?無盡的算力戰爭

1965年6月的一個深夜，決定成為一名偉大的小說家的史努比，在一臺沉重的老式打印機上，敲下了引人入勝的名著開頭：

在一個漆黑的、風雨交加的夜晚…

據說，史努比構思的一切精彩小說，都是從這個艮古不變的開頭寫起的。

也就在這一年，史努比戰勝了肯尼迪、赫魯曉夫、披頭士等強大對手，登上了《時代》雜志的封面。它覺得它當之無愧。

然鵝，一個美麗童話的終結，總是意味著另一個天方夜譚的開始。

2022年12月，年僅8歲的伊薩克·亞當斯命令一個冰冷的程序，寫一個類似于史努比的小說開頭。很快，他得到了它：

那是一個凄涼的大霧之夜，是那種讓最勇敢的人也感到戰栗的夜晚…

看到這個遠超史努比的小說開頭，亞當斯睜大了眼睛，怯生生地縮回手指，以為看到了神跡。

事實上，為人們寫詩、寫小說，僅僅是這個軟件最粗陋的應用。而一切故事的開始，都發生于2022年11月30日。

這一天，OpenAI倉促發布了該公司落后一代的大型語音AI模型，用于垂直打擊市場上同類聊天AI產品，這就是在GPT-3基礎上微調而成的：

ChatGPT。

市面上的同類營銷產品應聲倒地，整個世界為之徹底改變。

北密歇根大學的學術委員會激烈地抨擊了ChatGPT，因為它撰寫的論文通過了盲審第一輪；硅谷高科技公司的HR叫苦不迭，因為有中學生通過ChatGPT答題，順利通過了年薪50萬美元的工程師筆試。

ChatGPT不僅能夠以自然語言與人類進行互動問答、撰寫小說劇本，還能生成可用的編程代碼、學術論文…它似乎無所不能。

那么古爾丹，代價是什么呢？

答案就矗立在距離美國首都華盛頓僅有數十英里的微軟云數據中心。

被稱之為北弗吉尼亞州數據中心的大樓里層層疊疊地堆滿了服務器，粗壯的同軸電纜把來自世界各地的指令導入其中，代碼總量達350G的ChatGPT通過高性能的GPU處理數據，在輸出結果的同時，也消耗了天量的電力，產生了大量的熱能。

國際能源署（IEA）發布的白皮書指出：

ChatGPT每響應一個請求需要消耗2.9瓦時，這相當于一個5瓦的LED燈泡亮35分鐘。

盡管北弗吉尼亞州數據中心擁有275個數據中心和超過2600兆瓦的配套電力，盡管在這里電價已經低至0.07美元/千瓦時，但這依然是一個沉重的負擔：

ChatGPT每天都需要響應90億次問題指令，每年消耗的電力是9太瓦時（1太瓦時=10^9千瓦時，1千瓦時即為1度電），接近一個中等核電站的全年滿負荷發電量。

AI大模型能源消耗的瘋狂飆升，源于支持AI運行的芯片組，后者被廣泛應用于“更高、更快、更強”的算力戰爭。

一方面，高算力要求高性能的芯片集成，對應著功耗的增加；另一方面，高功耗又會增加芯片的發熱量。

IEA報告指出，數據中心的電力需求主要來自計算和冷卻兩個方面，兩者各占總電力需求的40%。而它們又反過來推高了ChatGPT的運營成本。

目前，ChatGPT API的價格是0.002美元/千token。相當于每輸出100萬個英文單詞支付2.7美元，也相當于輸出50萬個中文需支付18元人民幣。

IEA報告估算，如果全球60%的AI算力需求可以經算法優化后由中端芯片承載，由此節約的成本將以萬億美元計。

但事實上，算力戰爭從未停止，高性能芯片的需求一再被拉升——近年來，英偉達昇騰芯片的出貨量，每年增速都接近300%，還供不應求。

對此，硅谷的高科技公司似乎并不在乎。在投資人的慷慨解囊下，它們不用在乎“燒錢”，也不用在乎被諷刺為“大力出奇跡”，只要成為最終活下來的勝利者，這些都不是事。

只是，AI應用必然要因為追逐算力，而被卡在高成本的怪圈中嗎？

一家來自中國的初創公司決定說“不”。

2025年1月20日，一家名為DeepSeek的中國人工智能公司發布了DeepSeek-R1 模型，其性能可比肩OpenAI o1正式版，但由于采用強化學習，其成本已經降到了不可思議的地步。

