馏技术 " 网络上出现了一些争议OpenAI 的训练非常依赖人工，其数据团队甚至分为不同水平的部门，大量数据标注还要转交给肯尼亚等廉价外包劳工，高维数据还需更高素质的专业人员进行标注，这些都是成本。近期 OpenAI 和一些舆论也在公开指责 DeepSeek 团队通过 " 模型蒸馏 " 技术 " 违规复制 " 其产品功能，但始终未提供具体证据。而且 " 数据越多性能越强 " 属于惯性固有思维，因为数据量越多，其中的干扰也将随之变大，在此之前，市场上已经有 " 人工智能变蠢了 " 的讨论出现。也就是说，如何对数据进行清洗和精炼，同样是提升模型能力的关键。通过创新训练方法，DeepSeek 改变了堆砌算力的共识。正如创始人梁文锋所说：" 我们想去验证一些猜想。"02 改写半导体领域普遍遵循摩尔定律，AGI 行业则是沿着 Scaling Law（模型规模定律）向前演进。Scaling Law 被业界认为是大模型训练的 " 第一性原理 "，模型性能与规模（参数量、数据大小、算力资源）呈正相关——参数越多、计算资源越大，模型的性能就越强。好比一个中学生，给他提供更丰富的学习资料、更长的学习时间和更好的学习环境，他的学习成绩普遍会更好。此次 AI 浪潮正是以 Scaling law 为底层逻辑的技术革命，但 DeepSeek 的出现打破了这一定律，或者至少让 Scaling law 的边际效益出现放缓的迹象。这带给业界的启示是，人工智能产业将不再一味追求大规模算力的投入，而是在模型架构和工程优化结合上进行突破。粗放式的疯狂投入发展阶段逐步退潮，AI 创新进入追求效率，追求模型架构设计、工程优化全新阶段。正如达摩院首席科学家赵德丽所认为的，大模型可以看成是知识的压缩，怎么利用知识产生更好的智能，就是基于基础模型的思维推理必然发展的方向。如微软 rStar-Math 无需蒸馏，用 60 块 A100 训练的 7B 模型在数学推理上可媲美 OpenAI-o1；上海 AI 实验室的书生 · 浦语 3.0，仅使用 4T 数据进行训练，综合性能超过了同量级的开源模型，而且训练成本降低了 75% 以上。DeepSeek 带来的 " 范式转移 "，不仅破除了科技大厂建立的技术领先壁垒，同时还打破了重资本比拼的游戏惯例。而且它不仅开源，而且还免费。作为回应，OpenAI 紧急上线新一代推理模型 o3 系列的 mini 版本，并且首次免费向用户开放其基础功能。奥特曼承认，" 我个人认为，在（开闭源）这个问题上我们站在了历史的错误一方，需要找出一个不同的开源策略。"效率优化策略，无疑给互联网大厂们的超级愿景泼了一盆冷水。字节跳动 2024 年在 AI 赛道的资本开支就高达 800 亿元，接近 BAT 的总和；微软、谷歌、亚马逊、Meta、苹果五巨头合计资本开支 2253 亿美元，2025 年有望继续增长 19.6%。其中，单是微软就计划在 2025 财年砸下 800 亿美元，用于建设人工智能数据中心。就在 DeepSeek-R1 模型发布两天后，美国政府就联合 OpenAI、软银、甲骨文等启动 " 星际之门 " 项目，计划在未来四年内最高投资 5000 亿美元。孙正义还宣布要给 OpenAI 投资 250 亿美元，巨头们期望通过 " 军备竞赛 "，维持自身在 AI 领域的全球领导地位。此前，美国大厂为 GPT-5、Llama4 等下一代模型正使尽全力补充算力，奥特曼甚至一度去找到中东巨富，计划筹集 7 万亿美金建设一座超级数据中心和芯片制造厂。DeepSeek 的出现，改变了这种超大规模扩张算力的行业发展 " 固定路径 "，但同时也出现了一种应该彻底放弃算力建设的声音。03 过剩？国家算力战略部署的复杂性，显然会超过一般舆论讨论所得出的结论。尤其是，我国算力基础设施目前仍处于初步搭建阶段，还远未到过剩状态。