2025 年春节前夕，人工智能领域诞生了一项重大成果 ——DeepSeek 发布 DeepSeek - R1 大模型。这一模型迅速引发广泛关注，在苹果 AppStore 中国区免费榜登顶。

DeepSeek 采用开源策略，依据宽松的 MIT 许可证，公开了模型权重、训练方法等核心内容，吸引全球开发者参与，为中国人工智能发展开拓新路径，展示出中国在该领域的巨大潜力。

一场席卷全球的“DeepSeek 现象”

1、出圈三部曲

DeepSeek - R1 的成功并非偶然，历经技术奇点、生态风暴和资本狂欢三个阶段。

在技术奇点阶段，R1 模型凭借 671B 参数量，在 AIME24 数学竞赛中展现强大推理能力，击败拥有 405B 参数的 Claude，且推理速度快 3 倍，标志着 DeepSeek 在人工智能技术上取得重大突破。

R1 模型开源后，迎来生态风暴。开源 10 小时内，GitHub 星标数突破一万，显示全球开发者对其高度关注。Perplexity 等开发者基于 R1 开发垂直应用，拓展了模型应用场景，构建起庞大的生态系统，推动 R1 在不同领域广泛应用。

资本狂欢是 DeepSeek 出圈的重要表现。受其影响，中概股 AI 板块单日市值暴涨 2000 亿，吸引全球投资者关注。腾讯、阿里等行业巨头为应对竞争，紧急调整大模型战略，加大在人工智能领域的投入。

2、中美 AI 攻防战

DeepSeek 的崛起引发中美 AI 激烈竞争。

成本方面，OpenAI 的 GPT - 4 训练成本超 1 亿美元，而 DeepSeek 仅需 500 万美元，成本优势使 DeepSeek 在市场竞争中更具竞争力，能以更低成本提供高质量人工智能服务。

硬件层面，英伟达 H100 芯片虽处于行业领先，但供应紧张，价格溢价 300%。DeepSeek 通过技术创新，使用 4090 显卡集群达到媲美 A100 的性能，突破硬件限制，降低对高端芯片的依赖。

政策上，美国商务部将 DeepSeek 列入 “实体清单”，试图限制其发展。中国商务部迅速反制，限制出口 LoRA 压缩技术，保护中国人工智能技术核心竞争力，彰显在该领域竞争的决心。

DeepSeek 技术突破

1、算法革命——用简单对抗复杂

DeepSeek 在算法上大胆创新，采用组相对策略优化（GRPO）算法。该算法舍弃传统奖励模型，直接依据答案正确性优化模型。与传统算法相比，GRPO 算法使训练成本骤降 90%，推理延迟缩短 40% 。训练过程中，模型出现自我优化的 “Aha 时刻”，某次迭代时自主调整思考路径，错误率下降 27%，进一步提升性能。

2、硬件博弈——卡脖子下的极限突围

面对国外硬件限制，DeepSeek 在硬件技术上取得重大突破。采用混合专家模型（MoE）架构，671B 总参数在每次推理时仅激活 37B，提升推理效率 3 倍。通过动态路由机制，门控网络精准选择专家组合，将 GPU 利用率提升至 92% 以上。自研 PTX 框架降低对 CUDA 的依赖，训练成本压缩至行业 1/20，适配华为昇腾 910 集群时，训练效率提升 25%，性能损失仅 3%。

3、开源生态——人民战争的胜利

开源策略是 DeepSeek 成功的关键因素之一。公开模型权重、训练日志、优化细节等，吸引大量开发者参与。Perplexity 等团队基于 R1 开发垂直应用，形成良好的生态正循环。DeepSeek 的 API 价格仅为 GPT - 4 的 1/10，单次推理成本降至 0.001 美元，市场竞争力强。在社区共创方面，GitHub 上 DeepSeek 的星标数两周内突破 10 万，远超同期发布的 Claude 3 Opus，获得社区高度认可。

