DeepSeek-R1模型引发全球关注：中国AI创业公司DeepSeek在海外掀起巨浪

自1月20日Deepseek发布新模型Deepseek-R1并同步开源模型权重以来，这家来自中国的AI创业公司引起了全球AI科技圈的关注。同时，包括《纽约时报》、《经济学人》、《华尔街日报》等在内的多家英美主流媒体纷纷报道了DeepSeek的研究进展，并高度赞扬了其模型的强大性能。其中，CNBC发文称：“DeepSeek-R1因其性能超越了其在美国的顶级同类型号，而且成本更低、算力消耗更少，引起了硅谷的恐慌。”

值得注意的是，Nvidia的竞争对手、知名半导体公司超微半导体（AMD）昨天发布消息称，DeepSeek-V3模型已经集成到AMD的芯片产品InstinCT MI300X GPU中。该模型是用SGLANG实现最多的。良好的表现。 DeepSeek-V3优化了AL推理。业内人士表示，AMD作为全球领先的芯片厂商，通过与Deepseek的合作，将为AI推理带来新的想象，也有望撼动“Nvidia+Openai”主导的行业格局，改变现有的游戏规则。

去年年底DeepSeek-V3发布后，业界掀起了DeepSeek“怪圈”“怪圈”的讨论。 DEEPSEEK-R1这两天引起海外广泛讨论后，1月24日英伟达股价下跌3.12%。

值得一提的是，1月26日，有网友反映DeepSeek崩溃，服务器繁忙。 14时56分，证券时报记者发现可以正常使用。

据媒体消息，Deepseek回应称，今天下午（1月26日）Deepseek确实出现了本地服务波动，但问题在几分钟内就得到了解决。该事件可能与新机型发布后访问量激增有关，官方状态页面并未将其标记为事故。

Deepseek让硅谷巨头冷静

据Deepseek介绍，其最新模型Deepseek-R1在后训练阶段采用了大规模增强学习技术，在很少有标签数据的情况下，大大提高了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，表现都是官方版本的Openai O1。

该模型发布后，引起了海外AI圈众多科技领袖的讨论。例如，英伟达高级研究科学家 Jim Fan 在个人社交平台公开发布推文：“我们正处于这样一个历史时刻：一家非美国公司正在延续 OpenAI 的最初使命——人类。

近日在2025年达沃斯论坛上，AI初创公司SCALE AI创始人Alexandr Wang公开评价Deepseek的新模型，表示“新的Deepseek模型的表现令人印象深刻，尤其是在模型方面”我们必须要讲道理。我们必须要讲道理。”他还直言不讳地说。 DeepSeek的AI模型性能与美国最好的模型大致相当。另一家知名AI创业公司、被称为Google Killer的CEO Aravind Srinivas甚至直接评价：“Deepseek配备了OpenAI。”

DeepSeek这匹AI黑马在去年底发布Deepseek-V3时就引起了硅谷的关注，并因其低调的风格被称为“来自东方的神秘力量”。新车型发布后，这家硅谷巨头既兴奋又紧张。匿名社区 TeamBlind 中的一条 Meta 员工消息称：“Meta 的生成人工智能团队陷入了恐慌。”该帖子进一步爆料称，Meta 工程师目前正在拆解 DeepSeek，试图复制其中的所有内容。 “我没夸张，事情这么紧急。”

同时，由于DeepSeek擅长“小成本办大事”，因此通过采用创新的架构和优化算法，具有更高的经济训练效果和更高效的推理能力。 DeepSeek-V3的总训练成本仅为550万美元左右，不到LLAMA-3405B超过6000万美元的十分之一。爆料还称，META管理层正面临严峻的财务压力。 AI部门的AI高管数十名。 “每个人的年薪超过了Deepseek-V3的所有培训费用。投入产出比成了他们的噩梦。”

不仅硅谷巨头们震惊，英国和美国的众多主流媒体也都对Deepseek进行了关注。例如，英国媒体经济学家指出，“目前训练一个大型美语模型要花费数千万美元，而Deepseek花费不到600万美元。这种廉价的训练正在随着模型设计的发展改变整个行业。”它可能会带来针对特定用途的更专业的模型，并打破赢家的市场结构。”

英国《金融时报》也发表了题为《中国一家小型AI初创公司震撼硅谷》的文章。文章称，“R1模型的发布在硅谷引发了激烈的争论，主题包括在Meta和Anthropic方面拥有强大资源的美国人工智能公司能否保持技术优势。”采取重大措施将其商业化。

股东们也着急：DeepSeek锋锐Nvidia？

在MERA员工的匿名社区TeamBling上，证券时报记者发现，不少帖子都讨论了D​​eepseek。除了模型成本和性能等技术讨论之外，一些股东还发起了题为“Nvidia是否应该担心DeepSeek”的投票。帖子还给出了一些“以前的情况”，提醒 DeepSeek 以不到 600 万美元的价格在性能较差的 GPU 上训练 V3 模型。 O1型号与Openai相当。

事实上，自从DeepSeek去年底发布V3模型以来，业界就开始关注DeepSeek的成功。 DeepSeek背后更大的意义在于，通过软件优化，在有限的硬件资源下实现顶尖的模型性能，减少对高端GPU的依赖本质上有观点认为，DeepSeek极低的训练成本—— V3预示着大规模模型对算力的需求将大幅下降，而这无疑将是全球AI算力的核心供应商英伟达。

据证券时报记者了解，大模型主要分为训练和推理两个阶段。训练是指利用大量数据训练大型模型，通常需要较高的计算能力和存储资源。任务（如询问并生成文本、识别图片和视频等）。这两者使用不同的芯片。近两年，各大厂商加大了模型培训力度。计算能力主要体现在训练阶段。模型训练是Nvida GPU的优势。但随着基础训练模型的爆发和AI应用的爆发，算力的增长可能会更多集中在推理方面。

同时，Deepseek不仅大大降低了模型训练的成本，而且此次发布的新模型R1还同步了开源模型的权重。完整的训练细节遭到公开质疑，挑战了闭源系统的优势。由于DeepSeek降低了AI模型技术和使用门槛，有市场人士担心DeepseekR1的崛起可能削弱市场对英伟达AI芯片的预期，并对Nivine达达的市场地位和战略布局产生影响。

不过，也有观点认为，DeepSeek只计算预训练的算力消耗，但数据配比、合成数据的生成和清洗也需要消耗大量算力。同时，训练成本的降低或许并不意味着对算力的需求减少。只有模型厂商才能用更划算的方式去做模型极限能力的探索。中信证券研报也指出，DeepSeek-V3意味着AI大型模型的应用将逐步走向普惠，助力AI应用广泛落地。同时，训练效率的显着提升也将有助于推理算力的需求。