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日期: 2025-01-27 | 來源: 未盡研究 | 有0人參與評論 | 字體: 小 中 大
DeepSeek會影響眾多企業AI戰略。隨著成本降低和開放訪問，企業現在可以選擇替代昂貴的專有模型，例如OpenAI。DeepSeek的發布可能會使前沿AI 功能的訪問變得民主化，使較小的企業能夠在 AI 軍備競賽中有效競爭。
Aravind Srinivas進壹步指出了為什麼美國地精英階層開始產生的擔憂更具戰略意義：“比起試圖阻止他們（中國AI企業）追趕，更危險的是他們現在擁有最好的開源模型，而所有美國開發者都在使用它進行開發。這更危險，因為這意味著他們可能會掌握整個美國AI生態系統的心智。歷史告訴我們，壹旦開源趕上或超越閉源軟件，所有開發者都會轉向開源。”
中國與美國
在美國對中國實施芯片封鎖的背景下，DeepSeek展現了壹種真正的創新——需求推動的創新。中國企業在僅能從中國本土企業獲得比美國落後壹兩代GPU條件下，依然能夠開發出優秀的基礎模型。這種創新不僅僅依賴於GPU和資本的軍備競賽，而是通過算法、架構和工程的創新實現了突破。
關於OpenAI的護城河問題，2023年5月，在Meta發布了Llama開源模型後不久，谷歌內部即有人提出，我們沒有護城河，OpenAI也沒有。
今天，是這壹問題再次提出的時候了。首先是OpenAI的護城河在哪裡。隨著AI技術進入實際應用領域，性價比成為關鍵因素，而非單純追求最先進的模型。OpenAI等公司投入數拾億甚至上百億美元進行預訓練和基礎設施建設，但如果其技術護城河不夠深，其商業模式將面臨挑戰。這種高投入的模式是否可持續，成為從硅谷到華爾街令人感到焦慮的問題。
DeepSeek已經證明，美國無法在 AI 領域獲取絕對的競爭優勢，甚至那些科技巨頭都無法取得絕對的優勢。
應該看到，以AI發展的全棧技術來看，中國與美國依然有明顯的差距。越往底層走，差距越明顯。在AI芯片領域，從GPU到HBM，中國自主技術的差距在兩代到叁代。而這壹輪AI創新的壹個突出特征，是科技巨頭主導的，它們擁有自制芯片（ASIC）、數據中心、雲計算、AI平台及工具鏈、操作系統、殺手級應用，建立起全棧技術的垂直整合體系，其中尤以亞馬遜、微軟、谷歌這叁大雲服務巨頭為代表。
OpenAI也在向壹家AI科技巨頭演變，它依然擁有強大的技術能力和品牌影響力。它正在從基礎模型向上下游擴展，建立起自己的應用芯片團隊和數據中心，加快布局基於推理模型的智能體，並全面探索其商業模式，如果昂貴的而又尖端的推理和智能體技術，最終證明能解決復雜和有價值的問題，在性價比上依然擁有強大的競爭力。
Srinivas認為Meta仍然會開發出比DeepSeek 3更好的模型，“不管他們叫它Llama 4還是3點幾”。他特別強調了Meta在開源領域的貢獻：“實際上，Meta的Llama 3.3技術報告非常詳細，對科學發展很有價值。他們分享的細節已經比其他公司多得多了。”相比之下，DeepSeek的技術報告沒有公布訓練數據來源。
Srinivas認為，與其擔心中國的追趕，更重要的是保持創新勢頭，繼續推動技術進步。“我們不應該把所有精力都集中在禁止和阻止他們（中國AI企業）上，而是要努力在競爭中勝出。這才是美國人做事的方式——就是要做得更好。”
對攻的比賽更精彩。蛇年讓我們期待Llama 4，Grok 3，也期待 OpenAI-o4, Claude-4, 還有Gemini-2.5或者3，甚至GPT-5。- 新聞來源於其它媒體，內容不代表本站立場！
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