中国式创新基因

1、梁文锋 VS 山姆・奥特曼

梁文锋和山姆・奥特曼分别作为 DeepSeek 和 OpenAI 的核心人物，在多方面存在明显差异。

梁文锋毕业于浙大计算机系硕士，行事低调，近 3 年仅公开露面 2 次。在他领导下，DeepSeek 股权高度集中，决策效率高。梁文锋秉持 “技术没有秘密，但重置需要时间” 的理念，专注技术研发，带领团队突破技术瓶颈。

山姆・奥特曼是斯坦福辍学生，行事高调，在 Twitter 上拥有超千万粉丝。OpenAI 采用理事会制，决策流程较长。山姆・奥特曼提出 “万物摩尔定律”，期望借助人工智能实现社会变革。

2、边缘崛起的生存智慧

DeepSeek 能在激烈竞争中脱颖而出，得益于独特的发展策略。

在需求驱动方面，DeepSeek 从量化金融的实际痛点出发，开发针对性的人工智能解决方案，避免盲目追逐学术热点，产品更贴合市场需求。

DeepSeek 注重快速试错，30 人团队仅用 3 个月完成 R1 - Zero 的自进化训练，通过不断尝试改进，快速迭代产品，提升技术水平。

人才培养上，DeepSeek 坚持本土化创新，V2 模型研发团队均为本土人才。这不仅培养了本土人工智能人才，也为中国人工智能产业积累了宝贵经验。

DeepSeek 六大成功密码

DeepSeek 的成功得益于多方面的经验，主要包括算法优化、硬件变通、开源生态、成本革命、敏捷开发和需求导向这六个关键要素：

1、算法优化

采用混合精度训练技术，智能分配计算精度，在保障训练稳定性的同时提升效率。在混合专家模型（MoE）架构中引入创新算法，有效解决 “不规则损失峰值” 问题，减少重启训练检查点的频率，从而缩短开发周期。

2、硬件变通

面对无法获取最新 GPU（如英伟达 H100）的情况，通过优化算法适配上一代硬件（如 H800），仅用 2048 个 H800 GPU 就完成训练。自研 PTX 语言框架，降低对英伟达 CUDA 生态的依赖，增强硬件利用的灵活性。

3、开源生态

完全公开模型参数、训练方法和论文，吸引全球开发者共同协作优化，形成技术迭代的正向循环。其开源策略比 Meta 的 Llama 更透明，通过开源模型降低企业应用门槛，吸引众多开发者基于其技术开发垂直应用，进而构建起生态壁垒，像 Perplexity 等公司已将其模型集成至产品中。

4、成本革命

通过算法优化和硬件适配双管齐下，将模型训练成本大幅降低，降至行业平均水平的 1/20 以下（如 GPT4 训练成本超 1 亿美元，DeepSeek 仅需 500 万美元） 。在推理环节，其 API 价格比 GPT-4 低 10 倍、比 Claude 低 15 倍，凭借价格优势迅速抢占市场份额。

5、敏捷开发

核心团队以 30 岁以下成员为主，推行扁平化管理模式，强调快速试错。这种团队文化使得在技术路线选择上更加灵活，避免盲目追求模型规模，转而专注于效率提升。

6、需求导向

秉持“需求是发明之母”理念，通过变通方案实现技术超越。面对硬件性能差距，选择用算法弥补，而非单纯依赖算力堆砌，满足市场需求。

DeepSeek 与 OpenAI

1、入局时间与发展模式

OpenAI 于 2015 年 12 月 11 日创立，起初为非营利组织，后转型为有限营利模式，发展过程中依靠微软等大公司和大资本的巨额支持，如 2019 年微软向其投资 10 亿美元。

