近日，中國科技圈因 DeepSeek 公布的最新開源大模型 DeepSeek-V3 而掀起熱烈討論。這家初創公司以 558 萬美元的訓練成本打造出媲美 GPT-4o 和 Claude-3.5-Sonnet 的性能，被譽為 AI 界的“拼多多”。然而，這次的突破不僅僅是一個技術事件，更可能預示著市場規則的改寫。本文將帶您全面了解 DeepSeek 及其 V3 模型的技術亮點、低成本策略、質疑與市場影響。
一、DeepSeek 是什麼樣的公司？
DeepSeek 是由中國量化投資巨頭幻方量化於 2023 年創立的一家人工智慧公司，總部位於杭州。成立短短兩年，DeepSeek 憑藉專注於高效 AI 技術開發，迅速吸引了業界的目光。
在 2024 年推出的 DeepSeek-V3 模型擁有 6710 億參數，與 OpenAI、Google 和 Meta 等科技巨頭的產品在性能上不分伯仲，而訓練成本卻大幅降低。這些成果的背後，來自於 DeepSeek 團隊的多項技術創新和對成本的極致優化。
二、DeepSeek-V3 的核心技術突破
1. 混合專家架構（MoE）：
MoE 架構是 DeepSeek-V3 的核心亮點之一。這種架構引入了一種稀疏激活機制，僅在需要時啟用部分參數，而非整個模型。透過這種方法，DeepSeek-V3 在推理過程中僅啟用 37 億個參數，而非完整的 6710 億參數，從而大幅降低計算量與資源消耗。
2. 多頭潛在注意力（MLA）機制：
MLA 架構針對長文本處理進行了專門優化，顯著減少記憶體需求。例如，在推理過程中，MLA 機制能降低視訊記憶體占用高達 96%，同時保持模型的精度與效率。
3. FP8 混合精度訓練框架：
FP8 是一種低精度數據格式，相比於傳統 FP16 技術，其記憶體需求減半，而計算性能不減。DeepSeek-V3 採用 FP8 技術，成功降低了顯存需求，並加快了整體訓練速度。
4. DualPipe 算法：
為解決大規模模型跨節點通信的開銷問題，DeepSeek 引入了 DualPipe 算法。該算法有效優化了多節點間的通信效率，進一步降低了訓練成本。
5. 資料壓縮與知識蒸餾技術：
DeepSeek 重點使用了資料壓縮與知識蒸餾技術，優先處理高價值數據，簡化次要數據，顯著提高了模型的訓練效率。
三、低成本背後的秘密
相比 GPT-4o 動輒數千萬美元的訓練成本，DeepSeek-V3 僅用 558 萬美元便完成訓練，這樣的差距令人驚嘆。其低成本策略主要源於以下幾個方面：
- 高效硬件選擇： DeepSeek-V3 使用 NVIDIA H800 GPU 進行訓練，這是一種性能略低於 H100 的 GPU，但更容易獲得，且成本較低。透過優化硬件配置，DeepSeek 成功避免了對 H100 的過度依賴。
- 資源節約設計： 得益於混合專家架構和 FP8 訓練框架，DeepSeek 大幅降低了記憶體需求與電力消耗。
- 快速開發週期： DeepSeek 僅用兩個月便完成 V3 的訓練，展現了高效的團隊協作與技術實力。
四、業界反應與質疑
1. 廣泛讚譽：
國內外的 AI 評測機構和專家對 DeepSeek-V3 給予了高度評價。例如，獨立評測機構 Artificial Analysis 稱其為“超越所有現有開源模式”的代表作。阿里巴巴前副總裁賈揚清更表示，DeepSeek 是“智慧和實用主義的體現”。
2. 質疑聲音：
然而，DeepSeek 的成功也引發了一些質疑：
- 數據來源與訓練透明度：DeepSeek-V3 在測試中曾自稱為 ChatGPT，讓人懷疑其是否使用了 OpenAI 模型生成的數據進行訓練。
- 團隊背景與實力：批評者指出，DeepSeek 團隊此前並未發表過有影響力的學術論文，這對於一家技術型初創公司而言是不尋常的。
五、DeepSeek 的市場影響
1. 挑戰巨頭壟斷：
DeepSeek 的出現表明，即便資源有限，小型公司也能通過技術創新與高效管理在 AI 領域佔有一席之地。這對 OpenAI、Google 和 Meta 等科技巨頭形成了挑戰，可能促使市場競爭更加多元化。
2. 推動 AI 普及化：
DeepSeek-V3 的開源策略降低了高性能 AI 的使用門檻，讓更多企業和個人能夠以低成本享受到尖端技術，為 AI 的普及帶來新的契機。
3. 改變投資方向：
DeepSeek 的成功讓投資者重新思考資金分配策略，是否需要繼續投入高昂成本支持前沿技術，抑或以更少資金達成類似成果。
六、中國特色的 AI 發展之路
DeepSeek 的成功得益於中國獨特的市場環境：
- 龐大的數據資源：中國市場擁有海量數據，可為 AI 模型提供豐富的訓練素材。
- 資源受限的創新驅動：在硬件供應受限的情況下，中國 AI 公司更加注重通過技術手段提升效率。
與此同時，國際科技巨頭如 Google 和 Meta 正轉向依賴核能來支持高耗能的 AI 訓練，DeepSeek 則通過降低資源需求，展示了一條更具可持續性的發展道路。
七、未來展望
DeepSeek 的成功表明，AI 的競爭不再僅僅是資金和硬件的較量，而是技術創新與效率優化的較量。未來，DeepSeek 若能持續保持透明性並拓展市場影響力，或將成為中國 AI 行業在全球範圍內的旗幟。
然而，透明化與規範化依然是 DeepSeek 面臨的重大挑戰。如何在保護技術核心的同時贏得信任，將是其未來成功的關鍵。
DeepSeek-V3 的故事不僅僅是一個技術突破的案例，更是中國 AI 企業如何在資源有限的條件下，通過創新與實用主義打破傳統規則，並進一步影響全球市場的最佳範例。