文 | 硅谷101

DeepSeek的V3模子仅用557.6万的西宾本钱，完了了与OpenAI O1推理模子左近的性能，这在全球界限内引发四百四病。由于无用那么先进的芯片就能完了AI智力的飞跃，英伟达在1月27日一天跌幅高达17%，市值一度挥发6000亿好意思元。一部分投资东谈主追想这会减少阛阓对先进芯片的需求，但科技圈也遍及存在另一种相背的不雅点：一个高性能、低本钱和开源的大模子会带来通盘这个词应用生态的富贵，反而会利好英伟达的永久发展。

这两种矛盾的不雅点正摆布博弈。但要是从技能层面分析，DeepSeek对英伟达、芯片甚而是通盘这个词科技行业的影响并不是如斯圣洁。比如本期嘉宾Inference.ai首创东谈主兼CEO John Yue认为，DeepSeek冲击了英伟达两大壁垒——NVLink与CUDA，这在某种进程上打掉了英伟达的溢价，但也并未冲垮壁垒。

本期节目，专揽东谈主泓君邀请到加州大学戴维斯分校电子运筹帷幄机工程系助理讲明、AIZip的聚始首创东谈主陈羽北，以及Inference.ai首创东谈主兼CEO John Yue，详备解读DeepSeek中枢的技能改进以及对芯片阛阓的影响。

以下是部分访谈精选

01 DeepSeek的中枢改进是基础模子智力

泓君：能不成先从技能上分析一下DeepSeek比较让东谈主惊艳的方位？

陈羽北：从DeepSeek此次的进展来看，固然强化学习在其中占据艰巨地位，但我认为基础模子DeepSeek V3本人的智力才是关节。这小数从DeepSeek的论文数据中可以得到印证——在R1 Zero未经过强化学习时，每生成100条内容就有约10%的告成率，这仍是口舌常显贵的升迁。

DeepSeek此次给与的是GRPO（分组相对战略优化）的方法，有东谈主提议使用PPO（近端战略优化）等其他强化学习方法也能达到类似恶果。

这告诉咱们一个艰巨信息：当基础模子的智力达到一定水平后，要是能找到合适的奖励函数，就可以通过类似search的方法完了自我升迁。是以此次进展传递了一个积极的信号，但强化学习在其中反而起到次要作用，基础模子的智力才是压根。

泓君：记忆你的不雅点，DeepSeek之是以好本质上照旧因为V3的表现终点惊艳，因为用比如MoE等多样神气，去让这个基础模子性能更好。R1只是在这个基础模子之上的一次升级，关联词你认为V3比R1-Zero愈加艰巨？

陈羽北：我认为他们王人有一些艰巨的点。从V3来看，主要麇集在模子架构效用的升迁上，其中有两个艰巨的责任：一个是夹杂大家集聚（MoE）。以前不同大家（expert）的负载平衡（load balance）作念得不太好，在漫步到不同节点时的期间，它的Load Balance会有问题，，是以他们对负载平衡作念了优化。

其次，它在Attention Layer上，他要简约键值缓存（KV Cache），其实这亦然在提高架构的效用。这两点手脚它的中枢改进，使得它在600多B的大模子上，使得基础模子的智力表现仍是挺可以的了。在DeepSeek R1 Zero中，他们最先联想了一个圣洁直不雅的基于门径（rule-based）的奖励函数。基本条目是确保数学题的谜底和回话局势王人完全正确。他们给与了DeepSeek V3的方法：对每个问题生成100条回话，然后从中筛选出正确谜底来增强正确回话的比重。

这种方法本质上绕过了强化学习（reinforcement learning）中最难处理的稀薄奖励问题——要是我回话100条、回话1万条它王人不对，那我其实就莫得主意去升迁了。但要是任务仍是有一定告成率，就可以缜密强化这些告成的部分，这样就把稀薄奖励调动为相对繁茂的奖励，也就不需要去搭桥、去建模、去构建中间的奖励函数了。借助V3的基础智力，R1 Zero告诉咱们，要是这个模子的基础智力仍是可以了，那么我是有可能通过这个模子自我来进行升迁的。其实这种想路和Model Predictive Control和宇宙模子，是有好多的相似之处的。

