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2025年春节期间，DeepSeek爆火出圈，发布开源大模型，在数学、代码、自然语言推理等任务上表现追平OpenAI，在美国对我国AI产业链全方位打压遏制的背景下，成功走出了一条低成本、高性能、国产化“突围之路”并震惊世界，为加速国产AI大模型降本提效、生态繁荣注入了强大动力。

1、出圈情况

DeepSeek凭借“低成本+高性能”模型全球破圈(quān)。DeepSeek早(zǎo)前(qián)发(fā)布(bù)的V3模型每训练1万亿(yì)tokens仅(jǐn)需(xū)在2048块H800 GPU集群上耗时3.7天，总计278万 GPU小时(shí)、557.6万(wàn)美(měi)元的训练成(chéng)本，约为GPT-o1的1/20、Llama 3.1的1/10。

新发布的R1模型API服务价格为每百万输入tokens 1-4元、每百万输出tokens 16元，远低于同期 OpenAI o1 API定价水平，且在逻辑、数学及中文任务中表现优异。DeepSeek应用程序霸榜苹果应用商店第一名，获全球主流公有云公司平台接(jiē)入(rù)。

2、成(chéng)功原因

①DeepSeek通过较少算力实现高性能模型表现，主要通过算法创新和工程优化等方(fāng)式(shì)大(dà)幅(fú)提(tí)升(shēng)模型效率。

一是成功走通“纯”强化学习（RL）路径。DeepSeek-R1抛开以预设思维链模板和监督式微调等为特点的AI推理能力传统训练方法，仅依靠简单的奖惩信号来指导优化模型行为，不仅省去了SFT和复杂的奖惩模型对计算资源的需求(qiú)，还(hái)促(cù)使模型以“顿悟”的(de)形(xíng)式学会思考。二是实现算法、框架和硬件的优化协同。为大幅减少内存占用和计算(suàn)量(liàng)，DeepSeek系列模型在算法层面引入专家混合模型、多头隐式注意力、多token预测，框架层面实(shí)现(xiàn)FP8混(hùn)合(hé)精(jīng)度(dù)训练，硬件层面采用优化的流水线并行策略，同时高效配置专家分发与跨节点通信，实现最优效率配置和资源节约(yuē)。

②DeepSeek具(jù)有(yǒu)拥(yōng)抱(bào)AI的(de)创(chuàng)始基因丰富的算力资源储备、极具天赋的本土人才团队。

一是自带AI创始基因。创始人梁文锋毕业于浙江大学电子信息工程和计算机科学专业，早年创立对冲基金“幻方量化”，实现投资策略全面AI化，2023年5月成立深度求索，聚焦发展通用人工智能。二是丰富的算力资源储备。幻方量化曾投资超过10亿元，先后研发了AI超级计算机“萤火一号”和“萤火二号”。其中，“萤火二号”搭载了约1万张英伟达A100显卡。三是极具天赋的本土人才(cái)团(tuán)队(duì)。DeepSeek团(tuán)队(duì)工(gōng)程(chéng)师(shī)和(hé)研发人员几乎都来自清华大学、北京大学、中山大学、北京邮电大学等国内顶尖高校，鲜有“海归”，以走出校园不久的博士为主，也有部分成员有英伟达、微软等国外企业工作或实习经历。

3、产业影响

一是DeepSeek打破大模型发展路径依赖，基本确立了符合中国实际的AI发展道路。DeepSeek 打破了 AI 大模型发展对算力和标注数据的高度依赖，展示了通过改进模型架构和训练方(fāng)法(fǎ)，以(yǐ)较(jiào)少(shǎo)的数据标注量和算力消耗提升模型推理能力的可行性，标志着我国在硬件上长期存在代际差距的情况下，可采取软硬协同方式实现对海外顶尖大模型的性(xìng)能(néng)追(zhuī)赶(gǎn)和(hé)成(chéng)本(běn)领(lǐng)先(xiān)。

二(èr)是(shì)DeepSeek提(tí)升(shēng)行(xíng)业(yè)对(duì)模(mó)型(xíng)的(de)后(hòu)训(xun)练(liàn)和(hé)推(tuī)理(lǐ)需(xū)求(qiú)，长(zhǎng)期(qī)提(tí)振(zhèn)算(suàn)力(lì)需(xū)求(qiú)。DeepSeek R1在(zài) V3 的(de)基(jī)础(chǔ)上(shàng)进(jìn)行(xíng)了(le)两(liǎng)次(cì)强(qiáng)化(huà)学(xué)习(xí)，明(míng)显(xiǎn)提(tí)升(shēng)了(le)训(xun)练(liàn)的(de)探(tàn)索(suǒ)时(shí)间(jiān)和(hé)推(tuī)理(lǐ)思(sī)考(kǎo)时(shí)间(jiān)，将(jiāng)在(zài)后(hòu)训(xun)练(liàn)阶(jiē)段(duàn)延(yán)续(xù)Scaling Law法(fǎ)则(zé)。随(suí)着(zhe)高(gāo)性(xìng)能(néng)低(dī)成(chéng)本(běn)模(mó)型(xíng)的(de)出(chū)现(xiàn)将(jiāng)大(dà)幅(fú)降(jiàng)低(dī)国(guó)内(nèi)AI赋(fù)能(néng)千(qiān)行(xíng)百(bǎi)业(yè)的(de)应(yīng)用(yòng)开(kāi)发(fā)门(mén)槛(kǎn)，推(tuī)动(dòng)AI产(chǎn)业(yè)链(liàn)从(cóng)“训(xun)练(liàn)驱(qū)动(dòng)”向(xiàng)“推(tuī)理(lǐ)驱动”转变，带动推理算力需求加速释放。

三是DeepSeek以模型开源推动AI平权，开源路线有望打造应用繁荣的“安卓时刻”。DeepSeek完全开源了模型权重，允许其他开发者将模型用于商业用途并进行模型蒸馏。已发布了基于R1蒸馏Llama与Qwen的6个小模型，在多项基础测试集中性能对标 o1-mini，被Facebook首席人工智能科学家杨立昆誉为“开源模型对闭源模型的胜利”。开源模型通过知识蒸馏快速打造高性能、轻量化小模型，将驱动端侧模型在手机、电脑、眼镜等智能硬件上的部署应用，形成AI应用百花齐放的格局。

作者：邓衢文

单位：中移湾区（广东）创新研究院有限公司