美国人工智能巨头如何应对 DeepSeek 的颠覆？

虽然 DeepSeek 的高效人工智能模型让美国科技股暴跌，但专家表示，真正的颠覆并不像华尔街想象的那样。

中国的一家小型初创公司刚刚迫使美国最大的科技公司重新思考如何构建人工智能。

据报道，DeepSeek 发布的 R1 模型以极低的成本达到甚至超过了美国制造的人工智能系统的能力，这引发了科技股的大规模抛售，仅英伟达一家公司的市值就被抹去了近 6000 亿美元。

这一冲击波重创了美国科技界，业界领袖们急忙分析 DeepSeek 是如何取得如此成果的。

尽管仍有未解之谜，但在分析了开源代码后，目前的共识是，中国开发者更擅长构建高效模型。而人工智能领域的技术巨头们则面带微笑，将目光投向光明的一面，认为人工智能领域的任何进步都有利于行业发展。

OpenAI 的山姆-奥特曼（Sam Altman）肯定了该模型令人印象深刻的表现，同时承诺加快发布 "更好的模型"。

Meta公司的马克-扎克伯格（Mark Zuckerberg）说，他的公司已经组建了多个 "作战室"，里面都是工程师，他们致力于分析DeepSeek的技术，并制定Meta公司的应对策略。

与此同时，从来不会错过新闻周期的唐纳德-特朗普总统将 DeepSeek 的突破形容为既是 "警钟"，又是美国技术的 "积极 "发展，"因为你不需要花这么多钱"。

好吧，让我们忽略他们说的话，想想他们最有可能采取什么措施来应对 DeepSeek 的突破。

事实证明，几家大型封闭源代码公司已经将 DeepSeek 的方法悄悄纳入了他们的游戏手册--只是他们不会把借鉴竞争对手的方法作为头条新闻。

例如，Perplexity 公司已经在其搜索引擎中实施了该模型，Groq 公司也提供了该模型，并以创纪录的推理速度运行。

包括 Meta 在内的美国人工智能领域的大多数大公司，要么正在适应 DeepSeek，要么正在考虑如何利用其技术。

随着最初的市场恐慌逐渐平息--今天，英伟达的股价反弹了 9%--技术领导者们指出，一个反直觉的经济原理表明，DeepSeek 的效率突破可能会促进对人工智能硬件的需求。

这一概念被称为 "杰文斯悖论"（Jevons' Paradox），它解释了为什么技术效率往往会扩大使用而不是减少消费。

"OpenAI 最大的投资者、微软公司首席执行官萨蒂亚-纳德拉（Satya Nadela）说："随着人工智能越来越高效、越来越容易获得，我们将看到它的使用量激增，变成一种我们用不够的商品。

尽管遭遇了华尔街最严重的单日市值下跌，Nvidia 仍将 DeepSeek 的突破视为一个机遇。

"蛋糕变大了，速度更快了。Nvidia 首席研究员 Jim Fan 周一在推特上写道。"我们，作为一个人类，正在向通用 AGI 加速迈进"。

换句话说，如果杰文斯悖论适用的话，DeepSeek 证明了可以用最少的计算资源构建高质量的人工智能模型，但这并不意味着我们总体上会使用更少的 GPU。相反，大块头会变得更大。

在另一端，随着进入门槛的降低，新的开发者和公司将涌入人工智能开发领域。

项目总数的激增可能会将计算和芯片需求推向前所未有的水平。当然，对于人工智能来说，并不是所有的芯片都是一样的，而市场显然已经决定，在这个新世界里，苹果芯片可能比 Nvidia 芯片更有优势。

这就是为什么苹果公司本周大涨 8%，尽管其消费级 "苹果智能"（Apple Intelligence）被讥讽为悖论。

他们的论点是，苹果芯片更节能，专为本地化使用而设计，而不是使用 Nvidia 芯片的大型服务器群，而且采用了 "统一内存架构"，即 CPU、GPU 和神经引擎共享一个超快内存池。

这样就无需在单独的组件之间传输数据，从而减少了延迟，提高了人工智能工作负载的效率。对于 DeepSeek 这样依赖快速内存访问进行复杂操作的模型来说，UMA 据称能显著提高性能。