第二个是让大模子西宾小模子，看似是一个不言而谕关联词此次也产生了要紧影响力的一个扫尾。他们先西宾了一个600 多B的大模子，通过自启发式回话100个问题，然后用自我训诲（Bootstrap）方法冉冉提高这个智力，将告成率从10%升迁到70-80%。这个大模子还可以用来训诲小模子。

他们作念了一个挑升想的实验，在Qwen上作念了从1.5B一直到30几B的多样大小的蒸馏学习，用大模子学到的推理和诡计智力来升迁小模子在相干问题上的表现。这是一个相对容易料想的方针，因为在通盘的自我增强、模子忖度适度（model predictive control）和基于模子的强化学习（model-based reinforcement learning）中，要是模子本人不够好，通过搜索方法来升迁恶果王人不会很瞎想。但要是用一个搜索智力强、表现好的大模子，平直把学到的智力传授给小模子，这种方法是可行的。

来源：ABB

泓君：是以从合座上看，DeepSeek给与的是一个组合拳战略，从V3到R1-Zero再到R1的每一步演进，在方针选拔上王人有其可取之处。那么在硅谷的公司中，像OpenAI、Gemini、Claude以及LlaMA，他们是否也给与了类似的模子西宾方法呢？

陈羽北：我认为好多这样的想法在之前的盘问责任中就仍是出现过。

比如DeepSeek V3模子中使用的多头潜在缜密力机制（Multihead Latent Attention），Meta之前就发表过一篇对于多令牌层（Multi-Token Layer）的盘问，恶果也很相似。另外，在推理和诡计（Reasoning and Planning）方面，之前也有过好多相干盘问，还有在奖励机制和基于模子的方法（Model-Based Method）等这些方面。

其实我偶合认为此次DeepSeek R1 Zero的定名在一定进程上和AlphaZero有点像。

02 对英伟达利好与利空：冲击溢价但并未冲垮壁垒

泓君：想问一下John，因为你是GPU行业的，你认为DeepSeek R1对英伟达，它到底是利好照旧利空？为什么英伟达的股价会跌？

John Yue：这应该是一把双刃剑，既故意好也故意空。

利好方面很理解，DeepSeek的出现给了东谈主们好多想象空间。以前好多东谈主仍是遗弃作念AI模子，当今它给了全球信心，让更多初创企业出来探索应用层面的可能性。要是有更多东谈主作念应用，这其实是英伟达最但愿看到的风物，因为通盘这个词AI行业被周转后，全球王人需要购买更多的卡。是以从这个角度看，这对英伟达更故意。

而不利的一面是英伟达的溢价确乎受到了一些冲击。好多东谈主一开动认为它的壁垒被冲倒了，导致股价大跌。但我嗅觉本质情况并莫得那么严重。

泓君：壁垒是什么？

John Yue: 英伟达有两个最大的壁垒：一个是Infiniband（芯片互联技能）；另一个是CUDA（图形运筹帷幄接济架构），它那整套调用GPU的系统，与AMD等其他芯片公司仍是不在归并层面竞争了。其他公司王人在争单张显卡的性能，而英伟达比拼的是芯片互联技能以及软件调用和生态系统的称许。对于这两个壁垒，DeepSeek确乎王人略微冲击到了它的溢价，但并莫得把壁垒完全冲垮。

具体来说，对英伟达溢价的冲击体当今：

MOE的优化本质上在一定进程上减轻了英伟达互联的这一部分艰巨性。当今的情况是，我可以把不同的expert放在不同的运筹帷幄卡上，使得卡与卡之间的互联不再那么关节。并且，一些暂时不需要责任的expert可以参加就寝景色，这对于英伟达互联技能的需求确乎带来了一定冲击。另一方面，在CUDA方面，这其实是在告诉全球，当今存在一种新的可能性。以前全球可能王人认为绕不开CUDA，而当今咱们的（指DeepSeek）团队仍是阐述，确乎可以“绕开”CUDA，平直使用PTX进行优化，这并不虞味着通盘团队以后王人具备这样的智力，但至少，它提供了一种可行的决议——也就是说，当今有可能作念到这件事。而这种可能性会导致，畴昔我不一定非要购买英伟达的显卡，或者说，不需要最先进的英伟达显卡，或者可以使用更微型的英伟达显卡来运行模子。