山姆・奥特曼作为 OpenAI 的关键创始人，自 2015 年联合特斯拉创始人马斯克等科技投资界大佬一起创办 OpenAI 后，便引领其一路发展。他从小展露天赋，8 岁学习编程，考入斯坦福大学后辍学创业，凭借开发实时分享用户位置的移动应用程序 Loopt 获得 3000 万美元风险投资，后任职于 YC，展现出对科技产品独特的商业眼光。

DeepSeek 由中国人工智能与量化投资领域的领军人物梁文峰主导。1985 年出生于广东湛江的梁文峰，17 岁以高考状元身份考入浙江大学电子信息工程专业，后获信息与通信工程硕士学位。

2008 年从浙大毕业后，带领团队探索全自动量化交易，2015 年创立幻方量化，通过 AI 技术实现高频交易策略的全面转型，2021 年幻方量化管理规模突破千亿元。2023 年，梁文峰成立 DeepSeek，专注于大模型研发。

2、技术实力

模型参数与训练数据

OpenAI 的 GPT 系列模型参数规模庞大，像 GPT-4 在大规模多模态数据上训练，覆盖海量文本、图像信息，拥有广泛的知识储备，在国际商务沟通、跨国学术交流等通用场景中，凭借多语言覆盖能力能流畅对话并解答复杂问题。CEO 山姆・奥特曼带领团队不断拓展模型边界，力求让模型在各类知识领域都能精准理解与输出。

DeepSeek DeepSeek - R1 在数学、代码、自然语言推理等特定任务上性能出色，比肩 OpenAI o1 正式版。梁文峰带领团队在模型训练上狠下功夫，在中文语境处理上，DeepSeek 优势显著，其训练数据针对性强，对中文语料深度挖掘，涵盖 200 万小时方言语音数据，理解和运用网络热梗、方言更自然，如 “泰裤辣”“尊嘟假嘟” 等表达处理得十分地道，还能使用东北话、四川话等方言交流 。

算法架构与创新

OpenAI 基于 Transformer 架构持续优化，运用强化学习等技术提升模型长文本处理、多模态融合效率及对人类意图的理解能力，让交互更智能。山姆・奥特曼推动团队不断探索前沿算法，保持 OpenAI 在技术创新上的领先地位。

DeepSeek 在算法方面同样有创新突破，采用混合精度训练技术，智能分配计算精度，保障训练稳定性同时提升效率；在混合专家模型（MoE）架构中引入创新算法，解决 “不规则损失峰值” 问题，减少重启训练检查点频率，缩短开发周期。梁文峰凭借自身深厚的技术功底，鼓励团队大胆创新，为 DeepSeek 打造独特的技术优势。

3、应用场景

通用场景

OpenAI 的 ChatGPT 在全球通用自然语言交互场景表现出色，为国际用户提供多语言交互服务。但在国内使用时，存在网络访问不便、需翻墙及使用国外信用卡充值等门槛问题。山姆・奥特曼致力于将 ChatGPT 推广至全球，让不同国家和地区的用户都能体验到先进的人工智能交互服务。

DeepSeek 在国内通用场景中体验更佳，国内可直接使用，微信扫码就能便捷付费。在日常聊天、内容创作辅助（如小说、诗歌、文案撰写）、一般性知识查询等方面，贴合中文表达习惯和文化背景，给用户更亲切自然的使用感受。梁文峰深知国内用户需求，将 DeepSeek 的应用场景重点聚焦于国内市场，为用户打造更贴合本土需求的 AI 服务。

行业应用

 在企业办公领域，OpenAI 技术可集成到办公软件，助力跨国企业实现智能文档处理、邮件撰写辅助等功能，提高办公效率。但由于服务器位于国外，企业使用时数据安全存在风险，面临数据跨境传输合规性问题。OpenAI 推动在全球企业中的应用，不断拓展其在办公、医疗、金融等多行业的应用边界。

