幻方DeepSeek成功震驚硅谷：富則火力覆蓋，窮則戰術穿插

這兩天全網都在談幻方DeepSeek，來自中國的AI大模型震驚了硅谷，給中國人長了臉。所以幻方老板梁文峰馬上就被邀請參加了總理座談會。

其他搞AI大模型的人都是互聯網行業出來的，梁文峰則是搞金融發家的，2015年成立幻方量化，基金規模從零開始幾年時間就跨上百億、千億門檻。

但梁文峰賺了錢，卻把錢砸到了AI上。之前媒體報道幻方數據中心有上萬張英偉達顯卡，人們還奇怪一家金融行業投資公司要這么多顯卡干什么，在股市割韭菜不用這么夸張吧。誰能想到幻方在AI時代，把國內互聯網大廠們按在地上摩擦。

DeepSeek的成功，意義在于在有限算力的條件下挖掘算法潛力。美國有條件所以大力出奇跡，大廠們瘋狂建AI數據中心，都搞出來5000億美元的星際之門計劃，中國買不到最先進的英偉達芯片只能在算法、推理上下功夫。

幻方DeepSeek的成功驚醒了整個AI行業，任何時候算法、推理都是基礎，算法模型好事半功倍。但是DeepSeek是開源模型，美國人馬上又會把DeepSeek成功的算法吸收過去，繼續砸算力。用軍迷的話來說，中美一貫都是富則火力覆蓋，窮則戰術穿插。

據說DeepSeek現在已經實現盈利，而且沒有進行過對外融資。不知道會不會借勢開啟融資，畢竟幻方再賺錢，也不可能靠自身實力支持DeepSeek和美國硅谷巨頭們競爭。美國那邊頭部AI公司動不動融資幾十億、上百億美元的，沒有芯片算力、沒有頂尖人才根本沒法在這場競賽中卷下去。
甲骨文老板埃里森說未來4到5年內，任何想參與這場大模型競賽的企業，前沿模型門檻將高達1000億美金，而且這場算力軍備競賽將永遠進行下去。

DeepSeek的成功可能把這個門檻拉下來不少，但長遠來說，大模型競賽還是一項巨額投資的領域。這兩天也有消息稱，字節跳動2025年資本支出將高達1500億，主要就在AI領域，雖然字節予以否認，但投資肯定在千億級別。

最近網上有杭州科技六小龍的說法，連杭州市長、浙江發改委主任都在媒體面前公開做了回應。這六家公司是游戲科學、深度求索（DeepSeek）、宇樹科技、云深處科技、強腦科技和群核科技。它們都是“互聯網之都”杭州近年來崛起的處于新技術領域前沿、在業內具有影響力的“科技新貴”。在阿里巴巴光芒略微黯淡后，杭州的新生力量成功補位。

深度求索的創始人是80后年輕人梁文峰，他擁有浙江大學信息與電子工程學系本科和碩士學位。2008年起，梁文鋒就開始帶領團隊使用機器學習等技術探索全自動量化交易。2015年，幻方量化正式成立，2019年，幻方資金管理規模就突破百億元。

2021年，幻方量化成為國內首家突破千億規模的量化私募公司。不過由于近幾年國內股市的低迷，和監管部門對量化的限制，幻方量化逐漸降低其資金管理規模，目前資金管理規模在數百億。

由于公司創始人都是計算機相關專業，而不是金融專業出身。他們對投資并不是那么執著，目前公司重心已經轉向AI。早在2016年10月21日，幻方量化就推出第一個AI模型，第一份由深度學習生成的交易倉位上線執行，使用GPU進行計算。2017年，幻方量化宣稱實現投資策略全面AI化。幻方量化也在2018年就確立以AI為公司的主要發展方向。

