Meta紧急应对开源大模型DeepSeek，高预算投入AI创新引发内部恐慌，英伟达技术助力深度分析

深入解析 DeepSeek 对美国 AI 公司的冲击

最近，国内 AI 创业公司 DeepSeek 的一系列动作引起了广泛关注，尤其是开源大模型的发布，让许多美国科技巨头感到震惊。其中，Meta 的生成式 AI 团队似乎是最先陷入恐慌的公司之一。根据匿名职场社区 TeamBlind 上的一篇帖子，DeepSeek 的低成本高效率让 Meta 无法解释其高昂预算的合理性。

DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 引发的连锁反应

这一切始于 DeepSeek-V3 的发布，该模型在基准测试中超越了 Llama 4 等其他知名模型。更令人瞩目的是，DeepSeek 只用了 558 万美元的训练成本，参数量高达 671B 的大型语言模型便成功问世。相比之下，Meta 的 Llama 3 系列模型的计算预算高达 3930 万 H100 GPU Hours，足可训练 DeepSeek-V3 至少 15 次。

DeepSeek-R1：性能更强，开源更彻底

随后发布的 DeepSeek-R1 更是将这一趋势推向了高潮。该模型不仅在数学、代码、自然语言推理等任务上表现出色，甚至比肩 OpenAI 的正式版。值得注意的是，DeepSeek 在发布时同步开源了权重，这使得更多开发者可以参与进来，共同推动技术进步。

行业反响与未来展望

面对 DeepSeek 的崛起，不少专家认为这对整个行业来说是一件好事，因为它促进了公开竞争和技术创新。UC Berkeley 教授 Alex Dimakis 表示，DeepSeek 已经处于领先地位，美国公司可能需要迎头赶上。此外，有人担心英伟达的股价会受到冲击，因为如果 DeepSeek 的创新是真的，那么 AI 公司是否真的需要那么多显卡？

质疑与回应

尽管如此，也有声音质疑 DeepSeek 是靠创新还是靠蒸馏 OpenAI 的模型取胜。对此，有人指出可以从其发布的技术报告中找到答案。目前，我们还无法确定帖子的真实性，但 Meta 后续如何回应以及即将推出的 Llama 4 的表现，都值得期待。

本文来源： 机器之心【阅读原文】