DeepSeek如何在AI領域迅速崛起並引發全球關注?

DeepSeek 的崛起顛覆全球 AI 市場，以低成本高效率完成大型模型訓練，技術實力超越 OpenAI 等巨頭，開源策略成為新時代 AI 發展的顛覆性力量。探索 DeepSeek 如何挑戰美國科技霸權，引領技術創新的未來。

DeepSeek 的崛起震撼了全球 AI 市場，其影響力之大甚至導致科技巨頭英偉達的股價在 2025 年 1 月 27 日單日下跌近 17%。這家公司以驚人的技術效率僅耗資約 557.6 萬美元，並在短短 55 天內完成了大型 AI 模型的訓練，迅速攪動了全球科技競爭的格局。

最新推出的 Janus-Pro 多模態模型以卓越的圖像生成和語言理解能力吸引了廣泛的關注，其在多項基準測試中的表現超越了 OpenAI 的 DALL-E 3。該模型依靠 7,200 萬合成美學樣本和 9,000 萬多模態數據集的訓練，成為市場中的新標準。然而，最引發熱議的並非 Janus-Pro，而是 DeepSeek 的 R1 模型。R1 以其卓越的邏輯推理能力和創新的強化學習技術脫穎而出，並且其開源策略進一步奠定了其在 AI 領域的核心地位，成為眾多專家和企業聚焦的焦點。

在當前 AI 領域的競爭格局中，DeepSeek 被譽為美國 AI 界的斯普特尼克時刻(Sputnik Moment)，代表著一股改變遊戲規則的力量正在崛起。

DeepSeek的技術突破之路

幻方量化在2023年4月正式成立了 DeepSeek，專注於 AI 大模型研究和技術開發。這家公司的誕生標誌著中國 AI 領域一個重要的里程碑。

從量化交易到AI研發的轉型

幻方量化的轉型之路始於2016年，當時公司首次將深度學習模型應用於實盤交易。隨後在2019年，公司投入約2億元自主研發深度學習訓練平台"螢火一號"，搭載1,100塊 GPU。此外，在建設螢火集群的過程中，DeepSeek 的雛形逐漸成形。

核心技術團隊的組建

DeepSeek 採用了獨特的人才招募策略，其核心技術職位主要由應屆和畢業一兩年的年輕人擔任。創始人梁文鋒特別強調"能力重於經驗"的理念，團隊成員全部來自中國頂尖高校。值得注意的是，公司提供以下特色：

• 透明的評價機制和具競爭力的薪酬

• 完善的培訓及導師制度

• 自由的研究環境和廣闊的發展前景

技術創新理念

在技術創新方面，DeepSeek 採取"無為而治"的管理方式，讓極具天賦的團隊成員自由發揮。公司內部實行"淡化職級、極為扁平"的文化，研究小組之間沒有嚴格的上下級關係，而是採用"自然分工"的模式。

這種創新文化的成功範例之一是多頭潛在注意力（MLA）架構的誕生。最初只是一個年輕研究員的個人興趣項目，經過團隊協作後，發展成為降低模型訓練成本的關鍵技術突破。同時，DeepSeek通過MOE架構的創新應用，顯著提升了預訓練和推理方面的效率。

在資源調配上，DeepSeek 聲稱擁有超過1萬張 Nvidia A100 顯卡的強大算力支持，這使其成為除網路巨頭外，少數擁有如此規模算力的人工智能公司。公司專注於做"真正人類級別的人工智能"，而不是簡單地模仿現有AI模型。

革命性的MOE架構設計

DeepSeek 的 MOE（混合專家）架構為AI領域帶來了革命性的突破，總參數量高達671B，但每次處理時僅需啟動37B參數，這種創新設計徹底改變了大型語言模型的運算效率。

