deepseek和gpt的初步比较
春节期间，互联网科技圈最火爆的新闻应该是Deepseek的惊艳表现。带崩了以英伟达为主的一系列美国AI科技股。
有人说这吹响了中国AI全面反超美国的号角，甚至断言英伟达上涨的势头就此终结。
有上述看法的人很可能都没充分试用过两国的AI产品，为了相对深入的了解Deepseek的独到之处以及对美国现有AI发展的冲击，我们先从一个物理学概念标度律（scaling law）说起。
2020年，OpenAI在一篇论文里最早提到了scaling law，这是机器学习（尤其是深度学习）中的一个经验性规律，即更大规模的模型、更多的数据和更强的计算能力通常会带来更好的性能。
这是GPT模型发展的基础理论，接下来几年，随着参数规模，数据规模，算力的提升，GPT稳步推出了几款迭代产品，都取得了不俗的成绩。
随后GOOGLE，FACEBOOK等互联网巨头也基于这个理论推出了自己的AI模型，进一步验证了理论的可行性。
换句话说，几家互联网公司已经把AI发展简化成算力和数据的军备竞赛，可以凭借资金和资源优势，将中国远远甩在身后。
这也是美国政府制裁中国AI发展的倚仗，只要管控了英伟达的高端芯片出口，中国AI公司发展就瘸了一条腿，在算力发展上永远赶不上美国公司。
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