DeepSeek突然干蹦比特幣
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Ai+Crypto的發(fā)展趨勢似乎正在迅速上演。只是此次上演的方式與大家此前想象的方式有點不太一樣。是以干蹦對方的形式在上演。Ai先干蹦傳統(tǒng)資本市場，然后在干蹦Crypto市場。
1月27日，異軍突起的中國Ai大模型DeepSeek下載量首次超越ChatGPT。登頂美國APPStore榜首。引爆全球科技界和投資界甚至媒體界格外關注和報道。
這件事背后，不僅讓人聯(lián)想到未來中美科技發(fā)展格局被改寫的可能性。也給美國資本市傳遞出短暫的恐慌情緒。受此影響，英偉達跌幅達5.3%。ARM跌幅達5.5%。博通跌幅達4.9%。臺積電跌幅達4.5%。以及美光、AMD、英特爾都有相應的跌幅。甚至，納斯達克100期貨跌至-400點。有望創(chuàng)下12月18日以來的最大單日跌幅。據(jù)不完全統(tǒng)計，美國股市在周一交易中市值有望蒸發(fā)逾1萬億美元。跌掉加密市場總市值的三分之一。
緊跟美股市場走勢的加密市場也出現(xiàn)被DeepSeek干蹦的暴跌現(xiàn)象。其中比特幣比特幣跌破100500美元，24小時跌幅達到4.48%。ETH跌破3200美元，24小時跌幅達到3.83%。很多人還在摸不著頭腦的思考加密市場為何會出現(xiàn)快速暴跌？可能和美聯(lián)儲降息預期降低甚至其他宏觀因素有關。
那么市場恐慌情緒來自哪里？DeepSeek并非像OpenAi、Meta甚至Googel那樣堆積雄厚資本和巨量顯卡而發(fā)展起來的。OpenAI創(chuàng)立于10年前，擁有4500名員工，截至目前已籌集66億美元資金。Meta耗資600億美元開發(fā)一個幾乎與曼哈頓相當大小的人工智能數(shù)據(jù)中心。反觀DeepSeek，創(chuàng)立不到2年時間，擁有200名員工，開發(fā)成本不足1000萬美元。并未耗費巨資堆積英偉達的GPU顯卡。
有人不禁發(fā)問：他們?nèi)绾闻cDeepSeek展開競爭呢？
DeepSeek所打破的不僅有資本/技術層面的成本優(yōu)勢，還有人們此前所固有的傳統(tǒng)觀念和意識形態(tài)。
DropBox產(chǎn)品副總裁在社交媒體X上感嘆，DeepSeek是一個經(jīng)典的顛覆性故事?，F(xiàn)有企業(yè)都在優(yōu)化現(xiàn)有流程，而顛覆者則重新思考基本方法。DeepSeek問道：如果我們更聰明地做這件事，而不是投入更多的硬件，會怎樣？
要知道的是，目前，訓練頂級人工智能大模型的成本極其昂貴。OpenAI、Anthropic等公司僅在計算上就花費高達1億美元以上。他們需要配備數(shù)千個4萬美元的GPU的大型數(shù)據(jù)中心。就像需要整個發(fā)電廠來運營工廠一樣。
DeepSeek公司突然出現(xiàn)說：‘如果用500萬美元來做這件事，怎么樣？’他們不只是說說而已，而是真的做到了。他們的模型在許多任務上與GPT-4和Claude相當或更勝一籌。如何做到的？他們從零開始重新思考一切。傳統(tǒng)的AI就像用32位小數(shù)來寫每個數(shù)字。DeepSeek就像‘如果我們只用8位小數(shù)呢？它仍然足夠準確！’所需內(nèi)存減少75%。
DropBox產(chǎn)品副總裁說，結(jié)果令人震驚的是，訓練成本從1億美降低至500萬美元。所需的GPU 從100，000個將至2，000個。API成本降低95?？稍谟螒騁PU上運行，無需數(shù)據(jù)中心硬件。更關鍵的是，他們還是開源的。這不是魔法，只是令人難以置信的巧妙工程。
有人還表示，Deepseek徹底顛覆了人工智能領域的傳統(tǒng)觀念：
中國只會做封閉源代碼/專有技術。
硅谷是全球人工智能發(fā)展的中心，擁有巨大的領先優(yōu)勢。
OpenAI擁有無與倫比的護城河。
你需要花費數(shù)十億甚至數(shù)百億美元來開發(fā)SOTA模型。
模型的價值將不斷積累（胖模型假說
擴展性假設意味著模型性能與訓練輸入成本（計算、數(shù)據(jù)、GPU）呈線性關系。所有這些傳統(tǒng)觀點，即使沒有在一夜之間完全被推翻，也受到了動搖。
美國知名股權(quán)投資機構(gòu)Archerman Capital在簡報中評價DeepSeek時表示，首先，DeepSeek代表的是整個開源相對閉源的一次勝利，對社區(qū)的貢獻會快速轉(zhuǎn)化為整個開源社區(qū)的繁榮，我相信包括Meta在內(nèi)的開源力量，會在此基礎上進一步發(fā)展開源模型，開源就是一個眾人拾柴火焰高的事情。
其次，OpenAI 這種大力出奇跡的路徑暫時看顯得有點簡單粗暴，但也不排除到了一定的量又出現(xiàn)了新的質(zhì)變，那閉源和開源又將拉開差距，這也不好說。從AI 過去70年發(fā)展的歷史經(jīng)驗來看算力至關重要，未來可能依然是。
然后，DeepSeek 讓開源模型和閉源模型一樣好，并且效率還更高，花錢買OpenAI的API的必要性降低了，私有部署和自主微調(diào)會為下游應用提供更大的發(fā)展空間，未來一兩年，大概率將見證更豐富的推理芯片產(chǎn)品，更繁榮的LLM應用生態(tài)。
最后，對算力的需求不會下降，有個Jevons悖論講的是第一次工業(yè)革命期間蒸汽機效率的提高使得市場上煤炭的消耗總量反而增加了。類似從大哥大年代到諾基亞手機普及的年代，正因為便宜了所以才能普及，因為普及了所以市場總消費量增加了的。
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