2020年開始，幻方累計投資超億元、占地面積相當于一個籃球場的AI超級計算機“螢火一號”正式投入運作，號稱可以匹敵4萬臺個人電腦的超級算力。

2021年，幻方投入10億建設“螢火二號”，“配備了1萬張A100GPU芯片”，在性能上接近DGX-A100但成本降低了一半，同時能耗減少了40%。當時國內擁有上萬枚GPU的企業，除了幻方量化外，其他4家都是互聯網大廠。

2023年7月，幻方量化成立大模型公司DeepSeek，正式進軍通用人工智能領域。DeepSeek包括創始人梁文鋒在內，僅有139名工程師和研究人員。相比之下，OpenAI有1200名研究人員，Anthropic則有500多名研究人員。

2024年5月，DeepSeek發布了DeepSeek V2。DeepSeek-V2的API定價為每百萬tokens輸入1元、輸出2元，價格僅為GPT-4 Turbo的百分之一。

DeepSeek-V2采用了注意力機制方面的MLA和前饋網絡方面的DeepSeekMoE架構等，實現了更高經濟性的訓練效果和更高效的推理。因為大幅降低了API價格，DeepSeek也被稱為“AI界的拼多多”，引發了國內字節、阿里、百度等大廠的大模型價格戰。

2024年12月27日，DeepSeek V3更是橫空出世，火爆全球。V3評測成績不僅超越了阿里巴巴的Qwen2.5-72B和臉書的Llama 3.1-405B等頂級開源模型，甚至能和GPT-4o、Claude 3.5-Sonnet等頂級閉源模型一較高下。

更令人震驚的是，DeepSeek V3整個訓練僅花費了557.6萬美元，在2048塊英偉達H800 GPU集群上運行55天完成，只是OpenAI GPT-4o模型訓練成本的不到十分之一。

而2025年1月20日， DeepSeek又發布了DeepSeek-R1模型。該模型在數學、代碼、自然語言推理等任務上，性能比肩OpenAI o1正式版。R1在后訓練階段大規模使用了強化學習技術，在僅有極少標注數據的情況下，極大提升了模型推理能力。

幻方的成功代表的是開源相對閉源的一次勝利。早期OpenAI也是開源的，但大規模融資后逐漸選擇了閉源，這也是馬斯克和openAI的鬧翻的原因。現在主流的開源模型是Meta的Llama，幻方DeepSeek成功后，大模型的開源力量將進一步增強。

幻方對推理成本的消減，比訓練更加震撼。DeepSeek架構厲害的地方在于，和標準的transformer架構相比，并沒有引入特殊的算子，理論上對GPU的要求會降低很多。

推理成本的降低，必將帶來應用的繁榮，豐富當前大模型領域的生態。DeepSeek支持私有部署和自主微調，為下游應用提供了遠大于閉源模型的發展空間。

有人說DeepSeek的成功，會利空英偉達。因為不用那么多GPU、不用最先進的GPU也能實現性能一流的大模型。甚至還有人說這會刺破美股當前由AI革命過分吹大的泡沫。這其實有點夸大了。

DeepSeek使用的也是英偉達的芯片，Scale AI創始人Alexandr Wang稱DeepSeek目前擁有約5萬臺英偉達H100顯卡。而且2024年國內字節和騰訊分別都訂購了23萬顆英偉達芯片，購買量位列全球第二和第三，僅次于微軟。

網上也都說雖然美國政府有所限制，但國內企業還是可以通過各種渠道購買到英偉達的芯片。所以國內大模型年底對美國AI巨頭們的這一波追趕，有可能促使美國進一步加強對英偉達芯片出口的限制。長期來說，中國AI企業需要逐步適應英偉達芯片的短缺，或者用華為等其他性能較低的AI芯片來進行替代。

由于在算力上中國和美國的差距，短期內只會繼續加大。中美兩國在通用人工智能（AGI）的進化方向上也會逐漸分野，中國企業重算法、推理，美國企業重算力。

DeepSeek的成功，更重要的是打破了國內AI行業對美國巨頭的神話，打破了美國的算力霸權，讓中國企業更有信心參與AI競爭。