美股艾大叔
2025/01/31
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微軟、輝達、亞馬遜等美國雲端運算平台擁抱DeepSeek R1。吳恩達、英特爾前CEO誇讚DeepSeek創新能力。
1月最後一天，來自DeepSeek的熱度絲毫不減。
遠在大洋彼岸的美國，不僅從業者感受到了前所未有的壓力，那些平時對AI毫不關心的人，也感受到了來自中國AI的震撼——
Anthropic CEO呼籲美國加強晶片管制力道；OpenAI尋求矽谷史上最大400億美元單筆融資。
網友們則借助寬鬆的開源許可，製作出了用DeepSeek-R1取代OpenAI Operator的教學——不用200美元訂閱，完全免費！
「俗話」說得好：「打不過就加入」。
一開始便對DeepSeek讚賞有加的輝達，剛剛宣佈：「DeepSeek-R1正式登陸NVIDIA NIM」。據介紹，在單一NVIDIA HGX H200系統上，完整版DeepSeek-R1 671B的處理速度可達3,872 Token/秒。
同在今天，亞馬遜也在Amazon Bedrock和SageMaker AI中，上線了DeepSeek-R1模型。
曾經衝出來和OpenAI一起高調質疑DeepSeek「偷竊」資料的微軟，甚至在前一天就把DeepSeek-R1搶先部署在了自家的雲端服務Azure上。
除了科技大廠，AI新創們也沒有放過這麼好的機會。
Windsurf編輯器同時整合了DeepSeek-R1和V3模型，並且第一次在程式設計智能體中，實作了R1的工具呼叫。
Cerebras不僅實現了比GPU快57倍的推理速度，而且還報告稱，自己部署的70B模型在精準率上要比GPT-4o和o1-mini更高。
中國AI正在崛起
在吳恩達看來，本周圍繞DeepSeek的熱議，讓許多人清楚地看到了幾個一直存在的重要趨勢：
- 美國在GenAI領域的領先地位正被中國迎頭趕上，AI供應鏈格局將被重塑
- 開放權重模型正在推動基礎模型層商品化，為應用程式開發者帶來新機會
- 擴大規模並非通往AI進步的唯一途徑。儘管算力備受追捧，但演算法創新正在快速降低訓練成本
中國在GenAI領域正在趕上美國
當ChatGPT於2022年11月推出時，美國在GenAI領域明顯領先中國。
由於觀念的轉變十分緩慢，所以吳恩達直到最近，都還能聽到不少關於中國仍然落後的論調。
但實際上，雙方的差距已經在過去兩年中迅速縮小。
隨著Qwen（吳恩達團隊已經用了幾個月）、Kimi、InternVL和DeepSeek等模型的推出，中國在文字模型上的差距正在縮小，而在視訊生成等領域，中國甚至已經展現出了一些領先優勢。
如今，DeepSeek-R1不僅開源了模型權重，而且還分享了一份包含許多細節的技術報告。
相較之下，一些美國公司卻透過渲染人類滅絕等假想的AI危險，推動制定法規來阻止開放原始碼的發展。
不可否認的是，開源/開放權重模型都是AI供應鏈的關鍵部分——很多公司都在使用。
對此，吳恩達表示：如果美國繼續妨礙開源，AI供應鏈的這一環節就將由中國主導。
開放權重模型正在使基礎模型層普及化
一直以來，LLM的Token價格都在迅速下降，開放權重模型不僅加速了這一趨勢，也為開發者提供了更多選擇。
OpenAI的輸出價格為60美元/百萬Token；而DeepSeek R1隻要2.19美元。這種近30倍的差異讓許多人注意到了價格下降的趨勢。
訓練基礎模型並提供API服務充滿困難，許多AI公司至今仍在尋找收回模型訓練成本的途徑。
紅杉資本的文章“AI’s $600B Question”很好地闡述了這個挑戰。
相比之下，在基礎模型之上進行應用開發，則有著絕佳的商機。
現在，已經有公司投入了數十億美元訓練了一些模型，而你只需支付少量費用就能訪問。然後，拿去開發客服聊天機器人、郵件摘要工具、AI醫師、法律檔案助理等諸多應用程式。
