中国AI团队30万美元逆袭：DeepSeek开源模型如何颠覆全球游戏规则？

你知道吗？中国AI团队DeepSeek仅用不到30万美元的训练成本，就在顶级学术期刊上证明了另一种可能！他们通过强化学习让模型自主发展出推理能力，完全摆脱了对海量人类标注数据的依赖。这不仅大幅降低了AI研发门槛，更将整个领域推向更开放、高效的阶段。与此同时，国产芯片的崛起和AI投资泡沫的隐忧，正引发我们对技术自主与理性发展的深刻思考——这场AI革命将如何重塑我们的未来？

Hello大家好，欢迎收听我们的播客，我是主持人凌薇。今天，我们有幸请到了陈明先生，他是ai领域的专家。陈明跟大家打个招呼。大家好，我是陈明。很高兴来和大家聊聊ai的话题。那今天咱们来聊一聊最近让全球科技圈都为之一震的事情。中国的ai团队deep sick用不到30万美元的训练成本。在顶级学术期刊上，证明了另一种可能。对，这个真的是最近炒的特别热，咱们赶紧开始聊，咱们来聊第一个部分，这个学术上的突破，咱们就特别想知道，20000模型它到底在哪些方面，是做到了真正的创新。然后这些创新又带来了哪些实际的影响。就deep seek r one它最大的亮点就是它是完全靠强化学习自己发展出的推理能力，就它不需要像以前那些大模型一样，要靠大量的人类标注的数据来喂它，这意味着什么？这意味着模型的训练方式本身就发生了一个根本的变化。没错，而且它的训练成本也非常的低，只有29万4000美元这个价钱是传统的大模型训练成本的一个非常小的比例。然后同时，它也把这个模型的细节全部都开源了，全球的学者都可以去基于它的这个结果再做进一步的改进。所以它是真正的把这个ai领域带到了一个更开放更高效的一个新的阶段。那这个deep seek r one模型，它具体是怎么做到通过强化学习来发展出推理能力的就它其实是一个两阶段的训练过程。首先，它是一个自洽的训练。他自己跟自己玩儿，通过奖励模型，澜给他反馈，不断的去优化他的策略。直到他能够非常一致的给出正确的答案。听起来，他有点像在不断的自我迭代中找到了这个推理的窍门。没错，而且他这个方法就比传统的方法要高笑很多，而且它完全就是靠数据驱动。所以它在这个数学代码包括一些逻辑推理类的任务上面就表现得非常的突出甚至它在一些专业的基准测试上面，已经可以跟那个最顶尖的开源模型一较高下了。deep seek r one的诞生到底标志着ai领域发生了哪些底层的变化？首先，它是一个非常鲜明的例子说明，你并不需要靠海量的人类标注的数据和超强的硬件来堆砌出一个高性能的ai系统反而它是一种更自主更高效的方式也可以通过算法的创新来大幅的降低对算力的需求所以这是一个非常好的一个降低门槛儿的一个事情让更多的研究者可以专注于提升模型的能力，而不是说去盲目的追求参数的数量。所以这是一个非常大的进步，对于整个学术界和产业界来讲，都是一个非常大的镜步好，学术突破这部分内容咱们就先聊到这儿，休息一下，马上回澜我们来聊第二部分技术自主，我想问一下，最近中国监管部门叫停订单，英伟达的rtx pro6000d芯片，这背后到底有哪些深层的考量？其实这个决定背后有两层原因，第一，就是英伟达的这个芯片虽然说性能很强，但是它其实在一些关键的技术上面还是受限于美国的出口管制，那这部分技术就可能导致我们在一些高安全的场景下面会遇到一些风险。就是说不是单纯的追求性能了，安全性和自主性现在放在第一位了。没错，而且现在国产的这些芯片，比如说像华为的申腾还有寒武纪的这些处理器其实已经可以在很多场景下面去替代英伟达的这些解决方案了，而且他们其实更符合我们自己的安全标准和我们的开发需丘那现在叫停订单，其实也是为了去加速我们的技术升级和产业的自主化。