泓君：什么叫作念绕过CUDA，它是真实绕过CUDA了吗？我听到的说法是说，它用的不是CUDA比较高层的API，但照旧用了比较底层的API。

John Yue：对，我用词不太准确，准确地说并莫得完全绕过CUDA的生态，而是可以平直调用更底层的库，不是使用高层API，而是平直调用PTX（并行线程推论）——这是一个教导集上头一层的教导集层级，然后在这一层平直进行优化。不外这亦然一个很大的工程，并不是任何一个小公司王人有智力去作念这件事情。

来源：medium

泓君：要是DeepSeek具备了这种智力，其他公司是否也能赢得类似智力？假定当今买不到英伟达的GPU，转而使用AMD的GPU，那你刚才提到NVIDIA的两个中枢壁垒：NVLink和CUDA，在某种进程上受到冲击，这对AMD这样的公司来说是否是一个利好？

John Yue: 短期来看对AMD是个利好，因为AMD最近仍是文告将DeepSeek给移植昔日了。但永久来看，可能照旧英伟达占上风。这毕竟只是DeepSeek这一个模子，而CUDA强横的方位在于它是通用的GPU调用系统，任何软件王人可以用CUDA。DeepSeek这种作念法只补助DeepSeek我方，要是有新的模子出现，还要从头适配一次。

咱们就是在赌DeepSeek是否真实能成为业界圭臬，成为下一个OpenAI，让通盘初创企业王人在它的基础上构建。要是是这样，对AMD来说确乎可以，因为它仍是完成了DeepSeek的移植。但要是不是DeepSeek呢？DeepSeek的上风主要在于对强化学习和GRPO这些方法的矫正。要是后头出现更多使用其他方法的模子，那又要从头适配，比起平直用CUDA要繁重得多，还不如平直用Cuda。

泓君：是以你的中枢不雅点是它动摇了英伟达的两大中枢壁垒NVLink和Cuda，那从GPU的需求上来看呢？

John Yue: 我没认为动摇了这两个壁垒, 咫尺英伟达的两个壁垒照旧很坚挺的，只是对溢价有冲击，可能你收不了那么高的价钱了，但这不虞味着其他竞品能片刻就进来。

泓君：它是一个终点漫长的过程？

John Yue：其他竞品作念的跟这两个壁垒不太一样。可以针对单个模子绕过CUDA，但还没东谈主能作念出通用的替代决议。是以本质上莫得撼动英伟达的壁垒。就像一堵墙，全球以前王人认为翻不外去，当今DeepSeek跳昔日了。那其他东谈主能不成过来呢？它只是提供了一个精神上的饱读舞。

泓君：对GPU的需求会减少吗？因为DeepSeek此次西宾本钱低，从某种进程上来说，股价着落也意味着，是不是用更少的GPU就能西宾出更好的模子了？

John Yue：要是只看西宾这一个模子的话，确乎是这样。但DeepSeek真确的要紧意想在于从头引发了AI从业者的柔软。这样看的话，应该会有更多的公司参加阛阓，他们会购买更多的芯片。是以这件事可能会导致溢价镌汰但销售量加多。至于最终市值是加多照旧减少，要看这个比例关系。

泓君：你怎么看？

John Yue：这个不好说，关节照旧要看应用。到2025年，全球能开发出什么样的应用。要是之前应用发展的主要阻力是GPU价钱的话，那跟着价钱降到十分之一甚而更低，这个阻力就摒除了，市值应该会飞腾。但要是主要阻力在其他方面，那就很难说了。

泓君：其实就是说，跟着AI应用的增多，DeepSeek镌汰了门槛，从GPU需求来看，合座上反而对英伟达更故意。

John Yue：对。因为这些应用开发者不会我方组建团队去访佛DeepSeek的责任，比如绕过Cuda去调用PTX。一些小公司他们需要开箱即用的顾问决议。是以这对英伟达故意，英伟达最但愿看到的就是更多AI公司的出现。

