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來源：騰訊科技
春節(jié)至今，DeepSeek的熱度持續(xù)攀升，伴隨而來的，還有很多誤解和爭議，有人說它是"吊打OpenAI的國貨之光"，也有人說它"不過是抄國外大模型作業(yè)的小聰明"。
這些誤解與爭議主要集中在五個方面：
1、過度神話與無腦貶低，DeepSeek到底是不是底層創(chuàng)新？所謂的蒸餾ChatGPT之說究竟有沒有依據(jù)？
2、DeepSeek的成本，真的只有550萬美元嗎？
3、如果DeepSeek真的能做到這么高效，那么全球各大巨頭巨額的AI資本支出，是不是都打了水漂？
4、DeepSeek是否采用了PTX編程，能否真的能夠繞開對NvidiaCUDA的依賴？
5、DeepSeek全球爆火，但因為合規(guī)、地緣政治等問題，會被國外陸續(xù)禁用？一、過度神話與無腦貶低 DeepSeek到底是不是底層創(chuàng)新？
互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者caoz認為，它對行業(yè)發(fā)展的促進價值是值得肯定的，但談及顛覆還為時尚早。一些專業(yè)測評來看，在一些關(guān)鍵問題的解決上并沒有超越ChatGPT。
比如有人測試，模擬典型的小球在封閉空間的彈跳代碼，DeepSeek編寫出來的程序表現(xiàn)，和ChatGPTo3-mini相比，從物理學的遵循度角度來看，還是有差距的。
不要過度神話它，但也不要無腦貶低它。
關(guān)于DeepSeek的技術(shù)成就，目前存在兩種極端觀點：一種把它的技術(shù)突破，稱為"顛覆性革命"；另一種則認為這不過是對國外模型的模仿，甚至還有猜測，它是通過蒸餾OpenAI模型獲得進展。
微軟說DeepSeek蒸餾了ChatGPT的結(jié)果，所以一些人也借題發(fā)揮，把DeepSeek貶低的一錢不值。
事實上，這兩種觀點都過于片面。
更準確地說，DeepSeek的突破是一次面向產(chǎn)業(yè)痛點的工程范式升級，為AI推理開辟“少即是多”新路徑。
它主要做了三個層面的創(chuàng)新：
首先通過訓練架構(gòu)瘦身——例如GRPO算法通過省去傳統(tǒng)強化學習中必須的Critic模型（即"雙引擎"設計），將復雜算法簡化為可落地執(zhí)行的工程方案；
第二，采用了簡評估標準，典型如在代碼生成場景直接用編譯結(jié)果和單元測試通過率替代人工評分，這種基于確定性的規(guī)則體系有效破解了AI訓練中的主觀偏差難題；
最后在數(shù)據(jù)策略上找到精妙平衡點，通過純算法自主進化的Zero模式與僅需數(shù)千條人工標注數(shù)據(jù)的R1模式組合，既保留模型自主進化能力又保障人類可解釋性。
但是，這些改進并沒有突破深度學習的理論邊界，也沒有徹底顛覆OpenAIo1/o3等頭部模型的技術(shù)范式，而是通過系統(tǒng)級優(yōu)化解決了產(chǎn)業(yè)的痛點。
DeepSeek完全開源并詳細記錄了這些創(chuàng)新點，全世界都能借助這些進展來改進自己的AI模型訓練。這些創(chuàng)新點可以從開源文件中看出。
StabilityAI前研究主管TanishqMathewAbraham在近期的博文中也強調(diào)了DeepSeek的三個創(chuàng)新點：
1、多頭注意力機制：大語言模型通常是基于Transformer架構(gòu)，使用所謂的多頭注意力（MHA）機制。DeepSeek團隊開發(fā)了一種MHA機制的變體，這種機制既能更高效地利用內(nèi)存，又能獲得更好的性能表現(xiàn)。