綜合36氪等媒體報道，GPT-4o模型訓練成本約為1億美元，而DeepSeek僅用了2048塊GPU，訓練了不到2個月，共花費550多萬美元。其成本只有GPT-4o的1/20。

低廉的成本成為DeepSeek“免費商用、完全開源”策略的底氣所在，由此形成的沖擊，超乎了幾乎所有人的想象。

最先被震驚的是華爾街的投資人，他們驚呼DeepSeek是“來自神秘東方的魔法”。無數投資人忙著訂飛往杭州的機票，哪怕是所謂的紅眼航班也不要緊，哪怕大洋彼岸正忙著過年…也不要緊。

投資嗎，就要拿出三顧茅廬的誠意來啊，混蛋！

然后感受到威脅的是硅谷的科技精英。畢竟550萬美元的訓練成本過于寒磣，它甚至于不及一名資深AI工程師的年薪。

現在，這么低成本的AI模型登陸應用商店，硅谷的AI工程師能怎么辦？他們也很絕望啊，難不成要自愿降薪到1/20？

而美國網友則樂瘋了。1月27日，DeepSeek應用登頂蘋果美國地區應用商店免費APP下載排行榜，在美區下載榜上超越了ChatGPT。

一時間，從太平洋西岸的洛杉磯到太平洋東岸的上海，DeepSeek的名字無人不知無人不曉，而從寂寂無聞的發布到席卷全球的追捧，它僅用了不到一周的時間。

?DeepSeek強在哪里？

美國著名財經頻道CNBC在最新訪談節目中表示，DeepSeek 的出現，對以 OpenAI 為代表的主流AI巨頭構成了實質性威脅。

但我們都知道，人們都已經習慣于夸大競爭對手的強大，以此索要更高的投入。

那么，DeepSeek究竟好在哪里？

讓我們從一篇16頁的論文談起。

2025年1月22日，DeepSeek AI在GitHub公開了一篇學術論文，介紹了DeepSeek系列模型的技術邏輯，從中說明了如何在Open AI的基礎上進行蒸餾優化。

在論文的引言部分中，作者指出一個反直覺的結論：

Open AI的o1模型之所以取得成功，是因為它沒有像傳統大模型一樣，把算力集中在模型的預訓練上，而是把更多資源分配給模型的推理，賦予后者更多的算力，以實現性能的大幅提升。

打個比方，一個好的教師，好就好在沒有讓參加考試的小朋友把時間和精力集中在“刷題”之上，而是讓他們集中思考怎么把問題分解，轉化為已知問題。

（傳統的AI大數據模型中，預訓練是很重要的一環，它限定了AI“學什么”）

不過，因為Open AI的o1模型沒有開源，DeepSeek的開發者也不知道具體的邏輯原理，相當于試卷中只有標準答案，但沒有解題過程。

因此，開發者就通過“大范圍強化學習”（ large-scale reinforcement learning）的策略，讓模型在缺少“外部監管”的環境中，自己根據標準答案，在試卷上進行反復推理，做錯了修改，做對了予以價值評判，給予正反饋。這就是DeepSeek R1-zero模型的基本原理。

當然，除了強化學習的技術，開發者還加入了GRPO優化和正則化獎勵。

GRPO優化（Group Relative Policy Optimization）是采用分組，對同一個問題生成多條候選輸出，并以組內相互比較的方式來估計相對獎勵的方法。

打個比方，GRPO更接近于“小組競爭學習法”，也就是把全班同學分為若干個小組，組員合作完成解答成果，然后做好PPT，派代表上臺講解解題過程，而授課教師全程評判，選取“最符合答案”的解題思路，然后把它作為下一輪的標尺（benchmark），發放給所有的小組，讓各小組繼續學習，開始第二輪的答題…如此反復，逼近最滿意解。