泓君：更多的AI公司出来，他们需要的是西宾模子的GPU，照旧更多的推理？

John Yue：我个东谈主认为，推理芯片界限畴昔也会是英伟达，我不认为这些小公司永久有一些上风，它短期全球王人有上风。永久我认为推理是英伟达，西宾亦然英伟达。

泓君：为什么推理亦然英伟达？

John Yue：因为它照旧CUDA，照旧这个行业的龙头。刚才提到的两个壁垒也莫得被迫摇。

当今的ASIC（专用集成电路）公司主要濒临两个问题：软件补助不及，硬件短少壁垒。在硬件上，我没看到很强的壁垒，全球基本趋于同质化。

软件则是另一个大问题。这些ASIC公司在软件称许方面作念得王人不够好，连PTX层面的称许王人不够完善。这两个因素导致英伟达照旧一直占有龙头地位。

泓君：推理芯片对软件的条目也相通高吗？在通盘这个词GPU跟西宾的这个芯片上，英伟达有齐备的把持地位，因为你是离不开或者很难绕过这一套系统的，关联词推理西宾上，方便绕昔日吗？

John Yue：推理对软件条目也很高，照旧需要调用GPU的底层教导。Grok在软件方面比英伟达差距还很大。你看他们当今的模式越来越重，从最初只作念芯片，到当今自建数据中心，再到作念我方的云处事。等于是在构建一个完好的垂直产业链。但它的资金跟英伟达比拟差距很大，凭什么能作念得更好？

泓君：当今阛阓上有值得关注的芯片公司吗？

John Yue：我认为AMD有一定契机，但其他的ASIC公司可能还差一些。即就是AMD，与英伟达比拟也还有很长一段距离。

我个东谈主认为，要是要在芯片界限改进，可能更应该聚焦在芯片的软件称许上，而不是在硬件上作念改变。比如在DDR（双倍数据速率）、Tensor Core（张量运筹帷幄中枢）、CUDA Core（通用运筹帷幄中枢）之间调治比例，这其实意想不大。这样作念等于是在帮英伟达当大头兵，望望这种比例的家具是否有阛阓，但你修复不了什么壁垒。

关联词在软件这块还有很大的优化空间，比如开发一套比CUDA更优秀的软件系统。这可能会有很大的契机，但也不是一件容易的事情。

03 开源生态：镌汰AI应用的准初学槛

泓君：你们认为DeepSeek选拔开源的这条路，对行业的生态具体会有哪些影响？最近在好意思国的reddit上，好多东谈主仍是开动去部署DeepSeek的模子了。它选了开源以后，这个开源到底是怎么去匡助DeepSeek把模子作念得更好的？

John Yue：最近咱们也部署了一些DeepSeek的模子在咱们平台上头，我认为他开源是一件对通盘这个词AI行业终点好的事情。因为昨年下半年以后，全球会嗅觉有小数失意，因为AI应用看起来王人起不来。起不来有一大原因就是好多东谈主认为Open AI把通盘应用的壁垒王人能打掉了个百分之八九十，全球王人是比较慌乱的。就是我作念一个什么东西，来岁OpenAI出个o4，就把我东西一起隐敝了。

那我要是作念这个东西修复在OpenAI上的话，它出一个新的模子，把我的应用完全包含进去了；我在价钱上也没法跟他争，我在功能上没法跟他争，这就导致好多公司不太敢去作念，VC也不太敢进来。

此次DeepSeek开源，对通盘这个词行业的一个克己：我当今用的是一个开源作念得终点好的一个模子，那这样的话我有一定的这种一语气性，我就有更大的更多的信心去作念更多的应用。

DeepSeek要是有智力去跨越OpenAI的话，那对通盘这个词行业就更好了。就等于说是有一条恶龙当今它不存在了，全球发展的就能更好一些。

更多东谈主用它，它就跟LlaMA的逻辑是一样的，有更多东谈主用，有更多响应，是以它的模子能作念得更好。DeepSeek亦然这样，要是有更多的应用开发者，它收罗数据的速率深信是比其他模子快好多。

泓君：当今咱们能看到一个开源的模子，它在通盘这个词的性能上仍是跟OpenAI的o1，基本上是一个量级的。那可以预期OpenAI它发了o3 mini之后，开源模子可能也会升级，也会有下一个版块再来跨越这些闭源模子的。我在想当一个开源模子它的性能填塞好的期间，OpenAI这些闭源模子它存在的意想是什么？因为全球就平直可以拿到最佳的开源模子的底座去用了。