混合專家模型的優化

DeepSeek 的 MOE 架構採用了獨特的專家分工機制，通過智慧門控網路（gating network）動態分配任務。這種設計包含以下創新特點：

• 一個共享專家搭配256個路由專家

• 每個Token可選擇8個路由專家

• 最多可路由至4個節點

此外，DeepSeek 創新性地解決了「非常大同時非常稀疏的MoE模型」使用的性能難題，成為首個能夠成功訓練如此大規模 MoE 的企業。

記憶體使用效率的提升

在記憶體優化方面，DeepSeek 採用了創新的FP8混合精度訓練框架。與傳統的 FP16 相比，FP8 技術將儲存空間降低了50%，相較於 FP32 更是節省了75%的空間。同時，DeepSeek開發了 DualPipe 演算法，顯著降低了跨節點通訊的資源消耗。

為了確保大規模 MoE 專家模型的均衡運行，DeepSeek 採用了先進的專家加載均衡技術，無需依賴輔助損失函數即可保證專家網路的均衡啟動。這種設計不僅提高了模型的穩定性，還進一步優化了記憶體使用效率。

訓練成本的大幅降低

DeepSeek 的創新架構使AI開發成本降低至原有的百分之一，這一突破震撼了矽谷科技巨頭。具體而言，DeepSeek-V3的訓練只需要2,048台 NVIDIA H800 GPU，總訓練成本僅為557.6萬美元。相比之下，Meta訓練 Llama 3 模型需要耗費數億美元，使用更昂貴的 H100 晶片。

值得注意的是，DeepSeek 的 MOE 架構不僅降低了成本，還保持了卓越的性能表現。通過限制每個 token 傳送至 GPU 集群節點的數量，DeepSeek 成功將 GPU 之間的通訊開銷維持在較低水平。這種高效的資源利用方式，為AI技術的普及和擴散開闢了新的可能性。

DeepSeek-V3模型的技術亮點

DeepSeek-V3 採用突破性的多頭潛在注意力（Multi-head Latent Attention，MLA）架構，將關鍵值（Key-Value，KV）聯合映射至低維潛空間向量，顯著提升了長文本處理效率。其中，KV 壓縮維度設置為512，Query 壓縮維度為1536，解耦 Key 的頭維度為64。

模型架構創新

首先，DeepSeek-V3 採用了創新的無輔助損失的負載均衡策略，通過引入並動態調整可學習的偏置項來影響路由決策。此外，在預訓練的前14.3T個 Token 中，偏置項更新速度設置為0.001，而在剩餘500B個 Token 中則調整為0.0。

值得注意的是，DeepSeek-V3 的總參數量高達6,710億，但每次推論只會啟動370億參數，大幅降低推論成本並提升效能。

訓練方法優化

在訓練優化方面，DeepSeek-V3 實施了多項創新技術：

• DualPipe 演算法：實現高效的流水線並行，減少流水線氣泡

• FP8 混合精度訓練：優化訓練期間的記憶體佔用

• 多 Token 預測訓練目標：提升語言生成與推論能力

這些優化措施使得 DeepSeek-V3 的訓練成本僅需約558萬美元，遠低於其他大型模型的開發成本。同時，模型在 14.8T token 上進行了預訓練，確保了知識的多樣性與深度。

性能測試結果

在多項基準測試中，DeepSeek-V3 展現出卓越的性能表現。在英文基準測試 MMLU 中獲得87.1%的成績，超越 Meta Llama-3.1 的84.4%和阿里巴巴 Qwen2.5 的85.0%。在程式碼生成能力測試 HumanEval 中，達到65.2%的通過率，遠高於 Qwen2.5 的53.0%和 Llama-3.1 的54.9%。

在數學能力測試 GSM8K 中，DeepSeek-V3 獲得89.3%的成績，優於 Qwen2.5 的88.3%和 Llama-3.1 的83.5%。而在中文評測 C-Eval 中，更是取得90.1%的優異成績，大幅領先 Llama-3.1 的72.5%。

特別值得一提的是，在多語言測試 MMMLU-non-English 中，DeepSeek-V3 以79.4%的成績領先其他開源模型。這些測試結果充分證明了 DeepSeek-V3 在各個領域的全面優勢。

