AI工具的碳排放量一直备受关注，而DeepSeek AI声称其模型比其他模型更高效，这无疑在行业内引起了轰动。法国可持续发展软件公司Greenly最近的一项研究对DeepSeek的这一说法进行了验证。
Greenly的研究表明，DeepSeek模型在训练过程中所需的时间更短，使用的Nvidia芯片也更少。在相同的场景下训练DeepSeek的V3模型和Meta的Llama 3.1模型时，DeepSeek使用了278万个图形处理单元（GPU）小时，而Meta的模型则使用了3080万个GPU小时。由于训练通常是AI模型运营过程中碳排放强度最高的环节，DeepSeek更快的训练速度无疑提高了其效率。此外，DeepSeek使用了2000个Nvidia芯片，而Meta的模型使用了超过16000个，ChatGPT更是使用了超过25000个，而且DeepSeek使用的芯片比ChatGPT使用的芯片“能量密集度”更低。
Greenly的研究指出：“由于美国实施的制裁限制了DeepSeek获取Nvidia最先进AI芯片的渠道，该公司不得不开发这些创新技术。这种限制迫使DeepSeek设计出能够最大限度地提高效率的模型，而不是依赖大规模的计算能力。”
DeepSeek的技术创新：混合专家模型
DeepSeek的设计模型包括其混合专家（mixture-of-experts）设计，该设计使工具能够将用户任务委派给子模型，“仅激活给定请求所需的计算能力。”这种方法类似于一个大型团队，每个成员都是特定领域的专家。当一个新问题出现时，团队领导会将其分配给最适合解决该问题的专家，而不是让整个团队都参与进来。
在DeepSeek的混合专家模型中，大型AI模型被分解成更小的、更专业的子模型。每个子模型都经过训练，可以在特定类型的任务中表现出色。例如，一个子模型可能擅长处理自然语言处理任务，而另一个子模型可能擅长处理图像识别任务。
当用户向DeepSeek AI提出请求时，系统会分析请求并确定哪个子模型最适合处理该请求。然后，系统会将请求路由到相应的子模型，该子模型将处理请求并返回结果。
这种方法有几个优点：
- 提高效率： 通过仅激活给定请求所需的计算能力，混合专家模型可以显著提高效率。与需要激活整个模型的传统AI模型相比，这可以节省大量的计算资源。
- 提高准确性： 通过将任务委派给最适合处理该任务的子模型，混合专家模型可以提高准确性。每个子模型都经过专门训练，可以在其特定领域中表现出色，因此更有可能产生准确的结果。
- 提高可扩展性： 混合专家模型更易于扩展，因为可以根据需要添加新的子模型来处理新的任务。这使得系统能够适应不断变化的需求。
DeepSeek与数据中心的关系：可持续性的关键因素
Greenly的研究还指出，DeepSeek与数据中心的关系（或潜在的缺乏关系）也有助于提高其可持续性。由于DeepSeek是一个开放权重模型，或者说是公开可用的，Greenly指出它可以在物理设备上运行，而不是仅仅在云计算或通过数据中心运行。通过减少对数据中心的需求，DeepSeek可以反过来减少设施的能源消耗，而这些设施的能源消耗预计将在五年内增加一倍。
数据中心是大型建筑物，其中包含大量的计算机服务器和其他设备。这些服务器用于存储、处理和分发数据。数据中心需要大量的能源来运行，因为服务器会产生大量的热量，需要通过冷却系统来散发。
通过减少对数据中心的需求，DeepSeek可以帮助减少全球的能源消耗和碳排放。这对于应对气候变化至关重要。
杰文斯悖论：效率提升带来的潜在风险
尽管如此，Greenly的研究也警告说，“这些收益可能很容易是短暂的”，这归因于杰文斯悖论，或者说，某种东西越高效，它就会被越多地使用，从而产生更多的排放。
杰文斯悖论是由英国经济学家威廉·斯坦利·杰文斯在19世纪提出的。杰文斯观察到，随着煤炭燃烧效率的提高，煤炭的使用量并没有减少，而是增加了。他认为，这是因为效率的提高降低了煤炭的价格，从而刺激了更多的需求。
在AI的背景下，杰文斯悖论意味着，即使DeepSeek等AI模型的效率提高了，但由于AI的广泛应用，总体碳排放量仍有可能增加。例如，如果AI变得更高效，企业可能会更倾向于使用AI来自动化更多的任务，从而导致AI的使用量呈指数级增长。这种增长可能会抵消效率提升带来的好处，甚至导致碳排放量增加。
负责任的AI部署：确保可持续性的关键