擴大規模並非AI進步的唯一途徑
圍繞著透過擴大模型規模來推動進步的熱議有很多，就連吳恩達也是早期的支持者之一。
許多公司為了數十億美元的融資， 製造「噱頭」：
只要有更多資金，他們就能（1）擴大規模並（2）可預測地推動改進。
因此，人們開始過度關注規模的scaling，而忽略了其他方式所取得的進步。
受到美國AI晶片禁令的影響，DeepSeek團隊必須在性能相對較低的H800 GPU上跑模型，而這也推動了他們在最佳化方面的大量創新。最終，模型訓練成本（不包括研究成本）不到600萬美元。
這是否真能減少計算需求仍有待觀察。有時，商品的單價變得更低，反而會導致該商品的總支出增加。
吳恩達認為：「從長遠來看，對智能和算力的需求是幾乎沒有上限的，所以即使智能變得更便宜，人類依然會使用更多智能。」
在X上，我們可以看到許多DeepSeek進度的不同解讀。就像「羅夏墨跡測驗」一樣，可以讓許多人將自己的理解投射其中。
雖然DeepSeek-R1的地緣政治影響仍有待明確，但它對AI應用的開發者來說確實是個好消息。
吳恩達的團隊已經在腦力激盪一些新的想法，而這些想法之所以成為可能，只是因為我們可以輕鬆存取一個開放的高階推理模型。
現在仍然是一個創造的好時機！
DeepSeek帶來的三個啟示
DeepSeek的成功，甚至「炸出」了晶片、運算產業的老兵——英特爾前CEO Pat Gelsinger。
身為業界非常資深的工程師，Gelsinger認為，現在這些針對DeepSeek的反應，忽略了我們在過去五十年來電腦發展歷程中學到的三個重要教訓。
第一：計算遵循「氣體定律」
計算會像氣體一樣， 填滿由可用資源（資本、電力、散熱限制等）定義的可用空間。
正如在CMOS、個人電腦、多核心處理器、虛擬化、行動裝置等眾多領域所看到的那樣，以極低的價格廣泛提供運算資源，將推動市場的爆炸性擴張，而不是收縮。
未來AI將無所不在，而今天，要實現這一潛力的成本仍然高得離譜。
第二：工程的本質就是因應約束
很明顯，DeepSeek團隊面臨諸多約束，但他們找到了極具創意的方法，並以低10-50倍的成本，交付了世界一流的解決方案。
美國的禁令限制了可用資源，因此中國的工程師不得不發揮創造力，而他們也確實做到了——價值數百億美元的硬體、最新的晶片和數十億美元的訓練預算，都不再是必需品。
多年前，Gelsinger曾採訪過最著名的電腦科學家之一Donald Knuth。他詳細描述了當資源極度受限、進度要求最緊迫時，該如何做出最好的工作。
Gelsinger表示，這個洞見是他工程管理生涯中最重要的啟示之一。
第三：開放終將勝利
過去幾年，看到正變得越來越封閉的基礎模型研究，實在令人失望。
在這一點上，Gelsinger更認同馬斯克而不是奧特曼的觀點——我們真的希望，不，是需要AI研究的開放性得到提升。
我們需要知道訓練資料集是什麼，研究演算法並對其正確性、倫理和影響進行深入思考。 Linux、GCC、USB、WiFi等眾多例子，已經讓這一點無比清晰。
在法律、光譜、工程和採用方面的戰鬥中，開放並不容易，並且始終受到市場力量的挑戰。但只要給適當的機會，「開放」每次都會勝出。
AI對人類未來的重要性不言而喻，因此，絕對不能讓一個封閉的生態系統在這個領域成為唯一的主宰。
DeepSeek是一個令人難以置信的工程壯舉——它將推動AI實現更廣泛發採用，並將幫助重塑產業對開放創新的看法。
正是這樣一個來自中國的高度受限的團隊，讓我們所有人重新想起了這些電腦歷史的基本教訓。
參考資料：
#DeepSeek#吳恩達#中國AI72人3 則留言讚留言分享
pwr max
好厲害 加油
昨天 21:38讚回覆
SEAN PAN
鉅亨聯合報系統？！中國好棒棒？！怎麼不直接去當中共人.
昨天 16:53讚回覆
Modocho
👍
前天 05:51讚回覆
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