人工智能的世界一直是“燒錢”大賽，AI公司訓練一個大模型，動輒就是上億美元的算力成本，GPU芯片一買就是上萬塊，就跟不要錢一樣。

可就在大家以為“沒錢玩不轉”時，一家叫DeepSeek（深度求索）的中國公司，直接來了個降維打擊——他們只用2000塊芯片，就打造出了世界級的AI系統，而別的公司起步就要1.6萬塊！

DeepSeek-R1使用MIT協議開源，意味著任何人都可以自由使用該模型，包括商業用途。用戶可以在DeepSeek官方網站和App使用官方提供的服務。
DeepSeek-R1上線時提供的API服務定價為每百萬輸入tokens 1元人民幣（緩存命中）/4元（緩存未命中），每百萬輸出tokens 16元，輸出API價格僅僅只有OpenAI o1的3%

消息一出，全球科技圈一片嘩然，金融市場甚至都跟著抖了三抖。DeepSeek是怎么做到的？他們到底用了哪些“黑科技”？今天我們就來揭開這場“AI界的價格屠夫”行動！

AI訓練有多燒錢？

要訓練一個AI大模型，你得讓它在海量數據里“泡澡”，學習各種知識，從寫詩、編程，到做菜、講笑話，全都得拿下。而這一切，都靠神經網絡來實現。

簡單來說，神經網絡就像一個超大號考試刷題機，它瘋狂分析數據，總結規律，不斷調整自己，直到能精準回答各種問題。可問題是，這種“刷題機”太費電，太費芯片了！

現在訓練頂級AI，一般都要用英偉達的GPU芯片，一塊4萬美元起步，組裝起來就是一臺超級計算機。這些AI公司動輒上萬塊GPU，光是電費都夠你買好幾套房。

所以，DeepSeek想到了一個問題：“有沒有可能，花更少的錢，辦更大的事？” 于是，他們找到了一條不走尋常路的捷徑——“混合專家”+“省位存儲”+“精確計算”！

第一招：“混合專家”，讓AI團隊分工明確！

一般AI公司訓練模型的方法是“一鍋煮”——所有任務都讓同一個大模型來學，不管是寫情詩，還是寫代碼，全都一視同仁。這就像讓一個人既當詩人，又當程序員，還得兼職醫生、物理學家……你說累不累？

DeepSeek的想法是：“何必讓一個人全干？干脆讓不同的專家各管一攤！”

于是，他們采用了 “混合專家”（Mixture of Experts，MoE）的方法，把AI拆分成很多個小專家 ，比如：

• 寫詩的專家：專門學怎么寫優美的詩歌；
• 編程的專家：專門研究代碼的邏輯；
• 生物學專家：專門鉆研生命科學；
• 物理學專家：負責牛頓、愛因斯坦的活兒……

然后，再加一個“通才”模型，就像一個主編，負責協調所有專家的工作。這么一來，AI訓練的效率大幅提升，因為每個部分都專注自己的領域，不需要所有數據都滿世界亂傳，節省了大量計算資源！

第二招：“省位存儲”，AI也能“壓縮數據”！

還記得你上學時老師講的圓周率 π 嗎？完整值是3.1415926535……，但一般我們只用3.14，因為精度夠用了。DeepSeek的AI訓練也用了類似的技巧。

傳統AI訓練時，每次計算都會用16位存儲，但DeepSeek的工程師發現，其實用8位存儲也夠用了！相當于數據壓縮了一半，但精度幾乎不受影響。

這就好比你買了一堆薯片，袋子看著挺大，但實際里面90%都是空氣。DeepSeek直接把這些“空氣”擠掉，只留真正有用的數據，一舉減少了一半的計算量！

第三招：“精確計算”，該摳的地方摳，該精準的地方精準！

當然，光是“省位存儲”還不夠，DeepSeek在計算時還用了一個妙招——“該省就省，該精確就精確”！

在做普通計算時，他們用8位存儲，節省計算量。但當模型做關鍵計算（比如決定AI怎么回答你的問題）時，他們會臨時把數據擴展到32位，確保計算結果足夠精確。

這就像，你平時做飯可以隨便撒鹽，但做蛋糕的時候，就得精準到克，不然味道全毀了！DeepSeek的AI訓練也是這個道理，在不影響結果的地方省錢，在關鍵地方下足功夫！

DeepSeek的成功，讓AI降本成現實！

DeepSeek的這些“省錢大法”，讓他們用2000塊芯片，就干出了1.6萬塊芯片的活兒，訓練成本只花了600萬美元，比Meta的十分之一！

這就像別人開法拉利燒油狂飆，DeepSeek直接造了輛節能超跑，跑得一樣快，還超級省油！

DeepSeek的成功告訴我們，AI訓練不一定非要砸錢，關鍵在于技術創新。他們的做法，未來可能會被更多公司采用，讓AI訓練成本大幅下降，讓AI技術更加普及！

所以，DeepSeek到底做對了什么？答案很簡單：他們不是靠“砸錢”取勝，而是靠“聰明”取勝！

未來，AI的價格戰才剛剛開始，我們拭目以待！