在全球AI竞赛的浪潮中，DeepSeek的横空出世犹如一颗投入湖面的石子，激起了层层波澜，打破了原有的宁静格局。作为CSDN的高级副总裁及Boolan首席技术专家，李建忠在此文中将穿透“DeepSeek热潮”的迷雾，深度剖析其背后的技术创新逻辑与生态战略布局，揭示DeepSeek如何在激烈的全球AI竞争中崭露头角，并预见其对未来AI格局可能带来的深远变革。
春节期间，DeepSeek如同一颗璀璨的新星，在全球科技界引发了强烈的震撼。从“DeepSeek时刻”到“国运级创新”，这些热议话题在欧美科技界及国内不断发酵，西方主流媒体如《自然》、《》及《经济学人》等纷纷对其进行报道，全球科学、技术、金融、政府及军事等领域
的专家政要亦给予了高度关注。尽管各方对DeepSeek的评价各有侧重，但其出圈的影响力已然不容忽视。
那么，DeepSeek究竟取得了哪些成就？所谓的“DeepSeek时刻”或“国运级创新”又蕴含着怎样的意义？在我看来，DeepSeek之所以产生如此巨大的影响力，并不只是因其在AI领域实现了多方面的关键技术创新，更重要的是，它引发了对全球AI生态版图的全面升级与重塑。
DeepSeek在AI领域实现了诸多突破性的技术创新。从成本效率的提升，到强化学习技术的深度应用，再到开源模式的推广，DeepSeek不断刷新着行业的认知。其创新的算法优化、多头潜注意力机制等，更是为AI技术的发展注入了新的活力。这些技术创新不仅提升了AI模型的性能，更降低了训练成本，为AI技术的普及与应用奠定了坚实的基础。
DeepSeek的出现，对全球AI大模型的生态产生了深远的影响。其开源策略打破了传统大型AI公司的闭源模式，促进了知识的共享与技术的交流。同时，DeepSeek的创新技术也为大模型的训练与推理提供了新的思路与方法，推动了AI技术的慢慢的提升。更重要的是，DeepSeek的成功经验为全球AI生态的升级与重塑提供了宝贵的启示与借鉴，引领着AI技术向更加开放、高效、智能的方向发展。
综上所述，DeepSeek以其卓越的技术创新与生态战略布局，在全球AI竞赛中脱颖而出，并有望对未来AI格局产生深远的变革。我们期待着DeepSeek能够继续引领AI技术的发展潮流，为全球AI生态的繁荣与发展贡献更多的力量。
去年9月，OpenAI发布的o1模型在推理计算领域展现了强化学习的卓越能力，但遗憾的是，OpenAI并未开源该技术，技术细节也略显模糊。全球AI界虽然对大模型从预训练向推理计算范式转换充满期待，但一直未能成功复现。直到DeepSeek R1的出现，才打破了这一僵局。
DeepSeek R1在各项国际公认的推理评测指标上均表现出色，实际使用感受也超越了Claude Sonnet 3.5、OpenAI GPT-4o等前沿闭源模型。其推理计算路线更是让业内专家叹为观止，完全基于强化学习（RL），无需监督微调（SFT），也不依赖冷启动数据，成功激发了大模型的推理能力。在R1的训练过程中，DeepSeek的研究人员观察到了模型推理时的“顿悟时刻”，即模型会“喃喃自语”反思错误，这一发现不仅是大模型的突破，也是研究团队的重大进展。
强化学习为何能引领大模型推理计算的新范式？人类智能的学习行为大致上可以分为模仿学习和探索学习。预训练相当于大模型的模仿学习，而在OpenAI o1和DeepSeek R1之前，大模型主要依赖预训练。但这种方式存在局限性，模型只能学会喂给它的数据，无法应对未教过的问题。而强化学习则代表了大模型的探索学习，使模型能不断优化、自我纠正。因此，只有结合探索学习，大模型才有机会超越人类智能。
DeepSeek和OpenAI o1作为先驱者，将强化学习泛化应用于大模型领域，成为推理计算的核心。这一范式转换因DeepSeek的开源引领而更具影响力，有望使其成为该领域的领导者。此外，DeepSeek在工程领域也表现出色，如从纯强化学习模型R0到结合SFT、基于V3基座模型的R1，以及使用R1作为教师模型蒸馏小模型等，都加速了范式转换的进程。
自GPT采用Transformer架构取得成功以来，该架构一直是大模型的标配。然而，Transformer并非完美无缺。DeepSeek在Transformer的基础上进行了多项创新，最重要的包含多头潜在注意力（MLA）和混合专家模型（MoE）。
MLA由DeepSeek V2原创，大多数都用在高效推理。它通过改造注意力算子，明显降低了推理时的显存消耗。MLA将每个查询的KV量减少93.3%，在同样容量下存储更多KV缓存，极大提升了推理效率。而MoE则用于高效训练，由多个专家模型组成，通过部分激活给定任务所需的特定专家，降低计算消耗。虽然MoE并非DeepSeek原创，但DeepSeek早在V2之前的代码和数学模型中就采用了MoE架构。在V3模型中，DeepSeek更是大胆使用了256个路由专家和1个共享专家，并创新地采用冗余专家实现负载均衡和训练目标。