DeepSeek R1的突破性進展

DeepSeek R1 憑藉其獨特的純強化學習方法，為 AI 領域帶來了重大突破。首先，這款模型完全捨棄了傳統的監督式微調（SFT）方法，直接在基礎模型上實施強化學習（RL）訓練。

純強化學習的應用

此創新的訓練方法使 DeepSeek R1 突破了對大規模標註資料的依賴。通過純強化學習，模型展現出關聯思考（Chain of Thought）、自我驗證與反思等高階推理特性。值得注意的是，DeepSeek 推出了三個系列模型：DeepSeek-R1-Zero（純RL訓練）、DeepSeek-R1（經過數千個長思想鏈示例微調），以及蒸餾版本。

數學推理能力的提升

在數學推理方面，DeepSeek R1展現出驚人的實力：

• MATH-500 測試：達到97.3%的準確率

• AIME 2024 數學競賽：取得79.8%的準確率

• Codeforces 程式競賽：評分達2029，勝過96.3%的參賽者

此外，通過強化學習的持續優化，DeepSeek-R1-Zero 的性能顯著提升，其 AIME 2024 平均 pass@1 得分從15.6%躍升至71.0%。

與OpenAI模型的對比

在多項基準測試中，DeepSeek R1 與 OpenA I的頂級模型展開了激烈競爭。特別是在程式設計領域，R1 在 Codeforces 平台上的表現僅略低於 OpenAI o1 的96.6%。不過，模型仍存在一些限制，例如對提示詞的敏感性較高，特別是在使用小樣本提示時，性能會明顯下降。

在成本效益方面，DeepSeek R1 提供了極具競爭力的價格。其 API 服務的輸入區段，快取命中每百萬 Token 收費0.14美元，未命中則為0.55美元；輸出部分按推理內容計價，每百萬 Token 收費2.19美元。

Janus-Pro的多模態創新

在多模態AI領域，Janus-Pro 以其創新的自迴歸框架，成功統一了多模態理解與生成功能。此模型建立在 DeepSeek-LLM-1.5b-base 和 DeepSeek-LLM-7b-base 的基礎上，採用獨特的視覺編碼解耦方式，同時保持單一統一的 transformer 架構。

圖像理解能力

Janus-Pro 在多模態理解方面採用 SigLIP-L 作為視覺編碼器，支援384 x 384的圖像輸入。通過將視覺編碼過程拆分為多個獨立的路徑，有效緩解了視覺編碼器在理解和生成過程中可能出現的衝突。值得注意的是，模型展現出優秀的場景理解能力，包括：

• 清晰辨識看板文字內容

• 準確描述主題細節（如蛋糕裝飾）

• 提供地標詳細資訊（如杭州西湖景觀）

文本生成效果

在圖像生成測試中，Janus-Pro-7B 的表現令人矚目。在 GenEval 基準測試中達到80%的準確率，遠超 OpenAI DALL-E 3 的67%的表現。此外，在 DPG-Bench 測試中，模型獲得84.2%的優異成績，展現出卓越的指令執行能力。

模型在圖像-文本對齊度、視覺美學評分及細部特徵還原等關鍵指標上，均顯著優於當前主流競品。特別在複雜場景理解方面，Janus-Pro 展現出更精準的語境捕捉能力。

跨模態整合優勢

Janus-Pro 的統一框架不僅簡化了開發流程，更為未來AI技術發展開闢了新方向。通過創新的自迴歸框架設計，模型成功實現了多模態資訊的統一理解與生成，即使面對相當簡短的描述，也能提供細緻的圖像與細膩的質感。

在實際應用中，Janus-Pro 展現出極強的適應性。無論是處理複雜的視覺場景還是生成精確的圖像內容，模型都能保持穩定的高性能表現。這種統一的框架設計不僅提高了模型的實用性，同時也大大降低了開發和維護的複雜度。