John Yue：DeepSeek的意想在于它的价钱降了好多，它是开源的。

不是说比OpenAI仍是好了。闭源模子还会是最初的一个趋势。开源的意想可能就在于它会像安卓一样，谁王人可以用，然后终点低廉。这样它镌汰了参加行业的门槛，是以它才是真确让这个行业昌盛的一个因素。

这些闭源的模子它有可能是一直最初的。闭源要是还不如开源，那可能就莫容许想，但它应该是有顾问上头的上风，可以跨越开源模子。

泓君：那当今看起来确乎是有一批闭源不如开源的。

John Yue：那就自求多福，要是闭源还不如开源，我也不知谈这公司在干什么，你还不如免费好。

陈羽北：我认为开源的生态口舌常艰巨的。因为我除了在实验室除外，我之前参与一家公司叫AIZip，也作念好多的全栈的这种AI应用。然后你会发现一件事情，好多这种开源的模子你平直是无法使用的，就是产等第的东西你无法平直使用这些开源的模子。关联词要是有这样的开源的模子，可能会大大提高你坐褥出一个这种产等第的模子的智力，大大提高你的效用。

是以你像DeepSeek也好，LlaMA也好，我认为这种开源的这种生态对于通盘这个词的社区来讲是至关艰巨的一件事情。因为它镌汰了通盘的AI应用准初学槛。那见到更多的AI的应用，它有更多的触及这件事情是对于每一个作念AI的东谈主是一个终点利好的音信。

是以我认为Meta在作念的这件事情很艰巨，LlaMA一直在坚执开源构建，这样让通盘的AI的开发者王人可以作念我方的应用，固然LlaMA并莫得把这个应用平直给你作念完，他给你提供了一个Foundation。Foundation顾名想义它就是一个地板，对吧？你可以在这个地板之上，你可以构建你所想要构建的这种应用，关联词他把90%的任务给你作念好了。

我认为更好的Foundation对于通盘这个词生态口舌常艰巨的。OpenAI下大功夫来优化的一些智力的话，它依然会有这样的上风。关联词咱们也不但愿这个阛阓上只须OpenAI，那对于通盘的东谈主来讲可能王人是一个不利的音信。

04 API价钱下降与小模子的想象空间

泓君：DeepSeek是怎么把API接口的价钱给降下来的？因为我看了一下它的这个R1官网写的是，每百万输入的Token，缓存掷中的是1块钱，缓存未掷中的是4块钱，每百万输出的Token是16块钱。o1的价钱我合座算了一下，差未几每个档位王人是他们的26到27倍之高。它是怎么把这个API的本钱给降下来的？

John Yue：它等于是从上到下作念了通盘这个词的一套优化。从PTX这块怎么调用，下面的GPU到MOE的架构，到Low Balance，它王人作念了一套优化。

这里面可能最艰巨的小数，就是它可以镌汰了对芯片的条目。你蓝本非得在H100上，A100上跑，你当今可以用略微低端一些（的芯片），或者你甚而可以用Grok。你可以用国内的那些严格版的H800这些卡去跑。那这样，它其实就仍是大幅度地镌汰了每个Token的本钱。

它里头要是再作念优化，比如切分GPU，它其实可以降下来好多。并且OpenAI里面其实也说不定东谈主家早王人降下来了，它只是不想降Retail的价钱，这也省略情。

我认为主要就是这两个吧，一个是架构上，一个是芯片，可以左迁了。

泓君：芯片左迁畴昔会成为行业的遍及现象吗？

John Yue：我认为不会，因为英伟达仍是停产了通盘老芯片，市面上数目有限。比如说固然可以在V100上运行，但V100早就停产了。并且每年王人要运筹帷幄折旧，可能过两年市面上就找不到V100了。英伟达只会坐褥最新的芯片。

泓君：那它的本钱照旧低的吗？

John Yue：要是在新芯片上作念一些优化，比如咱们这种GPU切分决议，本钱是可能镌汰的。因为模子变小了。咱们最近运行它的7B模子，只需要轻佻20GB。咱们可以把一张H100切成三份来运行DeepSeek，这样本钱平直镌汰三分之一。

我认为畴昔可能会更多地使用造谣化GPU来镌汰本钱。只是依靠老卡和游戏卡是不现实的，原因有几个，一是英伟达有黑名单机制，不允许用游戏卡负责部署这些模子；老卡除了停产问题，还有好多称许方面的问题。是以我不认为芯片左迁会成为主流现象。

