DeepSeek的技术突破不仅在国内引发了轰动，也让远在大洋彼岸的硅谷感到震撼。OpenAI 前员工 Andrew Carr 称其论文“充满惊人智慧”，并将其中的训练设置应用于自己的模型；Anthropic 联合创始人 Jack Clark 更是直言，DeepSeek雇佣了一批“高深莫测的奇才”，并认为中国制造的大模型将成为全球科技版图中不可忽视的力量。
这种反响并非偶然。在一个由硅谷主导的 AI 浪潮中，DeepSeek以架构层面的创新，打破了“中国公司擅长应用创新，而非技术创新”的刻板印象。正如一位 AI 研究者所说：“Attention 架构提出多年来，几乎未被成功改动过，更遑论大规模验证。这不仅需要技术实力，更需要一种敢于挑战的信念。”
在中国的大模型创业版图中，有一个名字总是显得低调而神秘，那就是 DeepSeek（深度求索）。这家初创公司既不像其他大模型公司那样高调融资，也没有大厂那种铺天盖地的宣传攻势。然而，它却一次次以出其不意的方式，搅动着整个行业的风云。有人称它为“AI界的拼多多”，有人则认定它是“来自东方的神秘力量”。但无论外界如何定义，DeepSeek的故事，都是一场关于技术、信念与创新的冒险。
🧩 从幕后走向台前：DeepSeek的崛起之路
一年前，DeepSeek还只是一个低调的名字，背后是量化私募巨头幻方的支持。这家公司是中国大厂之外，唯一一家储备了万张 A100 芯片的企业。然而，真正让它一跃成名的，是它在 2023 年 5 月发布的一款开源模型 DeepSeek V2。这款模型不仅在性能上表现优异，更以令人瞠目结舌的性价比震撼了整个行业：推理成本每百万 token 仅需 1 元人民币，这一价格是 GPT-4 Turbo 的七十分之一，Llama3 70B 的七分之一。
这场价格革命迅速引发了中国大模型行业的“价格战”。字节跳动、腾讯、百度、阿里等大厂纷纷跟进降价，试图应对这一“鲶鱼效应”。然而，与大厂们的烧钱补贴不同，DeepSeek的低价策略背后却是 有利润的。这不仅让它在竞争中显得独树一帜，也让人们开始重新审视这家公司的技术实力和商业逻辑。
🛠️ 技术的魔法：从 MLA 到 DeepSeekMoE
DeepSeek的成功并非偶然，它背后是一系列架构层面的创新。尤其是它提出的 MLA（多头潜在注意力机制） 和 DeepSeekMoE Sparse 结构，成为了行业瞩目的焦点。
Attention 机制自从被提出以来，几乎未曾被大规模改动过。DeepSeek却大胆地重新设计了这一核心组件，将显存占用降到了传统 MHA（多头注意力）架构的 5%-13%。这意味着，模型在运行时所需的硬件资源大幅减少，为降低成本铺平了道路。
DeepSeek还独创了一种稀疏化的专家混合（MoE）结构，通过智能分配计算资源，将计算量降到了极致。这种方法不仅提升了模型的效率，还让训练和推理成本得以进一步压缩。
这些创新让 DeepSeek V2 成为了一个真正意义上的“性价比之王”。正如 SemiAnalysis 的首席分析师所评价的那样：“这可能是今年最好的论文之一。”
🌏 硅谷的惊叹：来自东方的神秘力量
DeepSeek的技术突破不仅在国内引发了轰动，也让远在大洋彼岸的硅谷感到震撼。OpenAI 前员工 Andrew Carr 称其论文“充满惊人智慧”，并将其中的训练设置应用于自己的模型；Anthropic 联合创始人 Jack Clark 更是直言，DeepSeek雇佣了一批“高深莫测的奇才”，并认为中国制造的大模型将成为全球科技版图中不可忽视的力量。
这种反响并非偶然。在一个由硅谷主导的 AI 浪潮中，DeepSeek以架构层面的创新，打破了“中国公司擅长应用创新，而非技术创新”的刻板印象。正如一位 AI 研究者所说：“Attention 架构提出多年来，几乎未被成功改动过，更遑论大规模验证。这不仅需要技术实力，更需要一种敢于挑战的信念。”
🚀 逆行者的信念：从模仿到原创
在国产大模型领域，DeepSeek的选择显得尤为不同。大多数公司选择沿用 Llama 的架构，快速推出产品，而 DeepSeek却选择了一条更为艰难的道路——从模型结构入手，进行原创式创新。
这种选择背后，是 DeepSeek 对技术前沿的执着追求。正如其创始人梁文锋所言：“我们的目标是 AGI（通用人工智能），这意味着我们需要研究新的模型结构，在有限资源下实现更强的模型能力。”这种探索不仅需要巨大的时间和经济成本，更需要打破“美国擅长从 0 到 1，中国擅长从 1 到 10”的成见。
梁文锋认为，中国的 AI 创业者不应仅仅满足于应用创新，而应加入到全球技术创新的洪流中。他强调：“过去三十多年，我们基本没有参与到真正的技术创新里。我们已经习惯了摩尔定律从天而降，忽视了它背后是西方技术社区一代代的努力。中国 AI 不可能永远处在跟随的位置，真正的差距是原创和模仿之差。”
🧑💻 一群“高深莫测”的年轻人
DeepSeek的创新离不开它的团队。这是一群年轻的研究员，许多人是刚毕业的博士生或在读的实习生。他们没有海外背景，却在梁文锋的带领下，完成了 MLA 架构的突破。
DeepSeek的团队文化也与众不同。公司没有严格的上下级关系，每个人都可以自由调用训练集群的资源，无需审批；项目的分工也是自然形成的，而非自上而下的指派。这种高度自由的氛围，让每个人的创造力得以充分释放。
正如梁文锋所说：“我们选人的标准一直是热爱和好奇心。很多人对做研究的渴望，远超对钱的在意。对顶尖人才来说，最大的吸引力是去解决世界上最难的问题。”
🌌 未来的蓝图：从 DeepSeek 到 AGI
DeepSeek的终极目标是 AGI，而不是单纯的商业化。梁文锋认为，当前阶段是技术创新的爆发期，而非应用的爆发期。他希望通过开源和技术共享，推动整个生态的发展。
在 DeepSeek 的路线图中，数学与代码、多模态、自然语言是三大关键方向。数学和代码被视为 AGI 的试验场，而多模态则是让模型参与到人类真实世界学习的必要途径。梁文锋对未来充满信心：“可能是 2 年、5 年或者 10 年，总之会在我们有生之年实现。”
🔮 结语：从寂静到风暴
DeepSeek的故事，是一个关于技术理想主义的故事。在一个充满喧嚣与逐利的行业中，它选择了专注于技术的深耕与原创。这种选择或许看似“逆行”，但正是这种逆行，让它成为了行业中的一股清流。
未来，DeepSeek能否实现它的 AGI 梦想，尚未可知。但可以肯定的是，它已经为中国的大模型创业者，提供了一种全新的可能性——在技术的前沿，去开辟属于自己的道路。
参考文献