成本降低，AI需求为何反而增加？
春节期间，DeepSeek的AI模型发布引发了国内外AI圈的广泛关注。英伟达的股价波动也成为全球瞩目的焦点。DeepSeek近期发布的DeepSeek-V3和DeepSeek-R1两款模型，以更低的成本实现了与OpenAI同类模型相当的性能，这使得市场开始担忧未来对英伟达高端芯片的需求可能会减少。
与此同时，关于DeepSeek技术创新的讨论也日益增多。许多人认为，DeepSeek在硬件资源有限的情况下，另辟蹊径，通过技术创新来降低模型对算力的需求，同时实现性能的提升。DeepSeek的这一成就得到了包括Sam Altman在内的行业领袖的肯定。
OpenAI回应：算力投入依然重要
针对DeepSeek的突破，OpenAI首席研究官Mark Chen发文表示，DeepSeek确实独立发现了一些OpenAI也在使用的核心理念，但这并不意味着OpenAI在算力上的高投入是不合理的。他认为，AI模型优化存在两个维度（预训练和推理），而不仅仅是降低成本。OpenAI计划在这两个维度都积极投入算力。
Mark Chen还强调，随着蒸馏研究的成熟，降低成本和提升能力逐渐解耦。以更低成本提供服务并不等同于能产生更好的能力。OpenAI将继续提升模型服务的低成本能力，并对未来的研究路线图保持乐观，承诺将在本季度和今年推出更好的模型。
为了更好地解读Mark Chen的言外之意，我们请DeepSeek-R1进行了分析。
总而言之，Mark Chen的回应与Sam Altman的观点一致，旨在重塑外界对OpenAI的信心，并预告今年会推出更强大的模型。
此外，OpenAI研究科学家Noam Brown也试图弱化外界对OpenAI和DeepSeek的对比，但似乎未能获得广泛认可。
成本之争：训练与推理的平衡
关于DeepSeek-v3训练成本仅为558万美元的说法，引发了诸多讨论。DeepSeek的技术报告原文指出，该成本仅包括正式训练，不包含前期研究和实验成本。图灵奖得主、Meta AI首席科学家Yann LeCun也认为，市场对DeepSeek成本的反应并不合理。他指出，巨额投资不仅用于训练模型，还包括维持AI服务稳定运行，随着AI能力的增强，服务运行成本也会更高，关键在于用户是否愿意为这些功能付费。
许多网友赞同LeCun的观点，认为训练和推理成本更低的AI技术能更快普及，从而创造更大的市场。从这个角度来看，DeepSeek在降低推理成本方面的贡献可能比降低训练成本更值得关注。
AI未来：算力与创新并举
面对未来可能激增的推理需求，OpenAI和Meta等公司都在积极准备，例如OpenAI的“星际之门”项目以及Meta新一年的600亿美元AI投资。2025年，AI市场的竞争预计将更加激烈。DeepSeek在新的发展阶段将会有怎样的表现，仍需持续关注。
总的来说，DeepSeek的出现，为AI领域带来了新的思考，引发了关于算力、成本以及技术路线的广泛讨论。如何在算力投入和技术创新之间找到平衡，将成为未来AI发展的重要议题。