显然，在 "创新者困境 "的阵痛中，Nvidia 不太可能改变自己的战略，因为他们垄断了 CUDA 架构，是人工智能硬件的主导供应商，而 CUDA 架构是运行和开发目前大多数人工智能模型的关键。

DeepSeek 并没有挑战这一垄断地位，但中国正在努力推动华为 Ascend 系列芯片的采用。

从目前的情况来看，微软似乎并不太担心改变其作为基础设施提供商的业务战略。

不过，OpenAI 也做了一点小改变来迎合用户的期望，为 Plus 用户（每月支付 20 美元的用户）提供了一些以前只有 Pro 用户（每月支付 200 美元的用户）才能使用的功能，以留住客户。

Meta 公司是 Llama 的开发商，Llama 是世界上最大、最受欢迎的开源 LLM 系列。

Meta 公司已经承诺今年在人工智能基础设施上投资 650 亿美元。

该公司的首席人工乐虎国际手机版下载科学家Yann LeCun也看到了被中国一家小创业公司打败的光明面："对于那些看到 DeepSeek 的表现就认为：'中国在人工智能领域正在超越美国'的人来说。

"你们看错了，正确的解读应该是：'开源模型正在超越专有模型'。

如果Meta公司采用DeepSeek的方法来增强Llama-4，请不要感到惊讶："因为他们的工作是公开和开源的，每个人都可以从中获利--这就是开放研究和开源的力量，"勒昆写道。

在第四季度的财报电话会议上，首席执行官扎克伯格表示，Meta 公司正计划将十倍于训练 Llama-3 所分配资源的计算能力用于开发 Llama-4。

该公司可能会减少开支并应用 DeepSeek 的技术，或者在应用这些技术的同时保持开支，并开发出更强大的模型。

无论 DeepSeek 的推理模型有多么出色，人工智能最终仍然对两样东西有着贪婪的需求：电力（服务器群）和数据（用于训练和学习）。

行业分析师预计，今年对 GPU 的需求将激增 30%，未来五年全球人工智能计算成本将增长 10 倍。

如何将这些成本转嫁给企业和消费者仍是一个悬而未决的问题。

与此同时，DeepSeek 等开源人工智能模型正变得如此出色，以至于人们开始质疑专有代码公司收取的高价是否公平。

谁会愿意为 OpenAI 的消费级产品每月支付 20 美元，更不用说每月为其高端模型支付 200 美元，而你却可以免费获得？

"越来越多的公司正在构建高级人工智能工具的开源替代品，从而创造出有利于[中小型企业]的竞争，"人工智能模型去中心化网络 Mira 的首席执行官兼联合创始人 Karan Sirdesai 告诉Decrypt。"这种向无障碍解决方案的自然演进，反映了其他技术是如何通过市场动态而非监管实现民主化的。"

在 Sirdesai 看来，DeepSeek 等模型和其他开源计划推动了行业的发展，因为它们为开发者提供了工具，让他们能够在看似将完全由寡头垄断和少数几家大型企业主导的市场中找到自己的位置。

然而事实证明，"去中心化的基础设施和开源开发已经在创造具有竞争力的替代品，以取代优质的人工智能工具，"他说。

为不同企业制定人工智能实施战略的 Blackstraw.ai 公司首席执行官兼创始人阿图尔-阿里亚（Atul Arya）说，开源人工智能的更大好处在于，它将帮助世界避免人工智能 "富人 "与 "穷人 "之间的潜在鸿沟。

"他告诉Decrypt："免费版本和付费版本之间的差异通常集中在速度和规模上，而不是基本功能上，这就确保了核心功能仍然能够为更广泛的公众所使用。

Arya认为，像DeepSeek这样的开源开发有助于在人工智能行业这样一个狂野的市场中实现公平竞争，创造更加公平的条件。

"他说："开放源代码社区才是真正的民主化访问驱动力，它正在迅速迎头赶上。

编辑：塞巴斯蒂安-辛克莱和乔希-奎特纳

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