面对“芯片限制”，DeepSeek在探索推理范式和模型架构创新的同时，也注重工程优化。从计算、存储、通信等多个层面实施了软硬协同的工程优化策略，如混合精度训练、跨节点通信优化、双流水线机制、DualPipe算法等。甚至采用比CUDA更底层的PTX代码进行底层优化，调整寄存器分配、线程调度和Warp级别优化。
这种围绕模型需求来做软硬协同优化的做法，在一些硅谷大厂技术人员眼中可能被视为“雕虫小技”。然而，技术领域的创新往往始于这些细微之处。回顾计算历史，Hadoop、ARM和TCP/IP等技术的成功都源于对硬件的持续鞭策。因此，有理由相信，如果DeepSeek成为开源大模型领域的标配，其“软件定义硬件”或“模型定义硬件”的理念有望倒逼硬件厂商走出一条颠覆英伟达CUDA生态的道路。
DeepSeek无疑在大模型的成本之战中脱颖而出，通过“模型架构创新”与“软硬件协同工程优化”，其大模型训练成本大幅度降低，仅为Meta的十分之一，OpenAI的二十分之一。同时，借助最开放的MIT开源协议，以及将推理大模型蒸馏为开源小模型等工程方法，DeepSeek为业界提供了低成本的端侧模型解决方案。
谷歌一次搜索的成本约为0.2美分（0.002美元），而DeepSeek R1的推理成本在百万token输出时仅为16块钱（2.2美元），V3对话输出百万token更是低至2块钱。若以每次推理输出约1000token（约500个汉字）计算，DeepSeek的一次推理输出价格约为0.2美分，对话输出则更低，仅为搜索成本的十分之一。这在某种程度上预示着DeepSeek成功将大模型的推理输出成本降至与谷歌搜索相当的水平，为大模型的广泛应用奠定了坚实的基础。
随着大模型成本的急剧下降，AI应用和智能体将迎来爆发式增长。DeepSeek的性价比极高的端侧模型，将使得大模型成为各种应用的基座支撑，GenAI也将迎来应用爆发的临界点。同时，强化学习在推理计算中带来的范式转换，将推动依赖推理能力的智能体AI Agent的加速发展。2025年，无疑将成为大模型应用和智能体爆发的元年。
算法、算力、数据一直是AI领域的铁三角。然而，随着大模型成为AI科技树的主流，基于Transformer架构、以预训练为主的模型算法及其展现的Scaling Law，使得算力似乎成为了决定一切的重要的条件。AI产业的竞争也一度演变成了“谁拥有GPU越多，谁的AI能力越强”的军备竞赛。
然而，DeepSeek从“后训练”和“预训练”两个阶段对唯算力论提出了挑战。在后训练阶段，随着强化学习成为标配，推理计算占比慢慢的变大，适应预训练模式的GPU大卡集群计算将不再是未来AI算力需求的主流。专为推理优化的芯片，如谷歌TPU、AWS Inferentia、华为昇腾等，在特定负载下能效比明显高于通用GPU。此外，适应多元推理场景的分布式计算、边缘计算、端侧计算等也将崛起，使得推理算力领域呈现多元化竞争格局。
在预训练阶段，DeepSeek通过MoE和MLA等架构改进，使用少于同行10～20倍的算力完成了同等规模的预训练。同时，其使用R1作为教师模型对小模型进行“强化学习推理能力”蒸馏的工程实践，也为模型训练带来了显著红利。DeepSeek从“后训练”和“预训练”两阶段对AI算法的创新，为“算法、算力、数据”构建的AI铁三角带来了新的变量，有望重塑未来AI产业的发展版图。
DeepSeek的开源战略同样令人瞩目。其支持商业友好的MIT许可证，开源模型权重，并对下游应用没有限制。在全球排名前十的头部模型中，DeepSeek的开源程度最高，甚至超过了最早扛起开源大旗的Meta的LLaMA。其论文开放的技术细节也极具诚意，模型、评测、原理等都公开透明。
DeepSeek从第一天起就拥抱开源，其创始人梁文锋在接受媒体采访时曾表示：“我们大家都认为当下最重要的，是参与全球科学技术创新。我们的目标不是快速盈利，而是推动技术前沿的发展，从根本上促进整个生态的成长。”这种对开源精神的深刻领悟和坚定信仰，使得DeepSeek在全世界内赢得了众多权威专家和大佬的认可和尊重。
DeepSeek的成功不仅点亮了中国技术界最纯粹、最原始的创新火种，更将激励一代又一代的中国技术人为全世界做出独特的创新贡献。致敬DeepSeek，期待其在未来继续引领AI领域的新一轮变革。
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