泓君：是以当今你们是在为客户提供芯片优化，匡助简约本钱。那你最近客户应该是暴增，你认为这个是受益于DeepSeek，照旧说你们一直在作念这件事情？

John Yue：咱们从昨年就开动作念这件事，一直在赌畴昔会有更多的小模子。DeepSeek出来后，就像刚才说的，它带来了一个趋势，会蒸馏出更多的小模子。要是全球要运行更多小模子，就需要不同型号的芯片，每次王人用物理芯片可能比较困难。

泓君：DeepSeek镌汰了通盘这个词API本钱，你刚才也分析了它的盘问方法。你认为这套盘问方法畴昔有可能用在更多场景中吗，比如你们在作念GPU分片和客户模子时？会不会引发通盘这个词行业对GPU本钱的简约？

来源：DeepSeek Platform

John Yue: 应该可以。DeepSeek的出现向行业阐述了当今有更优的强化学习方法。我认为后头深信会有好多东谈主给与有计划的方法。在调用CUDA这块，以前可能没东谈主敢尝试，他们阐述了几个博士毕业生也能很快绕过CUDA，后头可能好多模子公司王人会效仿，这样全球王人这样作念的话，本钱深信会下降。

泓君：是以我相接当今西宾本钱镌汰了，推理本钱也大幅下降了，那你们当今帮客户去部署这种GPU的期间，客户的主要需求是什么？

John Yue：圣洁方便、快速部署和廉价钱。咱们能顾问部署本钱问题，因为确乎存在好多糟蹋。比如一张A100或H100王人是80GB，但要是你要蒸馏出一些小模子，或者使用现存的Snowflake、Databricks那种模子，可能只需要10GB，有的更小。在80GB的GPU上部署10GB的内容，就等于大部分GPU王人糟蹋了，但你照旧要支付通盘这个词GPU的用度。

另外，推理（Inference）时责任负载是弹性的，随机客户增多，随机减少。要是每张卡上王人有糟蹋的空间，彭胀时每张卡王人会有这样的糟蹋。咱们当今作念的是将其造谣化，这样就完全莫得糟蹋，就等于比较圣洁奸狡地顾问了好多GPU部署本钱的问题。

陈羽北：这个界限其实还有一个挑升想的方针，小模子在昔日6到8个月的进展终点快，这可能带来一个变革。之前全宇宙99%的算力对全球是不可见的，东谈主们不会坚决到ARM芯片或高通芯片里具备AI智力。畴昔要是有多半小言语模子、视觉言语模子（VLM）、音频智能等智力，可能会越来越多地出当今也曾不会被用到的平台上，比如特斯拉的车上仍是用到了好多。

你会发现越来越多的开导，比如手机、耳机、智能眼镜，当今是一个火爆品类，好多公司王人在作念，王人会搭载开导端On-Device AI。这对镌汰本钱、提高AI可用性有巨大契机。

泓君：小模子好用吗？

陈羽北：小模子其简直好多的界限有好多的基本的应用。当你把小模子给到填塞的西宾以后，它最终和大模子的性能差未几。

泓君：说一个具体的应用场景。

陈羽北：比如说，咱们用到这个发话器，里面有降噪功能，可以用一个极小的神经集聚完了，这个神经集聚可以放在发话器里。即使把模子放大10倍、100倍，性能各别也不会很大。

这样的功能会越来越多地被集成进来，比如小言语模子可以放在智高东谈主表上，作念一些基本的问答、调用API，完成基本责任。更复杂的任务可以升沉到云霄，变要素层的智能系统。当今一个智高东谈主表就能作念终点复杂的推理了。手机上的高通芯片，推明智力可以达到50TOPS（每秒万亿次操作），这是一个很大的算力，与A100收支不大。好多小模子可以胜任大模子仍是在作念的事情，这对镌汰本钱、提高AI的普及进程有很大匡助。

泓君：小模子是土产货的照旧联网的？

陈羽北：土产货的。

泓君：是以畴昔咱们通盘这个词宇宙里面可能会有多样各种的小模子。当这个小模子不够用的期间，它再去调治这种大模子，这样就可以极地面简约这一部分的推理本钱？

陈羽北: 对，我认为畴昔AI的基础要领应该是分层的。最小的可以到终局开导，在传感器里作念一些基本的运算。在角落端会有更多的AI功能，再到云霄，变成端-边-云的完好体系。