DeepSeek 针对国内企业需求，在数据安全合规方面优势突出。其服务器部署在国内，符合国内监管要求，为企业定制专属 AI 服务。

在金融、政务等对数据安全要求极高的行业应用广泛，例如在政务系统中助力公文写作、政策咨询解答；在金融领域，提高银行实现反欺诈识别准确率，降低误报率。在汽车行业，吉利汽车、岚图汽车等已将 DeepSeek 模型深度融合于智能座舱等领域。

4、价格策略

OpenAI 的服务价格相对高昂，以 ChatGPT 付费版为例，每月需 20 美元（约合 140 元人民币），对个人用户和小型企业而言，长期使用成本不菲。在定价策略上基于技术研发成本、市场定位等多方面因素考量，旨在通过高定价维持公司的高端技术形象与持续研发投入。

DeepSeek 的价格则亲民许多，如 DeepSeek - V3 输入 token 费用每百万 2 元（缓存命中），缓存未命中时翻倍，输出 token 费用每百万 8 元；DeepSeek - R1 API 服务定价为每百万输入 tokens 1 元（缓存命中）/4 元（缓存未命中），每百万输出 tokens 16 元。且 DeepSeek 设置错峰时段，如北京时间每日 00:30 - 08:30，API 调用价格下调，V3 模型和 R1 模型每百万 Tokens 输入最低只要 0.035 美元 ，极大降低了使用门槛。

5、安全保障

OpenAI 服务器在国外，国内用户和企业使用时，数据存在跨境传输风险，数据隐私和安全难以得到充分保障，可能面临境外监管或数据泄露风险，在数据安全监管日益严格的当下，合规性成为问题。山姆・奥特曼虽致力于推动 OpenAI 全球化，但在数据安全方面，因服务器位置等客观因素，难以满足国内严格的数据安全法规要求。

DeepSeek 服务器在国内，严格遵循国内数据安全法规，从源头上保障数据安全。对重视数据安全的企业级用户，尤其是金融、政务等行业，提供了可靠选择，让企业能放心将其应用于业务流程，已通过国家等保三级认证。梁文峰将数据安全视为 DeepSeek 的生命线，在技术研发与服务提供过程中，始终将安全合规放在首位，为用户打造安全可靠的 AI 服务环境。

6、开源策略

OpenAI 部分产品开源，在开源程度和策略上较为谨慎，且技术路线逐步封闭，如 GPT - 4 API 黑箱化引发开发者诟病。开源步伐相对保守。

DeepSeek 完全公开模型参数、训练方法和论文，开源策略比 Meta 的 Llama 更透明。将 70 亿参数模型 DeepSeek - Lite 开源，支持企业私有化部署，已在 Github 获得 5.3 万星标，催生 800 + 行业衍生模型，吸引全球开发者协作优化，构建起生态壁垒。坚信开源能促进技术快速迭代，通过开放技术，吸引全球开发者参与，共同推动 DeepSeek 技术不断进步，打造繁荣的 AI 生态。

