DeepSeek降本秘诀:两招极致压榨推理算力

人工智能的浪潮席卷全球,大型语言模型(LLM)作为其中的关键驱动力,正以前所未有的速度发展。然而,高昂的训练和推理成本一直是阻碍LLM广泛应用的重要瓶颈。在这一背景下,一家名为DeepSeek的中国公司,凭借其独特的降本策略,迅速崭露头角,为整个行业带来了新的思考。DeepSeek的横空出世,不仅仅是技术上的突破,更是一场关于算力利用和成本控制的革命。
DeepSeek的降本秘诀,犹如打开潘多拉魔盒,释放出颠覆性的力量。它并非简单地降低模型价格,而是从根本上优化算力资源的使用,并将节省下来的算力投入到更具战略意义的AGI(通用人工智能)研究中。具体而言,DeepSeek的策略可以归纳为两个关键方面:一是通过技术创新极致压榨推理部署成本;二是积极推动第三方平台托管,将更多算力资源留给内部AGI研究。
首先,DeepSeek对推理模型的价格进行了大幅度降低,这与它对算力资源的极致压榨密不可分。业界对OpenAI的价格调整议论纷纷,其背后推手正是DeepSeek。DeepSeek在模型优化方面投入了大量精力,例如Multi-Head latent Attention(MLA)和DeepSeek MOE架构。这些技术创新的核心目标是节省显存,提高算力利用效率。传统的注意力机制需要消耗大量的计算资源,而MLA通过引入潜在变量,降低了计算复杂度,从而在保证模型性能的同时,显著降低了推理成本。DeepSeek MOE架构,即混合专家模型架构,则通过将不同的模型分配给不同的任务,实现了算力的精细化管理。这种架构能够根据任务的复杂程度动态分配算力资源,避免了算力浪费,从而降低了整体的推理成本。这些技术突破使得DeepSeek能够在更低成本的硬件上运行大型模型,从而降低了推理服务的价格。可以预见,未来随着技术的进一步发展,推理成本还将进一步降低,AI应用的普及将迎来新的机遇。
其次,DeepSeek采取了一种巧妙的“开源托管”策略。它积极推动第三方平台托管其模型,并鼓励开发者基于其模型进行二次开发。这种策略带来的好处是显而易见的:一方面,DeepSeek可以将大量的推理任务转移到第三方平台,从而减轻自身的算力压力。另一方面,通过开源策略,DeepSeek可以吸引更多的开发者参与到模型的优化和改进中,形成一个良性的生态系统。值得注意的是,这种开源并非完全免费,DeepSeek可以通过授权或者订阅的方式获取收益,从而为内部AGI研究提供资金支持。这种策略体现了DeepSeek对AGI研究的坚定决心和对长期发展的战略考量。将尽可能多的算力资源保留给内部研发,而非用于外部推理服务,这是一种具有前瞻性的战略选择。毕竟,在AGI的竞赛中,掌握核心技术才是赢得未来的关键。DeepSeek正是通过这种开源托管策略,实现了算力资源的优化配置,为AGI研究奠定了坚实的基础。第三方平台托管使用量的增长,目前已经比刚发布时增长了近20倍,也印证了这种策略的成功。
然而,值得关注的是,DeepSeek在技术上也存在一定的“偏科”现象。其创意生成和开放性任务表现相对薄弱,结构化思维能力远高于发散思维。这可能与其专注于特定领域的优化有关,也反映了其在技术发展上的侧重。这种“偏科”现象并不一定是缺点,相反,它可以让DeepSeek在特定领域形成竞争优势。例如,在代码生成方面,DeepSeek-Coder的表现就非常出色,这得益于其对代码数据的深入学习和对代码生成技术的优化。DeepSeek的这种策略也给我们带来启示,即在技术发展过程中,并不一定要追求全面发展,而是应该根据自身的优势和市场需求,选择特定的方向进行深耕。
DeepSeek的成功并非偶然,而是技术创新、战略布局和市场机遇共同作用的结果。它的崛起,加速了AI训练和推理成本的下降,这对于推动AI技术的普及和应用具有重要意义。美国南加大学者在研究DeepSeek后,迅速搞懂了其模型降本的秘密,并指出DeepSeek通过技术创新,实现了在保证模型效果的同时,大幅降低成本的目标。梁文锋的新论文也深入解读了DeepSeek-V3的底层技术,揭示了其如何用相对较少的算力资源,完成与更高算力模型相当的任务。这些研究都充分证明了DeepSeek在技术创新方面的实力。
AI领域的竞争,本质上是技术、算力和成本的竞争。DeepSeek通过技术创新和战略布局,在算力利用和成本控制方面取得了显著的成果,为自身的发展奠定了坚实的基础,也为整个大模型行业提供了新的思路和方向。未来,随着AI技术的不断发展,成本控制将变得越来越重要。DeepSeek的经验表明,只有不断创新,才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。它正在将AI训练和推理的成本降低到一个前所未有的水平,从而为更广泛的应用场景打开了可能性。我们有理由相信,DeepSeek将继续挑战人工智能前沿性难题,并为推动AI技术的进步做出更大的贡献。