我之前提到过一个数字，要是作念个圣洁运筹帷幄，把全宇宙终局和角落端的算力加起来，会是全球HPC（高性能运筹帷幄）中GPU算力的100倍。这是个终点可怕的一件事，因为体量太大了。高性能GPU的出货量可能在百万片级别，但手机和角落端开导可能达到百亿级别，到传感器这个级别可能还要再大一两个数目级。当体量上去后，加起来的算力是极其纷乱的。

泓君：那芯片够用吗？比如说高通的芯片。

陈羽北：它可以作念好多很复杂的功能。从小言语模子到VLM（视觉言语模子），再到音频的ASR（自动语音识别）等。对于这些我称之为\"低级AI功能\"的任务，不管是代理型照旧感知型，在角落平台和终局开导上王人能完成。最复杂的任务则会升沉到云霄处理。

另一个是全球90%到99%的数据其实王人在终局和角落端。但当今大多数情况下是“用掉就丢”（use it or lose it）。比如，你不可能把录像头的通盘视频王人传到云霄。要是在终局和角落端有AI功能，就可以筛选出最有价值的数据上传，这的价值是巨大的。咫尺这些数据王人还莫得被充分期骗。

畴昔当低级AI功能增多后，这些低级AI模子反而可以手脚大模子的一种数据压缩器具。

泓君：当今全球部署的是DeepSeek的小模子吗，照旧LlaMA的？

陈羽北：其实可能王人不是。通盘这个词生态里有Qwen，LlaMa，还有DeepSeek，也有好多自研的，是以我认为通盘这个词生态里面，只可说是越来越多的这样的小模子在闪现，并且它们的智力在快速提高。

泓君：选模子垂青什么关节点？

陈羽北：最先是效用问题：模子必须运行快速，体积要小。

但更艰巨的是质料条目：莫得东谈主会为一个又快又小但不好用的模子付费。模子必须概况胜任它要处理的任务。这就是我所说的AI鲁棒性，这小数终点艰巨。比如说发话器的降噪功能，它必须能保证音质。要是处理后的声息很轻佻，没东谈主会使用它，全球照旧会选拔用后期处理软件。

泓君：是以在应用端的话，全球看的并不是说最前沿的模子是什么，而是说最符合我的模子是什么，然后选本钱最低的就可以了。

05 发问DeepSeek：数据与执续改进智力

泓君：因为当今对于DeepSeek好多的信息王人仍是公开出来了，你们对这家公司还有莫得终点趣味的问题？

陈羽北：在他们发表的著述中，具体的数据组成并莫得被详备表现，好多西宾细节也只是在宏不雅层面说起。天然，我相接不是通盘内容王人应该公开，这个条目分辩理。但要是能提供更多细节，让其他东谈主更容易复现这项责任，可能会更好。通盘前沿盘问实验室王人有这样的趋势，在触及数据这块时王人比较蒙眬。

泓君：有些连OpenAI王人不敢写，通盘的大模子公司问到数据他们王人是不敢答的。

陈羽北：连数据是怎么平衡的、时长以及具体的处理历程这些王人莫得写出来。我相接不写具体的数据组成，但至少可以写一下数据是怎么整理的。但好多期间这些细节全球王人不写，而我认为这些恰正是最关节的部分。其他一些方法反而很容易料想，比如用搜索方法来作念推理诡计，或者当模子够好时，用自举方法提高性能，再或者用大模子平直自举出扫尾给小模子。

真确难料想的是两个方面：数据的具体组成和架构中的底层改进。我认为这些才是最关节的内容。

John Yue：我比较关注DeepSeek这家公司是否能执续给全球惊喜，不绝挑战OpenAI。要是它能不断给咱们带来惊喜，让全球最终王人在DeepSeek上开发应用，那对通盘这个词芯片和基础要领界限的花样确乎会带来较大改变。

就像我刚才说的，DeepSeek仍是绕过CUDA去适配好多东西，要是它能不绝保执这个位置，其他芯片厂商可能也会有契机，这对英伟达的生态系统也会组成一定挑战，溢价深信会下降。但要是下一个模子，比如Llama 4出来，假如它比DeepSeek好好多，那可能又要从头回到开头。