杭州为何成为 AI 风暴眼？

1、“四无城市” 的逆袭密码

杭州曾被称为 “四无城市”（无地矿资源、无港口资源、无政策资源、无项目资源），如今却成为 AI 发展的核心区域，背后有诸多关键因素。

制度创新方面，杭州推行 “链长制”，推动智能物联、生物医药、高端装备、新材料、绿色能源五大产业集群发展，为 AI 产业奠定坚实基础。

滨江区设立 15% 财政专项资金扶持 AI 企业，解决企业研发、生产、市场拓展等资金难题，促进 AI 企业快速发展。

杭州生活成本优势明显，房价仅为北京的 60%，人才房中签率超 80%。较低的生活成本吸引大量人才，为 AI 产业发展提供丰富人力资源。

2、“六小龙” 的生态图谱

杭州 AI 产业蓬勃发展，“六小龙” 发挥了重要作用。

游戏科学：《黑神话：悟空》在全球受到广泛关注，展示中国游戏产业实力，为杭州 AI 技术应用提供成功案例。

DeepSeek：迁至杭州后，估值半年增长 8 倍，成为杭州 AI 产业的突出代表。

强脑科技：作为脑机接口领域的独角兽企业，获得微软青睐，彰显其技术实力。

宇树科技：消费级机器人亮相 CES 2025，展现杭州在机器人领域的创新成果。

云深处科技：电站巡检机器人市占率超 70%，在电力行业发挥重要作用。

群核科技：空间智能技术为 2000 多家设计院赋能，推动建筑设计行业变革。

“六小龙” 与其他 AI 企业相互协作，形成完整的 AI 生态图谱，使杭州 AI 专利申请量超越深圳，位居全国第二，有力推动杭州 AI 产业发展。

普通人如何驾驭 AI 巨兽？

1、五阶能力模型

普通人可通过掌握五阶能力模型更好地运用 AI。

L1 提示工程阶段：通过设定角色、清晰表达意图、举例等方式，能让模型生成符合需求的内容，如生成特定风格的文本。

L2 工作流阶段：利用 Notion AI 等工具搭建智能办公系统，可实现会议纪要、任务拆解和进度跟踪一体化，提高办公效率，还可尝试多 Agent 协作处理复杂项目。

L3 知识库阶段：企业可部署私域数据 RAG 方案，通过数据清洗、使用 Langchain + Milvus 等工具，将非结构化文本转化为结构化知识图谱，实现企业知识高效管理和利用。

L4 微调阶段：以医疗报告生成模型定制为例，需进行数据准备，包括脱敏处理和医学术语对齐，训练时采用 LoRA 压缩和混合精度训练等技巧，提升模型性能和准确性。

L5 预训练阶段：需进行硬件选型，比较昇腾 910 和海光 DCU 等芯片性能，采用梯度裁剪和混合精度训练等优化策略，提高芯片适配效果。

2、安全避坑指南

使用 AI 时，安全问题不容忽视。

医疗领域，可采用联邦学习和差分隐私等方案防范数据投毒，保护医疗数据安全和隐私。联邦学习可让不同医疗机构在不共享原始数据的情况下联合训练，差分隐私则通过添加噪声保护数据隐私。

法律文书生成方面，建立幻觉检测机制，采用双盲评审流程，确保事实准确率≥98%，逻辑一致性≥95%，避免 AI 生成内容出现错误或不合理情况。

云端训练过程中，建立算力防火墙，实时监测 GPU 利用率突变等异常流量，制定应急预案，如自动切换备用集群，保障训练过程稳定安全。

政企数字化转型的强劲引擎

在数字化转型的浪潮中，DeepSeek 为政府和企业提供了强大助力，主要体现在推动组织变革、提升应用能力、培养专业人才等方面：

1、推动组织变革

大模型的发展促使政府和企业反思组织形态的变革。传统科层制组织形态在大模型的超级能力基础上，逐渐向扁平化结构转变。超级个体借助大模型能完成原本需要团队协作的工作内容，使得企业组织结构更加扁平。

企业可借鉴阿米巴模式或海尔的扁平化改革，打造大平台，设定规则，鼓励员工自行组建小组，针对具体应用场景进行技术突破，实现自下而上的变革。

同时还可在条件允许的情况下鼓励内部创业，进行体内孵化、体外运营。企业在这一过程中转变为赋能者，通过基础设施建设和资源整合，为超级个体输送能量。

2、提升应用能力

结合业务场景：在应用大模型时，不能仅依赖开箱即用的工具，政府和企业需将自身业务场景与大模型能力深度结合。避免出现 “不问基本原理” 的应用，防止宝贵数据外流，形成自己的技术能力和护城河。

逐级深入应用：规模大的公司或行业龙头应走向预训练和微调等较高的应用层级。个体学习可从提示工程、工作流等基础层级入手，而大型企业或政府则需进行更深层次的应用，以形成自身的基础能力。

