专题：DeepSeek为何能滚动群众AI圈

　　着手：华尔街见闻

　　春节时刻，DeepSeek新一代开源模子以惊东说念主的低本钱和高性能激发烧议，在群众投资界激发剧震。

　　市集上致使出现了DeepSeek“仅用500万好意思元就复制OpenAI”的说法，合计这将给通盘AI基础智力产业带来“末日”。

　　对此，华尔街闻明投行伯恩斯坦在详备商榷DeepSeek时期文档后发布证明称，这种市集油滑感情显豁过度，DeepSeek用“500万好意思元复制OpenAI”是市集误读。

　　另外，该行合计，天然DeepSeek的后果擢升显赫，但从时期角度看，并非古迹。而且，即便DeepSeek确乎收场了10倍的后果擢升，这也仅十分于现时AI模子每年的本钱增长幅度。

　　该行还示意，现在AI计较需求远未波及天花板，新增算力很可能会被不停增长的使用需求经受，因此对AI板块保捏乐不雅。

　　“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，伯恩斯坦合计，骨子上是对DeepSeek V3模子检修本钱的单方面解读，苟简将GPU租用本钱计较等同于了总参加：

这500万好意思元只是是基于每GPU小时2好意思元的租借价钱估算的V3模子检修本钱，并未包括前期研发参加、数据本钱以过火他相干用度。

　　时期创新：后果大幅擢升但非颠覆性打破

　　接着，伯恩斯坦在证明中详备分析了DeepSeek发布的两大模子V3、R1详备时期特色。

　　（1）V3模子的后果立异

　　该行示意，V3模子接收大师夹杂架构，用2048块NVIDIA H800 GPU、约270万GPU小时就达到了可与主流大模子比好意思的性能。

　　具体而言，V3模子接收了夹杂大师（MoE）架构，这一架构本人就旨在裁汰检修和启动本钱。在此基础上，V3还聚会了多头潜在小心力（MHLA）时期，显赫裁汰了缓存大小和内存使用。

　　同期，FP8夹杂精度检修的愚弄进一步优化了性能发扬。这些时期的概述愚弄，使得V3模子在检修时仅需同等限制开源模子约9%的算力，便能达到致使卓绝其性能。

　　举例，V3预检修仅需约270万GPU小时，而相似限制的开源LLaMA模子则需要约3000万GPU小时。

MoE架构： 每次只激活部分参数，减少计较量。 MHLA时期： 裁汰内存占用，擢升后果。 FP8夹杂精度检修： 在保证性能的同期，进一步擢升计较后果。

　　谈及V3模子带来的后果擢升，伯恩斯坦合计，与业界3-7倍的常见后果擢升比较并非颠覆性打破：

MoE架构的要点是显赫裁汰检修和启动的本钱，因为在职何一次只消一部分参数集是行动的（举例，当检修V3时，只消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皆被更新）。

对其他MoE比较的看望标明，典型的后果是3-7倍，而雷同大小的密度模子具有雷同的性能；

V3看起来致使比这个更好（10倍以上），可能接洽到该公司在模子中带来的其他一些创新，但合计这是满盈立异性的方针似乎有点夸张，何况不值得在夙昔几天里席卷twitter天下的歇斯底里。

　　（2）R1模子的推理才能与“蒸馏”政策

　　DeepSeek的R1模子则在V3的基础上，通过强化学习（RL）等创新时期，显赫擢升了推理才能，使其大致与OpenAI的o1模子相比好意思。

　　值得一提的是，DeepSeek还接收了“模子蒸馏”政策，利用R1模子算作“西宾”，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等竞争模子相比好意思。这种政策不仅裁汰了本钱，也为AI时期的普及提供了新的想路。

强化学习（RL）： 擢升模子推理才能。 模子蒸馏： 利用大模子检修小模子，裁汰本钱。

　　对AI板块保捏乐不雅

　　伯恩斯坦合计，即便DeepSeek确乎收场了10倍的后果擢升，这也仅十分于现时AI模子每年的本钱增长幅度。

　　事实上，在“模子限制定律”不停激动本钱飞腾的配景下，像MoE、模子蒸馏、夹杂精度计较等创新对AI发展至关热切。

　　把柄杰文斯悖论，后果擢升频频会带来更大的需求，而非削减开支。该行合计，现在AI计较需求远未波及天花板，新增算力很可能会被不停增长的使用需求经受。

　　基于以上分析，伯恩斯坦对AI板块保捏乐不雅。

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背负裁剪：何俊熹