这几天，中国人工智能初创公司DeepSeek火了，不仅在美区下载榜上超越了ChatGPT，还引发多个美国科技股的股价暴跌。美国总统特朗普称DeepSeek的出现“给美国相关产业敲响了警钟”。为何DeepSeek的出现会让美国如此关注，甚至有些紧张？谭主联合中国工业互联网研究院独家揭秘背后的原因↓↓↓
原因一：
高性价比冲击美国大模型垄断地位
DeepSeek可谓是用最少的钱，干最多的事。其推出的模型，在性能上和世界目前顶尖的GPT-4o等大模型不相上下。但在成本上，OpenAI训练ChatGPT-4花费的成本高达7800万美元，还可能达到1亿美元。而DeepSeek大模型训练成本不到600万美元，仅为同性能模型的5%到10%。新模型训练方法大幅度降低了大模型行业的入局门槛，大规模预训练不再是科技巨头的专利。在模型推理层面，DeepSeek新推出的DeepSeek-R1，价格为2.2美元/百万词元，而同性能OpenAI-o1的价格为60美元/百万词元，DeepSeek大概是OpenAI的三十分之一。这种“低成本”标志着推理大模型调用进入平价时代，显著改善了大模型的应用成本，对大模型在科研、企业等智力密集型产业中的应用具有重大的价值。因此，无论是从基础研究角度还是从商业层面上看，在训练和推理方面，对此前美国一些大模型公司的既有模式冲击比较大。
原因二：
模式创新，带来美国高新技术人员恐慌
DeepSeek开发成本与美国大模型相比大幅降低，在于应用了不同的模型训练模式，打破了美国堆砌算力的“豪气”方式。在喂养学习数据这一大模型重要环节上，OpenAI选择了“人海战术”，堆砌算卡、将资源集中在算力，用海量数据投喂实现能力的提升。而DeepSeek相比于“砸资源”选择了另外一种方式。利用算法把数据进行总结和分类，经过选择性处理之后再输送给大模型，最大优化算力实现了成本的降低和模型性能提升。目前看Meta耗费了大量资金训练Llama，但是效果上却没有成本极低的DeepSeek效果好，Meta高层已经在思考其员工是否在浪费公司资金，而这也引发了不少企业技术人员的恐慌，他们担心自己被质疑技术能力和创新性从而失去工作。根据海外互联网平台对DeepSeek的讨论分析，社交媒体帖子的数量远高于新闻报道，数量约是新闻报道的十倍。时间上来看，社交媒体帖子的讨论早于新闻报道，发酵起点比新闻媒体早了五天，这是由从事科技工作的自媒体人以及员工圈层传播“破圈”造成。
原因三：
国产大模型正在厚积薄发
根据中国工业互联网研究院推出的《人工智能大模型年度发展趋势报告》，与国际顶尖大模型能力相比，2024年国内大模型的能力进步非常显著。从2023年第四季度到2025年第一季度的测评显示，国内外大模型能力差距缩小了将近75%。可以看出，DeepSeek的出现并不是所谓的“异军突起”，而是中国国内大模型整体发展的阶段性成果体现。此外，在报告统计的世界AI领域的投资上，中国55亿美元的投资额排在第二位，仅是第一位美国641亿投资额的不到十一分之一，中国未来在AI领域的发展上还有很大的空间。
如今，在DeepSeek对全球AI圈带来的震动下，很多业内人士都喊出了“DeepSeek接班OpenAI”的口号。事实上，DeepSeek的出现，并不是要取代别人，而是提出了更多样化的方案，打破了国际主流大模型的市场垄断，在大模型的发展道路上提出了不同于美西方的中国解法，让世界看到了在大模型领域不是只有拼算力这一条路，再一次向世界证明，什么是中国智慧。
这几天，中国人工智能初创公司DeepSeek火了，不仅在美区下载榜上超越了ChatGPT，还引发多个美国科技股的股价暴跌。美国总统特朗普称DeepSeek的出现“给美国相关产业敲响了警钟”。为何DeepSeek的出现会让美国如此关注，甚至有些紧张？谭主联合中国工业互联网研究院独家揭秘背后的原因↓↓↓
原因一：
高性价比冲击美国大模型垄断地位
