DeepSeek R1让很多科技大厂有点慌

接着《DeepSeek让人震惊》一文继续聊。

前一段时间DeepSeek发布V3大模型之后，我就说这事的影响意义深。没想到，很快DeepSeek又发布了R1推理大模型，现在让美国的很多科技大厂有点慌。

那么，R1大模型究竟为何如此引人注目？

R1的四大亮点

1，性能足够强，直逼ChatGPT O1。

硅谷著名风险投资家马克安德森、英伟达大神Jim Fan等科技界大佬对R1的评价非常高。

另外，这DeepSeek创始人最近梁文锋出席重要座谈会，也从侧面印证了R1大模型的卓越性能。

2，使用的成本足够低，价格是OpenAI1/30

R1不仅在性能上表现出色，还以极低的成本提供了高质量的AI服务，性价比极高。

3，运行速度更快

R1在推理速度上实现了显著提升，进一步优化了用户体验。

4，完全开源的

R1的开源特性降低了AI技术的使用门槛，推动了技术的普及。

可以说，R1一下子让DeepSeek从一家新兴AI公司跃升为全球AI领域的顶尖竞争者。就连扎克伯格也承认，DeepSeek的模型很先进。

R1成功的意义

下面说一说R1成功的意义：

1、缩小与美国大厂的差距。

R1的成功标志着中国公司在AI领域自主创新能力的显著提升，进一步缩小了与美国的技术差距。Scale AI CEO表示，中国凭借 DeepSeek开源模型迅速赶上了美国。此外，AMD已将DeepSeek-V3模型集成到Instinct MI300X GPU上，并与SGLang结合以实现最佳性能。这充分证明了DeepSeek的技术实力和行业地位。

可以说，R1直接把OpenAI拉下神坛。如果OpenAI无法尽快推出GPT5，今年国内很多公司在技术上能赶上甚至超越OpenAI。

2、大厂们要证明自己烧大钱的意义。

过去，美国科技大厂都是不断的堆算力，无脑买卡建数据中心，给大模型喂数据。而DeepSeek提出了一种全新的训练思路——通过纯强化学习（RL）进行训练，跳过了传统依赖大量标注数据的步骤，让AI通过自我对抗不断优化。这种方法不仅大幅降低了训练成本，还使模型展现出更强的泛化能力。

这家之前都没在牌桌上的公司用极低的算力成本实现了极为出色的性能，关键它还开源。这对那些科技大厂们来说，简直就是羞辱。你花10倍的钱做出来的效果还没deepseek好，就需要怀疑一下人生。

Meta 员工发了一个帖子，说DeepSeek这个公司最近一系列的创新举动，让他们公司的生成式AI团队陷入恐慌。因为DeepSeek的低成本高歌猛进，让后者无法解释自己烧钱的合理性。不仅仅是Meta，其他公司也是一样的，买那么多芯片，投入那么多钱，做出来的大模型性能如果还没有DeepSeek做出来的开源大模型好，他们存在的意义是什么？

另外，资本市场猛炒科技大厂是有一个假设前提的，即他们能在AI领域保持领先地位。现在DeepSeek的出现可能让投资者重新评估这一假设前提是否靠谱。

3、让用户受益。

DeepSeek的低成本模式将使AI服务更加普及和实惠，可能导致ChatGPT用户大量流失。用户将能以更低的价格享受到高质量的AI服务。

4、开源推动行业变革。

R1的开源特性使个人和企业都能本地化部署其小型版本，这降低了AI技术的使用门槛，给闭源巨头带来了巨大压力。

另外，DeepSeek的开源举措可能推动行业标准的变革，促使更多公司走向开放和协作。

5、破碎了算力崇拜。

R1更深层次的意义之一在于击碎了“算力崇拜”，它甚至可能让耗资5000亿美元、依赖5座核电站的“星际之门”计划显得黯然失色。某种意义上，R1的出现标志着美国算力霸权的终结。

过去，美国通过各种手段限制中国公司学习其大模型技术，并在算力上对中国严防死守。然而，DeepSeek凭借算法创新，在算力受限的情况下探索出了一条新路。这不仅削弱了美国卡算力的效果，也为中国科技公司赢得了更多追赶时间。

未来展望

DeepSeek R1的出现直接改变了行业规则。凭借中国庞大的理工科人才储备和丰富的AI应用场景，我们有理由相信，中国在AI领域不仅不会落后，甚至有望在未来实现领先。

DeepSeek的成功不仅是一家公司的胜利，更是中国科技创新的缩影。它证明，在AI领域，算法创新和低成本高效能的模式同样可以取得突破性进展。未来，随着更多类似DeepSeek的企业崛起，全球AI格局或将迎来新的变革。