一方面，随着访问量急速飙升，用户蜂拥而至，DeepSeek 深度思考和联网搜索功能也出现了宕机情况。DeepSeek 移动应用上线仅 18 天就迎来了 1600 万次下载，几乎是 ChatGPT 同期的两倍，更是成为全球 140 个市场中下载量最高的 APP。另一方面，需要注意的是，DeepSeek 目前仅支持文字问答、读图、读文档等功能，还未涉及图片、音频和视频生成领域，未来要想突破文本范畴，其对算力和前期训练成本的投入都将呈几何级飙升。对于其他追随 DeepSeek 的大模型公司来说情况也是类似，随着用户的增长和产品线的不断丰富，最终都需要不断扩张算力。目前国内各大投资机构都在 " 疯狂对接 "DeepSeek，显然是对此有非常清晰的判断。百度 CTO 王海峰就认为，规模定律（Scaling Law）仍然有效，更高质量更大规模的数据、更大的模型将会带来更强的能力。目前算力建设已成为国家级战略。2024 年《政府工作报告》中就明确提出，适度超前建设数字基础设施，加快形成全国一体化算力体系。根据《中国综合算力指数（2024 年）》报告，截至 2023 年末，我国算力基础设施规模占全球的 26%，名列第二，仅次于美国。工信部数据显示，截至 2024 年 9 月，我国算力总规模 246EFLOPS（每秒进行百亿亿次浮点运算的能力），在用算力中心机架总规模超过 830 万标准机架。此前，六部门联合印发《算力基础设施高质量发展行动计划》，其中指出到 2025 年，我国算力规模将达到 300EFLOPS，智能算力占比要达到 35%。" 东数西算 " 工程早在 2021 年 5 月就已启动，京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、贵州、内蒙古、甘肃、宁夏八大枢纽和 10 大集群雏形已现。国内已建、正在建设的智算中心超过 250 个，规划具有超万张 GPU 集群的智算中心已有十多个，国产芯片厂商也因此受到极大关注。华为昇腾 910B、寒武纪思元 590、百度昆仓芯 II-R200、海光信息深算二号，加上中芯国际，共同形成了对抗英伟达、AMD 的中国军团。这些大规模部署和研发投入，都具有历史性的战略意义，是人工智能时代的重要社会财富。04 写在最后用低成本开发出优质产品，是中国在资源匮乏的历史条件下，实现工业现代化的独特文化，而美国则擅长所谓的 " 范佛里特弹药量 "，倚仗超大规模投入获得超级领先地位。在当前的世界经济格局中，中国家电、光伏等制造业基本都是以高性价比策略取胜，DeepSeek 的成功，也是在另一个领域中体现出了中国智慧、巧思和韧性。中美 AI 拉锯的混战中，原先还处在追赶阶段的中国企业，突然以一种领先或颠覆者的身份出现，让全球科技界大为吃惊。但我们仍需要保持冷静和谦逊的心态。就像梁文锋所说的：在美国每天发生的大量创新里，这是非常普通的一个。他们之所以惊讶，是因为这是一个中国公司，以创新贡献者的身份，加入到他们的游戏里去。 也正因如此，算力基础设施仍是一种人工智能时代不可或缺的创新土壤、社会资源。koa12jJid0DL9adK+CJ1DK2K393LKASDad
编辑:王德茂
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5、为外籍商贸人员来华办理口岸签证并提供换发多次签证便利。对来华商务洽谈、商贸交流、安装维修、参展参会、投资创业等的外国人，来不及在境外办理来华签证的，可凭企业邀请函件和证明材料申请办理口岸签证入境。因商贸业务需要多次往返的，入境后可以换发3年内多次入境有效商贸签证。
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