DeepSeek可谓是用最少的钱，干最多的事。其推出的模型，在性能上和世界目前顶尖的GPT-4o等大模型不相上下。但在成本上，OpenAI训练ChatGPT-4花费的成本高达7800万美元，还可能达到1亿美元。而DeepSeek大模型训练成本不到600万美元，仅为同性能模型的5%到10%。新模型训练方法大幅度降低了大模型行业的入局门槛，大规模预训练不再是科技巨头的专利。在模型推理层面，DeepSeek新推出的DeepSeek-R1，价格为2.2美元/百万词元，而同性能OpenAI-o1的价格为60美元/百万词元，DeepSeek大概是OpenAI的三十分之一。这种“低成本”标志着推理大模型调用进入平价时代，显著改善了大模型的应用成本，对大模型在科研、企业等智力密集型产业中的应用具有重大的价值。因此，无论是从基础研究角度还是从商业层面上看，在训练和推理方面，对此前美国一些大模型公司的既有模式冲击比较大。
原因二：
模式创新，带来美国高新技术人员恐慌
DeepSeek开发成本与美国大模型相比大幅降低，在于应用了不同的模型训练模式，打破了美国堆砌算力的“豪气”方式。在喂养学习数据这一大模型重要环节上，OpenAI选择了“人海战术”，堆砌算卡、将资源集中在算力，用海量数据投喂实现能力的提升。而DeepSeek相比于“砸资源”选择了另外一种方式。利用算法把数据进行总结和分类，经过选择性处理之后再输送给大模型，最大优化算力实现了成本的降低和模型性能提升。目前看Meta耗费了大量资金训练Llama，但是效果上却没有成本极低的DeepSeek效果好，Meta高层已经在思考其员工是否在浪费公司资金，而这也引发了不少企业技术人员的恐慌，他们担心自己被质疑技术能力和创新性从而失去工作。根据海外互联网平台对DeepSeek的讨论分析，社交媒体帖子的数量远高于新闻报道，数量约是新闻报道的十倍。时间上来看，社交媒体帖子的讨论早于新闻报道，发酵起点比新闻媒体早了五天，这是由从事科技工作的自媒体人以及员工圈层传播“破圈”造成。
原因三：
国产大模型正在厚积薄发
根据中国工业互联网研究院推出的《人工智能大模型年度发展趋势报告》，与国际顶尖大模型能力相比，2024年国内大模型的能力进步非常显著。从2023年第四季度到2025年第一季度的测评显示，国内外大模型能力差距缩小了将近75%。可以看出，DeepSeek的出现并不是所谓的“异军突起”，而是中国国内大模型整体发展的阶段性成果体现。此外，在报告统计的世界AI领域的投资上，中国55亿美元的投资额排在第二位，仅是第一位美国641亿投资额的不到十一分之一，中国未来在AI领域的发展上还有很大的空间。
如今，在DeepSeek对全球AI圈带来的震动下，很多业内人士都喊出了“DeepSeek接班OpenAI”的口号。事实上，DeepSeek的出现，并不是要取代别人，而是提出了更多样化的方案，打破了国际主流大模型的市场垄断，在大模型的发展道路上提出了不同于美西方的中国解法，让世界看到了在大模型领域不是只有拼算力这一条路，再一次向世界证明，什么是中国智慧。
记者3月20日从中国科学院地质与地球物理研究所获悉，该所科研人员在东北黑土区开展了大范围的野外调查和样品采集工作，通过分析采集的黑土样品发现，黑土物质最初都是由风力搬运而来。相关研究成 南方财经全媒体记者马嘉璐 广州报道如何划分一般数据、重要数据、核心数据终于有了国标版“参考答案”。3月21日，国家标准GB/T 43697-2024《数据安全技术 数据分类分级规则》（以下简 3月21日记者从中国科学技术大学获悉，该校物理学院张斗国教授课题组，提出并实现了一种基于矢量光场调控原理的动量空间偏振滤波器件。科研人员将该滤波器件安装于传统无标记光学显微镜的出射端， 3月19日，记者从中国科学院海洋研究所了解到，该所研究团队在国际上首次发布了银鲳的高质量染色体水平参考基因组。相关研究论文近日在线发表于《自然》子刊《科学数据》。银鲳广泛分布于西北太 所谓香喷喷的婴儿，到底是源于人们的爱意，还是说确有其香？《通讯·化学》21日一项小型研究首次分析了婴儿和青少年体味化学组成的差异。研究显示，有两种较难闻的化合物仅在青少年体味样本中 瑞士洛桑联邦理工学院工程学院研究团队制造了一种用于内存的新型纳米流体设备，这使他们第一次能连接两个“人工突触”。该设备为受大脑启发的液体硬件设计铺平了道路。这项研究发表在最新一期 。本文链接：玉渊谭天丨热解读：为何DeepSeek引发美国恐慌http://www.sushuapos.com/show-2-10434-0.html
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