DeepSeek 的商業模式創新

在 AI 領域，DeepSeek 以其獨特的低成本高效策略和開源商業模式，正在重新定義產業發展方向。該公司完全由梁文鋒創立的幻方量化基金提供資金支持，這種獨特的融資安排使其能夠在沒有外部投資壓力的情況下專注於長期技術創新。

低成本高效能策略

DeepSeek的成本效益策略令人矚目。其 API 服務價格極具競爭力：

• 輸入Token：快取命中每百萬個僅需0.14美元，未命中為0.55美元

• 輸出Token：每百萬個收費2.19美元

這種定價策略使DeepSeek的服務成本僅為 OpenAI 同類產品的3.7%，為預算有限的開發者和初創企業提供了可負擔的 AI 解決方案。此外，DeepSeek 與 AMD 的戰略合作，通過使用AMD Instinct GPU 和開源 ROCM 軟體，進一步降低了訓練成本。

開源商業模式

DeepSeek 採用 MIT 開源授權，允許商業使用並支持通過模型蒸餾等方式訓練其他模型。這種開放策略不僅促進了全球開源社區的發展，更為企業提供了新的商業機會。值得注意的是，DeepSeek 不涉足直接面向企業（To-B）或消費者（To-C）的應用產品，而是專注於基礎模型和前沿技術研究。

同時，DeepSeek 通過顧問服務、技術保養、培訓課程、商業授權及定制方案等多元化方式創造收入。這種商業模式類似於 Red Hat 通過開源 Linux 實現盈利的成功案例。

市場定位分析

DeepSeek 將自己定位為 AI 市場的顛覆者，通過強調可訪問性和透明度，挑戰了只有大預算參與者才能提供最先進AI解決方案的傳統觀念。其開源策略和激進的定價政策不僅影響了字節跳動、騰訊、百度和阿里巴巴等中國科技巨頭，更迫使這些公司重新評估自身的定價和開發策略。

在全球影響力方面，Hugging Face 推出的 Open R1 計劃就是一個明顯例證，該項目旨在複製完整的 DeepSeek R1 訓練管道，進一步推動AI領域的創新。通過這種開放和高效的商業模式， DeepSeek 正在科技巨頭主導的市場中開闢出獨特的發展路徑。

對美國科技霸權的挑戰

DeepSeek 的崛起正在動搖美國在 AI 領域的主導地位。根據第三方基準測試結果，這家默默無聞的中國 AI 新創公司開發的系統已經超越了 Meta 的 Llama 3.1、OpenAI 的 GPT-4o 以及 Anthropic 的 Claude Sonnet 3.5 等業界領先模型。

技術實力對比

DeepSeek 展現出驚人的技術效率，僅用了兩個月時間就完成了模型開發，而且只使用了相對落後的輝達 H800 GPU 晶片進行訓練。相比之下，美國科技巨頭通常需要投入數億美元的訓練成本，然而 DeepSeek 僅花費了約600萬美元就達到了相當的技術水平。

創新模式差異

值得注意的是，DeepSeek 採用開源策略，將完整程式碼公開，這與美國同業的技術封鎖形成鮮明對比。此外，DeepSeek 不涉足消費者產品，因此在資訊的產出與使用上不受相關法規限制，能夠專注於技術研發。

競爭優勢分析

DeepSeek 的成功引發了市場對AI開發成本和美國領先地位的質疑。高盛報告指出，避險基金已開始觀望美國本土扶植的AI模式熱潮是否還會持續。此外，美國針對高端晶片實施出口管制，反而促使中國企業積極創新，進而開發出效能更強的演算法和訓練技術。

加州大學柏克萊分校電腦科學教授 Ion Stoica 分析認為，開放原始碼社群的重心正逐漸轉向中國，這對美國而言可能構成重大威脅，因為這讓中國得以加速新技術的開發。微軟執行長 Satya Nadella 也直言對 DeepSeek 的新模型印象深刻，特別是其高效的推論運算能力，並強調必須認真看待中國的這些發展。