采用GRPO的AI模型，計算資源的消耗量下降了約40%，訓練速度提升了兩倍以上。

所謂正則化獎勵（Regularizer Reward），是指在得出的完整答案中，根據經驗風險最小化的原則，加上一個規則化項（regularizer）或罰項（penalty term），調整答案的權重。

這就相當于小朋友完成答題后，除了要求答案正確，還要求解題過程必須完整（程式化）、字跡清晰（標準化），絕不能和數學大神一樣思維跳脫，動不動就寫出“由上易得”、“顯然有”…之類的虎狼之詞。

正則化獎勵的優勢，不僅僅是便于溯源，而且還能遏制機器學習過程中拼湊答案的不良苗頭——畢竟問題是已知的，結論也是已知的，中間蒙一下瞎寫一個答題過程，也是人/機器之常情。

經由正則化獎勵獲得的實驗結果，可以讓GRPO的迭代學習更有效率，更加優化。

總之，感謝即使翻譯工具，讓我這個門外漢也能囫圇吞棗地了解DeepSeek的基本學習策略。

而這三大策略的“組合技”威力也是巨大的。

例如強化學習策略減少了監督微調過程；獎勵機制便于篩選出更優質的語料，指導模型改進推理；GRPO則提高了訓練效率，減少了功耗。更重要的是，在沒有預設代碼的背景下，DeepSeek在迭代強化學習的過程中擁有了“頓悟”的感覺，非常接近“一力降十會”的Open AI模型。

此外，DeepSeek R1的蒸餾技術也非常出彩。所謂蒸餾技術，就是把大模型的推理能力遷移到小模型中，從而實現計算效率與性能結果的動態平衡。

打個比方，就是先用R1大模型生成數十萬條高質量的推理樣本，然后以這些樣本作為監督微調的范式，去訓練小模型，從而讓小模型在某些方面達到接近于大模型的性能。

論文中列舉了一個有趣的例子，在解答一道國際數學奧賽題的過程中，經過蒸餾技術訓練的千問模型（擁有7B的參數，也就是70億個參數），在性能上已經接近了此前的32B模型（擁有320億個參數）。

(論文發布后，有研究人員經過測試，基本復現了圖表中的統計結論，由此引發業界轟動）

但這并不意味著DeepSeek甫一出世，就能取代其他AI產品，就能終結AI行業對算力的依賴（例如有人狂言，DeepSeek R1發布后，英偉達的芯片滯銷，穿皮衣的黃教主趕緊來訪問中國了…）

Open AI的前代教父卡帕西一再表示：

（DeepSeek R1的成功）并不意味著大模型不再需要GPU的大規模集成，因為我們必須確保模型不浪費現有資源。

作為圈內大佬，卡帕西的話比較含蓄。他其實是說：

DeepSeek R1模型很可能是把ChatGPT的模型的知識蒸餾到了新模型之中，以之前存在的海量高質量模型提取出少量的高質量數據，以此作為新模型的訓練數據，進而得到接近于原始數據的訓練效果。

也就是說，Deepseek是一個善于從知識的汪洋里采摘明珠的孩子，這當然是極好的。但不能因此認為，為知識的海洋添加活水的其他孩子就不重要了——傳統的大數據模型（例如Open AI）就是“其他的孩子”，而它們使用的工具，就是GPU集群。

你不能因為學生模型有著出色表現，就否認教師模型的作用。

這里我需要強調一點，DeepSeek并不是Open AI的換皮產品，但它在應用部署過程中使用了蒸餾技術，并將ChatGPT作為教師模型，這一點是大概率的事。

例如某媒體報道。一位科技圈知名評測研究員曾報告一個早期DeepSeek版本的bug：當你問“你是什么模型”的時候，DeepSeek說它是：

ChatGPT。

所以Open AI的CEO山姆·奧特曼在近期發文稱：

復制你知道有效的東西是相對容易的，而嘗試一些新的、有風險且你不知道效果如何的事情，是極其困難的，但那也是最酷的事…

（凹凸曼教主的發言，沒有一個字提及DeepSeek，但沒有一句話不在暗示DeepSeek，其中糾結，用心良苦）

但我們并不能因此否認DeepSeek R1的偉大。

在某種程度上，高質量的蒸餾才是DeepSeek R1模型的最突出貢獻。這意味著“分布式AI”成為一種可能。換而言之，我們可以把算力較低的機器（例如家用計算機，小型服務器，甚至手機）接入大模型，經過蒸餾訓練后，得到與大模型接近的性能。