2、可驗證獎勵的GRPO：DeepSeek證明了一個非常簡單的強化學習（RL）流程實際上可以達到類似GPT-4的效果。更重要的是，他們開發(fā)了一種稱為GRPO的PPO強化學習算法變體，這種算法更加高效且性能更好。
3、DualPipe：在多GPU環(huán)境下訓練AI模型時，需要考慮很多效率相關(guān)的因素。DeepSeek團隊設計了一種稱為DualPipe的新方法，這種方法的效率和速度都顯著提高。
傳統(tǒng)意義上的"蒸餾"指的是對token概率（logits）的訓練，而ChatGPT并未開放這類數(shù)據(jù)，所以基本不可能去“蒸餾”ChatGPT。
因此，從技術(shù)角度看，DeepSeek的成就不應因此受到質(zhì)疑。由于OpenAIo1相關(guān)思維鏈推理過程從未公開，單純依靠"蒸餾"ChatGPT根本難以實現(xiàn)這一成果。
而caoz認為，DeepSeek的訓練中，可能部分利用了一些蒸餾的語料信息，或者做了少許的蒸餾驗證，但這個對它整個模型的質(zhì)量和價值影響應該很低。
此外，基于領(lǐng)先模型蒸餾驗證優(yōu)化自己的模型，是很多大模型團隊的一個常規(guī)操作，但畢竟需要聯(lián)網(wǎng)API，能獲得的信息非常有限，不太可能是決定性的影響因素，相對于海量的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)信息來說，通過api調(diào)用領(lǐng)先大模型能獲得的語料杯水車薪，合理的猜測是更多用于對策略的驗證分析，而不是直接用作大規(guī)模訓練。
所有大模型都需要從互聯(lián)網(wǎng)獲得語料訓練，而領(lǐng)先的大模型也在不斷為互聯(lián)網(wǎng)貢獻語料，從這個角度來說，每個領(lǐng)先的大模型都擺脫不了被采集，被蒸餾的宿命，但其實也沒必要把這個當作是決定成敗的關(guān)鍵。
最終大家都是你中有我，我中有你，迭代前進。二、DeepSeek的成本僅有550萬美元？
550萬美元成本，這個結(jié)論既正確也錯誤，因為沒有說清楚是什么成本。
TanishqMathewAbraham客觀估算了DeepSeek的成本：
首先，我們有必要理解這個數(shù)字是從何而來。這個數(shù)字最早出現(xiàn)在DeepSeek-V3的論文中，該論文比DeepSeek-R1的論文早發(fā)布了一個月；
DeepSeek-V3是DeepSeek-R1的基礎(chǔ)模型，這意味著DeepSeek-R1實際上就是在DeepSeek-V3的基礎(chǔ)上進行了額外的強化學習訓練。
因此，從某種意義上說，這個成本數(shù)據(jù)本身就不夠準確，因為它沒有計入強化學習訓練的額外成本。不過這部分額外成本可能也就幾十萬美元。
圖：DeepSeek-V3論文中關(guān)于成本的論述
那么，DeepSeek-V3論文中聲稱的550萬美元成本是否準確呢？
基于GPU成本、數(shù)據(jù)集大小和模型規(guī)模的多項分析都得出了類似的估算結(jié)果。值得注意的是，雖然DeepSeekV3/R1是一個擁有6710億參數(shù)的模型，但它采用了專家混合系統(tǒng)（mixture-of-experts）架構(gòu)，這意味著在任何函數(shù)調(diào)用或前向傳播時只會使用約370億參數(shù)，這個數(shù)值才是訓練成本計算的基礎(chǔ)。
需要注意的是，DeepSeek報告的是基于當前市場價格估算的成本。我們并不知道他們的2048個H800GPU集群（注意：不是H100，這是一個常見的誤解）實際花費了多少。通常情況下，整批購買GPU集群會比零散購買便宜，所以實際成本可能更低。
但關(guān)鍵在于，這只是最終訓練運行的成本。在達到最終訓練之前，還有許多小規(guī)模的實驗和消融研究，這些都會產(chǎn)生相當可觀的成本，而這部分成本并未在此報告中體現(xiàn)。