儘管美國企業在突破性研究中向來領先，但中國企業在執行力、規模化與追求成本效益上表現卓越。DeepSeek 的模型已經證明，最頂尖的 AI 模型不一定需要龐大的資料中心或數十億美元的投資，這種創新正在重新定義AI技術的發展方向。

未來發展機遇與挑戰

隨著 DeepSeek 的低成本創新模式震撼全球科技市場，其未來發展面臨著前所未有的機遇與挑戰。

市場競爭態勢

摩根士丹利的分析報告指出，DeepSeek 展示了一條替代高效的模型訓練路徑，不再依賴超大規模的資源投入。然而，市場對開源模型的態度仍存在矛盾，儘管開源模型代表低成本高效的可能性，但過去幾年開源模型始終未能趕上 GPT-4 的整體水準。

監管政策風險

在監管方面，DeepSeek 面臨著多重挑戰。首先，由於必須遵守中國法律，模型在某些敏感問題上的回應會因提問語言不同而產生差異。此外，加拿大顧問公司的專家認為，模型對內容的審查可能會影響其進軍國際市場的步伐。

技術創新壓力

面對技術創新的壓力，DeepSeek 採取了積極應對策略。專家分析指出，美國對中國的晶片限制反而激發了創新動力，促使企業開發出更高效的演算法和訓練方法。值得注意的是，Scale AI 執行長 Alexandr Wang 警告，DeepSeek 的崛起對美國而言是一個「警鐘」，建議加強關鍵晶片的出口管制以維持技術優勢。

三井住友DS資產管理公司首席市場策略師市川正弘表示：「長期以來，人們認為像 Nvidia 和 ChatGPT 這樣的美國尖端技術是全球最優秀的，但現在這種觀點可能會發生改變」。儘管如此，新美國安全中心的專家認為，DeepSeek 的成功並不會迫使美國在政策上進行根本性的調整。

馬克碎念

DeepSeek 的崛起標誌著 AI 技術與市場的深度變革，其以低成本、高效率的創新策略和開源模式，挑戰了傳統科技巨頭在資源密集型開發上的主導地位。這不僅重新定義了 AI 模型的發展路徑，也迫使全球市場重新思考技術競爭的本質。

DeepSeek 展現了一個核心觀念：技術進步不再僅僅是資本與算力的競賽，而是智慧與效率的博弈。 它透過混合專家架構（MOE）和強化學習方法等創新，成功縮短了開發周期，同時降低了資源消耗。這種模式讓技術不僅僅是頂級科技巨頭的專屬，而是向更廣泛的企業和開發者開放，進一步促進了技術開源。

而 DeepSeek 的成功也伴隨著挑戰與隱憂。一方面，其開源策略雖然促進了技術共享，但也可能引發知識產權保護和商業化利益分配的爭議。另一方面，面對日益嚴格的全球監管環境，DeepSeek 如何在技術創新與合規性之間尋找平衡，將成為未來發展的關鍵。特別是在跨國市場中，如何克服政策與文化差異，實現產品的全球適應性，仍需進一步探索。

此外，DeepSeek 的崛起對美國科技霸權的影響值得深入觀察。 雖然短期內美國的技術領先地位仍然穩固，但中國企業展現出的執行力和成本控制能力無疑加速了全球競爭格局的演變。這或許會促使美國加強技術封鎖的力度，但也可能在無形中為全球開源社群注入新的動力，推動新一輪技術革命的到來。

從長遠來看，DeepSeek 的成功為 AI 產業提供了一個重要啟示：技術創新不僅來自對既有框架的優化，更來自於對傳統邏輯的顛覆性重塑。 在未來競爭中，那些能夠結合效率、成本和開放精神的企業，將有機會成為改變市場規則的新領導者。對於全球 AI 產業而言，DeepSeek 的故事或許只是序幕，真正的挑戰與機遇，正等待著下一場技術浪潮的到來。