而如果把眼界放得更長遠一點，高質量的蒸餾技術，可以緩解算力緊張的危機。對于GPU進口大門被限制、相關資源有限的國家來說，更是具有重大的工程意義。

因此，像Deepseek這樣的AI是藏不住的。

就算它有諸多不如意之處，它的口碑也會從每一次免費對話中流出來，攔不住，也斷不掉。

哪怕很少有人能夠說出它的原理，但也已經不重要了。

?那些開發了DeepSeek的年輕人

掌聲如潮水般涌起，涌向僅有140名員工的DeepSeek公司。

美國硅谷的同行稱之為“神秘的東方力量”，誠邀團隊人員參加最前沿的會議；而在國內，各路同行公司揮舞支票，盼望著DeepSeek開發團隊人員的加盟。

最新的消息是，雷軍成功地以千萬年薪挖角“天才AI少女”羅福莉。對此，DeepSeek稱，研究員羅福莉確實已經離職，但不清楚是否加入了其他公司。

如彗星般崛起的羅福莉，其實是一名“95后”。她在攻讀北京大學計算語言學碩士期間，因在國際計算語言學協會（ACL）上發表多篇論文而聲名鵲起，然后畢業后加入阿里巴巴達摩院，再在2022年進入幻方量化，參與DeepSeek大模型項目。

（作為一名自信的95后，羅福莉在社交媒體上回答了網友的提問，并公布了自己的照片）

而整個DeepSeek團隊，甚至它的母公司幻方量化，基本由年輕人構成。

例如在2023年5月，DeepSeek發布V2模型時，在主頁上重點介紹了作出卓著貢獻，但又最為年輕的兩位成員。

第一位是2013年被保送到北京大學物理系的廣東人高華佐，第二位是2017年考入北京郵電大學的湖南新化人曾旺丁。

他們是那么的年輕，但在二十多歲的年紀時，就已經為改變這個世界盡了一份自己的努力。

而幾乎每一個DeepSeek團隊的成員，都對公司創始人梁文鋒表達了敬意。

在接受騰訊“暗涌”的專訪時，梁文鋒表達了他選人、用人的標準。他說，過去很多年，中國公司習慣了別人做技術創新，我們拿過來做應用變現，但這并非是一種理所當然。這一波浪潮里，我們的出發點，就不是趁機賺一筆，而是走到技術的前沿，去推動整個生態發展。

隨著經濟發展，中國也要逐步成為貢獻者，而不是一直搭便車。例如過去三十多年 IT 浪潮里，我們基本沒有參與到真正的技術創新里。我們已經習慣摩爾定律從天而降，躺在家里 18 個月就會出來更好的硬件和軟件。

因此，梁文鋒選人的第一個原則，就是好奇心和創造欲。

例如他說，團隊成員在午歇期間聊天，聊起人工智能的本質是不是語言。因為人類的思維最終是以語言表達出來的，你以為你在思考，其實是在腦子中組織語言，它們看上去是一回事。

梁文鋒認為這個想法很有意思，愿意提供資源，鼓勵成員去了解語言學相關知識，去驗證這個猜想——這個猜想的答案也許無用，也許會成為催生人工智能的關鍵。

除此以外，梁文鋒喜歡從國內的TOP高校招募應屆生。

他認為，也許行業中前50名頂尖人才可能不在中國，但我們能利用本土人才打造這樣的人。因為本土大學的應屆生，往往有著敢愛敢做的創新精神。

梁文鋒說，應屆生有一個好，就是認為所有的套路都是上一代的產物，未來不一定成立，這對創新是非常重要的。

因為如果追求短期目標，找現成有經驗的人是對的。但如果看長遠，經驗就沒那么重要了。例如做一件事，有經驗的人會不假思索告訴你，應該這樣做，但沒有經驗的人，會反復摸索、很認真去想應該怎么做，然后找到一個符合當前實際情況的解決辦法。