此外，還有其他諸多成本，比如研究人員的薪資。據(jù)SemiAnalysis報道，DeepSeek的研究人員薪資據(jù)傳高達100萬美元。這與OpenAI或Anthropic等AGI前沿實驗室的高端薪資水平相當。
有人因為這些額外成本的存在，而否定了DeepSeek的低成本和其運營效率。這種說法極不公平。因為其它AI公司在人員上也會花費大量的薪資，這通常都沒有被計算到模型的成本中去！
Semianalysis（一家專注半導體和人工智能的獨立研究與分析公司）也給出了DeepSeek的AITCO（人工智能領(lǐng)域中的總成本）分析，這張表總結(jié)了DeepSeekAI在使用四種不同型號GPU（A100、H20、H800和H100）時的總成本情況，包括買設備、建服務器和運營的費用。按照四年周期來算，這60,000塊GPU的總花費是25.73億美元，其中主要是買服務器的費用（16.29億美元）和運營的費用（9.44億美元）。
當然，外界沒有人準確知道DeepSeek究竟擁有多少卡以及各個型號的占比究竟有多少，所有的一切都只是估算。
總結(jié)來說，如果把所有的設備、服務器、運營等成本全部算下來，成本肯定遠超550萬美元，但是，550萬美元的凈算力成本，已經(jīng)十分高效。三、巨額資本支出投資算力 只是巨大的浪費？
這是一個廣為流傳但相當片面的觀點。確實，DeepSeek在訓練效率上展現(xiàn)出了優(yōu)勢，也暴露出一些頭部的AI公司在計算資源使用上可能存在效率問題。甚至英偉達短期的暴跌也可能也與這個誤讀廣為流傳有關(guān)。
但這并不意味著擁有更多計算資源是一件壞事。從ScalingLaws（擴展定律）的角度來看，更多的計算能力始終意味著更好的性能。自2017年Transformer架構(gòu)問世以來，這一趨勢一直延續(xù)，而DeepSeek的模型，也是基于Transformer架構(gòu)的。
AI發(fā)展的重點雖然在不斷演變——從最初的模型規(guī)模，到數(shù)據(jù)集大小，再到現(xiàn)在的推理計算和合成數(shù)據(jù)，但"更多計算等于更好性能"的核心規(guī)律并未改變。
雖然DeepSeek找到了一個更高效的路徑，規(guī)模定律依然有效，但是，更多的計算資源，仍然能獲得更好的效果。四、DeepSeek是否采用了PTX 繞過了對NVIDIACUDA的依賴？
DeepSeek的論文中提到了DeepSeek采用了PTX（ParallelThreadExecution）編程，通過這樣的一個定制的PTX優(yōu)化，使DeepSeek的系統(tǒng)和模型可以更好釋放底層硬件的性能。
論文的原文如下：
“weemploycustomizedPTX（ParallelThreadExecution）instructionsandauto-tunethecommunicationchunksize,whichsignificantlyreducestheuseoftheL2cacheandtheinterferencetootherSMs！薄拔覀儾捎枚ㄖ频腜TX（并行線程執(zhí)行）指令并自動調(diào)整通信塊大小，這大大減少了L2緩存的使用和對其他SM的干擾！
這段內(nèi)容，網(wǎng)絡上流傳著兩個解讀，一種聲音認為，這是為了“繞開CUDA壟斷”；另外一種聲音是，因為DeepSeek無法獲得最高端的芯片，為了解決H800GPU互聯(lián)帶寬受限的問題，不得不下沉到更低一層，來提升跨芯片通信能力。
上海交通大學副教授戴國浩認為，這兩種說法都不太準確。首先，PTX（并行線程執(zhí)行）指令實際上是位于CUDA驅(qū)動層內(nèi)部的一個組件，它仍然依賴于CUDA生態(tài)系統(tǒng)。所以，用PTX繞過CUDA的壟斷這種說法是錯誤的。
