【文/觀察者網(wǎng)專欄作者 潘攻愚】

DeepSeek“小扣發(fā)大鳴”，半年多的時間，不但從LLM通用模型的V2迭代到了V3，而且進一步推出了主打推理能力的R1模型。從訓(xùn)練成本、架構(gòu)調(diào)整和開源模式等多個維度技驚全球，引發(fā)了一股山呼海嘯般的贊譽。春節(jié)期間大洋彼岸資本市場的大幅震蕩以及開年后國內(nèi)“DeepSeek概念股”的大漲，讓這一現(xiàn)象持續(xù)成為坊間熱議的焦點。

DeepSeek的成功，順應(yīng)了pre-training到推理的AI大模型的必然演化過程。DeepSeek的崛起為何是順天應(yīng)時之舉？不妨先來看兩段話。

去年2月下旬，英偉達CEO黃仁勛接受美國科技媒體Wired采訪時說：“英偉達今天的業(yè)務(wù)可能是40%的推理和60%的訓(xùn)練，這是一件好事，因為這讓你意識到AI終于成功了。如果英偉達的業(yè)務(wù)是90%的訓(xùn)練和10%的推理，你可以說AI仍處于早期研究階段。”

去年12月，OpenAI的CFO Sarah Friar在接受科技媒體《信息》（The Information）采訪時說：“OpenAI的ChatGPT Pro開放給C端用戶的套餐每月200美元，實在是太便宜了，它合理的價格應(yīng)該是每月2000美元?！边M一步結(jié)合她上下文采訪的言外之意，她主要是說OpenAI“心善”，秉承一股AI為大眾平權(quán)服務(wù)的道義感，才沒把價格搞得那么高。今天，他們這種偽善的畫皮在DeepSeek R1開源模型面前徹底被撕下。

這兩段話相當(dāng)有代表性，一個指向AI技術(shù)應(yīng)用的演進方向，一個則事關(guān)AI推訓(xùn)模式落地的商業(yè)化問題，這兩個層面的問題相互纏繞，互為表里。

就在OpenAI牽頭搞“星際之門”，將算力的Scale Law延伸到了民間資本市場和國家投資領(lǐng)域，試圖把AI產(chǎn)業(yè)和美國國運綁定之時，DeepSeek對其做了一個釜底抽薪式的敘事消解。

眾聲喧嘩之下，來自大洋彼岸的質(zhì)疑，甚至是帶有惡意性質(zhì)的詆毀同樣值得關(guān)注。

分析美國AI大模型行業(yè)某些頭面人物帶有驚慌失措心理的評論，可以進一步深化我們對DeepSeek到底真正打到了對方哪些痛處的認知。大洋彼岸的詳細分析數(shù)據(jù)和質(zhì)疑聲音，以知名半導(dǎo)體咨詢機構(gòu)Semianalysis總裁Dylan Patel和Anthropic的CEO Dario Amodei為代表性，這兩家的文章在中文互聯(lián)網(wǎng)世界被翻譯后大量轉(zhuǎn)載。

Anthropic的CEO Dario Amodei

他們主要從GPU囤貨、成本測算、非技術(shù)性營銷、以及模型數(shù)據(jù)蒸餾不合規(guī)等四個角度，試圖告訴公眾DeepSeek的突破其實沒那么“硬核”。

一、搖唇鼓舌DeepSeek囤貨“敏感性”高端GPU

按照Semianaylsis的測算，“DeepSeek大致?lián)碛?0000張H800 GPU芯片、10000張H100 GPU芯片，以及大量H20 GPU芯片”。

Dario Amodei在長文中轉(zhuǎn)述了Semianaylsis的測算，認為DeepSeek手上擁有的用于訓(xùn)練和推理的Hopper架構(gòu)的英偉達GPU卡（閹割版和非閹割版都算在內(nèi)）差不多有5萬張，這個量和美國主要頭部的AI模型訓(xùn)練機構(gòu)如OpenAI、Deepmind等差距在兩三倍左右，結(jié)合基于合成數(shù)據(jù)（synthetic data generation）和強化學(xué)習(xí)進行推理能力提升的后訓(xùn)練（post-training）方法，他認為DeepSeek本來就站在巨人的肩膀上，又用了巨量的GPU，才有了今天的成果。

為什么Dario Amodei要用Semianaylsis的數(shù)據(jù)給自己拉大旗扯虎皮呢？

因為Dario Amodei心中有一個所謂的AI訓(xùn)練成本的“摩爾定律法”——每一年大約能降三到四倍，如果用強化學(xué)習(xí)的方法進行推理架構(gòu)調(diào)整，可以把成本降到六至八倍，但這個就是降成本的極限了。按照這種成本測算假說推斷，DeepSeek有五萬張Hopper卡。

那么，如果我們進一步追問，Semianaylsis認為DeepSeek手上有這么多高端GPU卡，他們是怎么算出來的？他們采用了一種類似歸謬法的推理：Anthropic單單訓(xùn)練一個Claude 3.5 Sonnet的成本就高達數(shù)千萬美元，如果DeepSeek有如此神之一手能強力降本，Anthropic何必煞費苦心去找亞馬遜融資數(shù)億呢？

有關(guān)Anthropic到底是怎么花費投資人的錢的問題，也許馬斯克手下的DOGE（政府效率部）更有興趣回答。相比微軟、谷歌一派，代表云服務(wù)商亞馬遜一派的Anthropic CEO按耐不住跳出來寫長文的主要原因之一，是深刻覺察到在十萬到百萬級GPU基礎(chǔ)上的生態(tài)進行推訓(xùn)，他們的Claude系列總價格是最高的，總性價比也是最低的。

DeepSeek合法擁有的H800，相比H100，主要是閹割了NVLink的通信帶寬；H20雖然也是閹割版，單卡算力僅有H100的20%，但H20可以通過多卡堆疊模式，其HBM容量（96GB）甚至高于A100/H100（80GB）。換言之，H20的顯存帶寬可以讓DeepSeek的Decode階段每生成1個Token所需時間低于A100和H100。

DeepSeek把閹割版用出了禁運版所沒有的功效，讓Dario Amodei居然發(fā)出了應(yīng)該對中國大陸進一步加強GPU管制的惡意言論，這也許才是他抨擊DeepSeek的目的。

從話語體系上講，Semianalysis用Anthropic缺乏公允性的AI模型訓(xùn)練成本反推DeepSeek有可能繞開管制，非法持有高端GPU，而Anthropic反過來用Semianalysis建立在沙堆之上的推論來論述DeepSeek在成本問題上并無過人之處，這其實是一個合謀式的循環(huán)論證。