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专题：DeepSeek为何能鼎新大众AI圈

　　开头：华尔街见闻

　　春节时期，DeepSeek新一代开源模子以惊东谈主的低本钱和高性能激励热议，在大众投资界激励剧震。

　　阛阓上以至出现了DeepSeek“仅用500万好意思元就复制OpenAI”的说法，以为这将给通盘AI基础神气产业带来“末日”。

　　对此，华尔街闻明投行伯恩斯坦在真贵策划DeepSeek期间文档后发布讲演称，这种阛阓躁急心扉昭彰过度，DeepSeek用“500万好意思元复制OpenAI”是阛阓误读。

　　另外，该行以为，诚然DeepSeek的恶果擢升显赫，但从期间角度看，并非名胜。而且，即便DeepSeek确乎已毕了10倍的恶果擢升，这也仅额外于面前AI模子每年的本钱增长幅度。

　　该行还示意，现在AI策画需求远未涉及天花板，新增算力很可能会被不休增长的使用需求罗致，因此对AI板块保抓乐不雅。

　　“500万好意思元复制OpenAI”是误读

　　关于“500万好意思元复制OpenAI”的说法，伯恩斯坦以为，骨子上是对DeepSeek V3模子锻真金不怕火本钱的单方面解读，简便将GPU租用本钱策画等同于了总插足：

这500万好意思元只是是基于每GPU小时2好意思元的租出价钱估算的V3模子锻真金不怕火本钱，并未包括前期研发插足、数据本钱以偏执他干系用度。

　　期间创新：恶果大幅擢升但非颠覆性冲突

　　接着，伯恩斯坦在讲演中真贵分析了DeepSeek发布的两大模子V3、R1真贵期间特色。

　　（1）V3模子的恶果创新

　　该行示意，V3模子选拔大家搀杂架构，用2048块NVIDIA H800 GPU、约270万GPU小时就达到了可与主流大模子忘形的性能。

　　具体而言，V3模子选拔了搀杂大家（MoE）架构，这一架构自身就旨在裁减锻真金不怕火和开动本钱。在此基础上，V3还谐和了多头潜在驻防力（MHLA）期间，显赫裁减了缓存大小和内存使用。

　　同期，FP8搀杂精度锻真金不怕火的应用进一步优化了性能发挥。这些期间的玄虚应用，使得V3模子在锻真金不怕火时仅需同等规模开源模子约9%的算力，便能达到以至超过其性能。

　　举例，V3预锻真金不怕火仅需约270万GPU小时，而不异规模的开源LLaMA模子则需要约3000万GPU小时。

MoE架构： 每次只激活部分参数，减少策画量。 MHLA期间： 裁减内存占用，擢升恶果。 FP8搀杂精度锻真金不怕火： 在保证性能的同期，进一步擢升策画恶果。

　　谈及V3模子带来的恶果擢升，伯恩斯坦以为，与业界3-7倍的常见恶果擢升比较并非颠覆性冲突：

MoE架构的要点是显赫裁减锻真金不怕火和开动的本钱，因为在职何一次只好一部分参数集是行径的（举例，当锻真金不怕火V3时，只好671B个参数中的37B为任何一个令牌更新，而密集模子中扫数参数都被更新）。

对其他MoE比较的访问标明，典型的恶果是3-7倍，而雷同大小的密度模子具有雷同的性能；

V3看起来以至比这个更好（10倍以上），可能接头到该公司在模子中带来的其他一些创新，但以为这是皆备创新性的目标似乎有点夸张，何况不值得在昔日几天里席卷twitter寰宇的歇斯底里。

　　（2）R1模子的推奢睿力与“蒸馏”政策

　　DeepSeek的R1模子则在V3的基础上，通过强化学习（RL）等创新期间，显赫擢升了推奢睿力，使其简略与OpenAI的o1模子相忘形。

　　值得一提的是，DeepSeek还选拔了“模子蒸馏”政策，利用R1模子当作“教会”，生成数据来微调更小的模子，这些小模子在性能上不错与OpenAI的o1-mini等竞争模子相忘形。这种政策不仅裁减了本钱，也为AI期间的普及提供了新的念念路。

强化学习（RL）： 擢升模子推奢睿力。 模子蒸馏： 利用大模子锻真金不怕火小模子，裁减本钱。

　　对AI板块保抓乐不雅

　　伯恩斯坦以为，即便DeepSeek确乎已毕了10倍的恶果擢升，这也仅额外于面前AI模子每年的本钱增长幅度。

　　事实上，在“模子规模定律”不休鼓动本钱高涨的配景下，像MoE、模子蒸馏、搀杂精度策画等创新对AI发展至关垂危。

　　确认杰文斯悖论，恶果擢升频繁会带来更大的需求，而非削减开支。该行以为，现在AI策画需求远未涉及天花板，新增算力很可能会被不休增长的使用需求罗致。

　　基于以上分析，伯恩斯坦对AI板块保抓乐不雅。

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