戴國浩教授用一張PPT清晰地解釋了PTX和CUDA的關(guān)系：
PPT系上海交通大學副教授戴國浩制作
CUDA是一個相對更上層的接口，提供了面向用戶的一系列編程接口。而PTX一般被隱藏在了CUDA的驅(qū)動中，所以幾乎所有的深度學習或大模型算法工程師是不會接觸到這一層。
那為什么這一層會很重要呢？原因是在于可以看到從這個身位上，PTX是直接和底層的硬件去發(fā)生交互的，能夠?qū)崿F(xiàn)對底層硬件更好的編程和調(diào)用。
用通俗的話來講，DeepSeek這種優(yōu)化方案并不是在芯片受限的現(xiàn)實條件下的不得已為之，而是主動做的優(yōu)化，不管芯片用的是H800還是H100，這種方法都能夠提高通信互聯(lián)效率。五、DeepSeek會被國外禁用嗎？
DeepSeek爆火之后，英偉達、微軟、英特爾、AMD、AWS五大云巨頭都上架或集成了DeepSeek，國內(nèi)來看，華為、騰訊、百度、阿里、火山引擎也都支持部署了DeepSeek。
但是，網(wǎng)絡上有一些過度情緒化的言論，一方面是，國外云巨頭上架了DeepSeek，“老外被打服了”。
其實，這些公司對于DeepSeek的部署，更多是因為商業(yè)的考量。作為云廠商，盡可能多地支持部署最受歡迎、及能力最強的模型，可以為客戶提供更好的服務，同時，也能蹭一波與DeepSeek相關(guān)的流量，或許也會帶來一部分的新用戶轉(zhuǎn)化。
在DeepSeek大熱的時候集中部署是真，但是對DeepSeek情有獨鐘或者是“被打服”等說法卻過分夸大了。
更有甚者，編造出了DeepSeek遭受攻擊之后，中國科技圈組成復仇者聯(lián)盟，共同馳援DeepSeek的說法。
另外一方面，還有聲音說，因為地緣政治等現(xiàn)實原因，很快國外就會陸續(xù)禁止DeepSeek使用。
對此，caoz給出了比較清晰的解讀：其實我們所說的DeepSeek，實際上包括了兩個產(chǎn)品，一個是DeepSeek這個風靡世界的App，另一個是github上的開源代碼庫。前者可以認為是后者的Demo，一個完整的能力展示。而后者，也許會成長為一個蓬勃的開源生態(tài)。
被限制使用的，是DeepSeek的App，而巨頭接入和提供的，是DeepSeek開源軟件的部署。這完全是兩件事。
DeepSeek以"中國大模型"的姿態(tài)闖入全球AI競技場，且采用了最大氣的開源協(xié)議——MITLicense，甚至允許商用。目前對它的討論已經(jīng)遠遠超越了技術(shù)創(chuàng)新的范疇，但技術(shù)的進步從來不是非黑即白的對錯之爭。與其陷入過度吹捧或全盤否定，不如讓時間和市場檢驗其真實價值。畢竟，在AI這場馬拉松中，真正的競爭才剛剛開始。
參考資料：
《關(guān)于deepseek的一些普遍誤讀》作者：caoz
https://mp.weixin.qq.com/s/Uc4mo5U9CxVuZ0AaaNNi5g
《DeepSeek最強專業(yè)拆解來了，清交復教授超硬核解讀》作者：ZeR0
https://mp.weixin.qq.com/s/LsMOIgQinPZBnsga0imcvA
DebunkingDeepSeekDelusions 作者：StabilityAI前研究主管TanishqMathewAbraham
https://www.tanishq.ai/blog/posts/deepseek-delusions.html
免責聲明:為DeepSeek辟謠：五大誤解與真相解讀文章轉(zhuǎn)發(fā)自互聯(lián)網(wǎng)，版權(quán)歸其所有。
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