因此幻方量化有個招人的原則，就是核心技術崗位，基本以應屆和畢業一兩年的人為主。

其實，就連梁文鋒創立幻方量化時，他本人都沒有任何量化經驗。

2002年，梁文鋒以廣東省吳川市第一中學“高考狀元”的成績考上浙江大學電子信息工程專業，后來又攻讀該校碩士，因為做課題才積累了市場行情數據和探索全自動量化交易。

2010年，碩士畢業后的梁文鋒與同校好友徐進一起創業，并在2015年共同創辦了幻方量化。幻方很快就成為國內四大量化公司之一，2021年管理的基金規模炒股了千億元大關，并獲得基金界的最高榮譽金牛獎。

2019年，為了解決算力瓶頸，梁文鋒創辦了幻方AI公司，投資2億元研發深度學習訓練平臺“螢火一號”，為此搭載了1100塊GPU顯卡。

在GPU卡脖子事件匯總，梁文鋒成為幸運加成的幸運兒。對此，他謙虛地表示：

并不是我在2021年有了什么先見之明，也沒有一個不為人知的商業邏輯，因為如果單純只做量化投資，很少的卡也能達到目的…我主要就是好奇心驅動。

同樣是因為興趣，梁文鋒在2023年創辦DeepSeek公司，宣布要做通用人工智能（AGI）。他說：

一件激動人心的事，或許不能單純用錢衡量。就像家里買鋼琴，一來買得起，二來是因為有一群急于在上面彈奏樂曲的人。

2022年，幻方量化的一位員工以“一只平凡的小豬”的名義，向慈善機構捐款1.38億元，其中的扶持項目涵蓋白血病救助、鄉村工匠、中學生資助、聽障兒童支持、關愛老兵等。有人說，這位員工就是梁文鋒。

2024年10月，梁文鋒的幻方量化發布一份“告投資者公告”，稱未來會逐步將對沖產品投資倉位降低至零。

2025年1月，國務院總理主持召開專家、企業家和教科文衛體等領域代表座談會，梁文鋒在會上發言。

在農歷2024年的最后一天，我們看過了太多灰敗的塌房事件，但AI圈被DeepSeek這條鯰魚攪了個天翻地覆，顯然是一個難得的、振奮人心的好消息。

有人說，當經濟開始進入下行期，資本也進入了冷周期，這可能對生活、工作、創新產生不利。

但我們欣喜地看到，在中國，有這么一批年輕人認為，中國產業結構的調整，讓人們發現過去靠時代紅利賺快錢的機會消失了，而更愿意俯身去做真正的創新。

中國的希望，就在于有這樣的年輕人。

王爾德說：

We are all in the gutter，but some of us are looking at the stars.

（我們都在溝里，但仍有人仰望星空）

——（全文完）——

寫在后面的話：

如果說，像梁文鋒這樣的年輕人，讓我們看到了中國的未來，那么萬科在昨天的驚天劇變，則貢獻了農歷2024年最精彩的冷笑話。

話說，昨天下午，萬科公布預虧450億元、管理層“被退出”的新聞時，我一點兒都不吃驚。畢竟前些天關于祝九哥“進去又出來”的新聞，已經讓人感慨良多了。

但我顯然低估了這個突發事件的戲劇性。

例如，萬科原管理層被勸退后，新接盤的深圳地鐵董事長辛先生擔任萬科新一任董事長，而深圳國資委某負責人稱：

截至2024年底，深圳市市屬國資國企資產超過了5萬億元，規模大、實力強、有能力、有實力，也有足夠的“子彈”，支持地鐵集團通過一切可能的市場化、法治化手段，推動萬科穩健發展。

嗯，這就是改革開放的橋頭堡、市場化最徹底的深圳的答復。

而更秀的是，在萬科發布重磅新聞后僅兩個小時，王石在朋友圈發文稱：

國家隊出手相助！

我愿稱之為2024年中國房地產為人民群眾貢獻的最好笑的笑話，沒有之一。

Anyway，祝讀者胖友們新年玉快~

覺得有趣，請關注公眾號：將軍箭

28 Jan 2025

點擊“分享”和“贊”，感謝你的支持