那我想问一下，deep seek在推动ai技术的自主化方面到底带来了哪些具体的影响？deep seek，其实它就是通过一种非常创新的强化学习的方法，它大大减少了对于这种大规模的人类标注数据的依赖，那这就意味着，我们可以在一些特定的领域去快速的训练出比较专业的ai模型。而且它的成本也大大降低了，所以其实不光是省钱，而是整个研发的流程都变得更灵活了。没错，而且deep c还把训练的细节全部都开源了，那全球的学者都可以基于它的结果再去做进一步的改进。那这就意味着整个ai的技术进步的速度就被加快了。同时，它也让我们看到了这种算法的创新和数据的自主性其实是可以真正的去推动一个产业的升级的。那你觉得，就是说最近中国在ai芯片和算法上面的一些自主化的举措会给整个行业带来哪些深远的变化？其实国产的这些芯片和算法的崛起，其实它已经让国内的ai的计算资源被更公平的分配了，那很多的初创企业也可以借此机会去摆脱对于海外技术的这钟意赖。所以创新和竞争的氛围是不是也在变化。没错，而且就是这种开源和这种自主的这种路线，其实也让中国的ai产业更有韧性，那也为全球的ai的安全和标准制定都提供了中国的话语权。那未来我觉得就会看到更多的创新的应用和漠视，都会因为这种技术自主而不断的涌现出来。聊了这么久的自主技术，感觉信息量不小，咱吸口气，待会继续。我们现在来聊第三个部分就是投资狂热和泡沫那最近这个美国在ai上面的投资热潮到底有哪些让人觉得有点过热的表现今年，美国的企业在ai基础设施上面已经投了4000亿美元。那这就已经快赶上2021年的那个互联网泡沫时期的投资了。那这些投资大部分都去了大型的科技公司那这就导致了整个市场的估值被推到了一个非常高的位置所以就是说这个资金其实花的是相当惊人的。没错，而且就是投资几乎都花在了马上就会过时的服务器和芯片上，那这其实就是一个非常明显的信号，就是这个市场已镜有点脱离了实际的需求而更多的是一种投机和炒作。那这种疯狂的投入也让ai的泡沫越吹越大，你觉得现在这个ai的投资热潮和互联网泡沫时期有哪些惊人的相似之处。我觉得最明显的就是，大家都把ai当成了一个可以带来暴利的投资标的那大家就是疯狂的往这个领域里面投钱。那这些资金大部分都涌向了少数的大公司，那大部分的初创企业其实很难获得公平的竞争环境，所以就是说这个市场的结构已经开始出现那种两极分化的苗头了。而且投资者对于这种ai的应用前景是极度乐观的那这种情绪又推高了市场估值，那当现实中的盈利没有办法跟上这种炒作的话，那这个泡沫就很有可能一下子就破裂了那到时候就是整个市场会经历一个非常剧烈的调整。如果说这个ai的投资泡沫真的破裂了，会产生哪些连锁反应？首先，美股的估值很大程度上是建立在ai的这种预期上的，那如果说逾期落空的话，那肯定市场会大幅的下挫。那尤其是那些依赖于ai的这些大型科技公司，那他们的市值就会大幅的缩水，那是不是就是说投资者会面临巨大的损失。没错，那肯定就是说，很多人就会开始抛售，那这个抛售又会带动整个市场的恐慌，那这时候不光是股市，包括商业地产也会受到冲击，因为大家都把钱从这些领域撤出来，那同时，就是大型的数据中心的项目也会被低价出售，那有很多的初创企业和服务提供商就会根本就撑不下去那就会有很多的失业，包括政策层面也会加大对这种风险的管控，那整个经济的增长也会被拖慢。对，今天咱们聊了这么多，关于中国的这个ai，团队是如何用低成本的方式实现技术上的突破然后，也聊了聊这个自主创新的重要性，以及投资过热带来的一些风险。那其实归根结底，只有持续的创新，加上李信的投资才能够让ai真正的造福人类好了，那么这期节目咱们就到这里了，感谢大家的收听，咱们下期再见。