注重实践操作：先搭建基础算力，从简单的模型微调做起，并将微调后的模型应用于实际生产或工作中。在实践过程中培养人才，待队伍具备一定规模后，再尝试更高层次的预训练。

3、理解算法原理

深入理解基础算法对企业至关重要。企业在内部学习和攻关时，应回溯人工智能发展历史，了解大模型的发展过程，如 OpenAI 的 GPT 系列的迭代历程。掌握深度神经网络中的 CNN、RNN 等基础算法，有助于理解 Transformer 架构的出现及广泛应用的原因，明确未来创新的方向是挑战 Transformer 架构。企业应培养自己的算法团队，通过内部运营与大模型进行良好互动。

4、搭建算力设施

算力基础设施团队是大模型发展的重要支撑。大模型训练和推理需要大规模的信息高速交换，涉及服务器、高速互联网络等大量基础性技术。在预训练阶段，要监控卡的温度，及时定位坏卡，并进行定期存档。当算力达到一定规模时，更需要强大的算力基础设施团队来保障运行。此外，还需解决异构卡集群的搭建、不同卡编程接口的适配等问题，合理运用模型并行、数据并行等策略，并做好潮汐调度。

5、准备高质量数据

高质量数据是企业数字化转型的核心竞争力。不同企业在各自的应用场景中积累独特数据，基于这些数据进行深度标注，与大模型能力相结合，能够形成企业自身的护城河。

6、培养智能人才

人工智能相关专业人才价格高，传统行业招募困难。企业可通过后续学习提升现有人才的人工智能能力，例如激发企业中信息口员工的学习热情，让他们学习前沿人工智能知识，成为企业智能化的火种，进而带动其他部门使用大模型工具，如人事部门可将大模型应用于人事管理、人员招聘及培训等工作。

7、树立两种思维

平台性思维：有能力的企业应具备平台性思维，在企业内部构建类似数据中台的平台，为创新团队提供基础算力和其他服务。通过结合业务需求，优化数据反补底座模型，增强平台的资源动员和问题解决能力，还可将这种平台思维延伸到行业，为整个行业赋能。

智能体思维：利用大模型强大的推理能力，设计多智能体思路，让大模型之间相互激发，通过强化学习实现人工智能系统的自我演进。

中国 AI 的全球启示录

1、边缘革命的示范效应

DeepSeek 的成功为全球人工智能发展带来新思路。

在非洲，部分团队利用 4090 显卡成功复现 R1 性能，表明 DeepSeek 技术具有可复制性和适应性，为资源相对匮乏地区的人工智能发展提供了借鉴。

在东南亚，DeepSeek 的开源模式催生了 “DeepSeek 生态联盟”。联盟成员共享技术、资源和经验，共同推动当地人工智能发展，实现技术平权。

欧盟感受到中国 AI 的发展压力，启动 “盖亚计划”，加大在人工智能领域的投入，参与全球 AI 竞争。

2、新国际秩序的曙光

随着中国 AI 的崛起，全球人工智能领域格局发生变化。

中美欧在人工智能技术领域逐渐形成三角格局。美国在技术研发上领先，中国在应用创新和市场规模上具有优势，欧洲在伦理规范和基础研究方面积累深厚。

一带一路国家借助与中国的合作，在人工智能领域实现弯道超车，提升自身人工智能水平，推动本国经济发展。

《全球 AI 治理公约》谈判进入关键阶段，该公约将为全球人工智能发展提供规范和指导，促进其健康、可持续发展。

DeepSeek 的发展体现了中国在人工智能领域的巨大进步，实现了从跟随到引领、从封闭到开放、从竞争到共生的转变。在短短时间内，DeepSeek 取得显著技术成果，其开源协议促进了全球人工智能技术交流与合作。未来，随着人机协同技术发展，全球创新网络将重塑，中国 AI 将在全球舞台发挥更重要作用，与各国共同推动人类文明进步。真正的创新源于对技术本质的深刻理解和持续追求，DeepSeek 的发展为开启全新智能时代奠定了基础。

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