为了避免杰文斯悖论，Greenly的研究强调了“负责任的部署”的重要性。这意味着企业和个人在使用AI时应采取措施来减少其碳足迹。以下是一些可以采取的措施：
- 使用高效的AI模型： 选择像DeepSeek这样的高效AI模型可以减少能源消耗和碳排放。
- 优化AI模型的使用： 确保AI模型仅在必要时运行，并避免过度使用。
- 使用可再生能源： 使用可再生能源为数据中心和物理设备供电可以减少碳排放。
- 支持可持续的AI发展： 支持那些致力于开发和部署可持续AI技术的公司和组织。
通过采取这些措施，我们可以确保AI的益处不会以环境为代价。
DeepSeek AI的开源策略：加速创新与可持续发展
DeepSeek AI选择将其部分模型开源，这不仅加速了AI技术的创新，还在一定程度上促进了AI的可持续发展。开源意味着任何人都可以访问、使用、修改和分发DeepSeek AI的模型代码。这种开放性带来了以下几个方面的优势：
- 加速创新： 通过开源，DeepSeek AI能够吸引更多的开发者参与到模型的改进和优化中来。来自世界各地的开发者可以共同努力，发现模型中的缺陷，并提出新的解决方案。这种开放协作的模式可以加速AI技术的创新，推动AI在各个领域的应用。
- 降低开发成本： 对于其他企业和研究机构来说，使用DeepSeek AI的开源模型可以大大降低AI开发的成本。他们无需从头开始构建自己的模型，而是可以直接在DeepSeek AI的模型基础上进行修改和定制，从而节省大量的时间和资源。
- 提高模型的可访问性： 开源使得更多的人可以访问和使用DeepSeek AI的模型。这有助于推动AI技术的普及，让更多的人能够从中受益。
- 促进可持续发展： 通过开源，更多的开发者可以了解DeepSeek AI在提高模型效率方面的努力。这有助于推广可持续的AI开发理念，鼓励更多的开发者关注AI的环境影响，并开发出更高效、更环保的AI模型。
然而，开源也存在一些挑战。例如，开源模型的安全性是一个重要的问题。如果模型中存在漏洞，可能会被恶意攻击者利用。此外，开源模型的知识产权保护也是一个需要关注的问题。
尽管存在一些挑战，但DeepSeek AI的开源策略总体上是有益的。它加速了AI技术的创新，降低了AI开发的成本，提高了模型的可访问性，并促进了AI的可持续发展。
DeepSeek AI在不同行业的应用潜力
DeepSeek AI的高效性和可持续性使其在各个行业都具有广泛的应用潜力。以下是一些DeepSeek AI可能发挥重要作用的领域：
- 自然语言处理（NLP）： DeepSeek AI可以用于构建更高效、更准确的NLP模型，从而改进机器翻译、文本摘要、情感分析等应用。
- 计算机视觉： DeepSeek AI可以用于构建更高效、更准确的计算机视觉模型，从而改进图像识别、物体检测、视频分析等应用。
- 推荐系统： DeepSeek AI可以用于构建更高效、更个性化的推荐系统，从而提高用户体验和商业效益。
- 医疗保健： DeepSeek AI可以用于辅助诊断、药物研发、个性化治疗等领域，从而提高医疗效率和改善患者预后。
- 金融服务： DeepSeek AI可以用于风险评估、欺诈检测、量化交易等领域，从而提高金融服务的效率和安全性。
- 制造业： DeepSeek AI可以用于生产过程优化、质量控制、故障预测等领域，从而提高生产效率和降低生产成本。
未来AI发展的趋势：效率、可持续性与负责任的部署
DeepSeek AI的案例表明，未来的AI发展将越来越重视效率、可持续性和负责任的部署。随着AI技术的不断发展，我们需要更加关注AI对环境和社会的影响，并采取措施来确保AI的益处能够得到充分发挥，同时最大限度地减少其负面影响。
以下是一些未来AI发展的趋势：
- 模型压缩与优化： 研究人员将继续探索新的方法来压缩和优化AI模型，从而降低模型的计算需求和能源消耗。
- 边缘计算： 将AI模型部署到边缘设备上（例如智能手机、传感器等）可以减少对数据中心的依赖，从而降低能源消耗和延迟。
- 绿色AI： 越来越多的研究人员将关注绿色AI的开发，即开发出更加环保、可持续的AI技术。
- AI伦理与安全： AI的伦理和安全问题将越来越受到重视。我们需要制定相应的政策和规范，以确保AI的安全、可靠和公平。
DeepSeek AI的探索为我们提供了一个很好的例子，展示了如何在提高AI效率的同时，关注AI的可持续发展。在未来，我们期待看到更多像DeepSeek AI这样的创新企业，为构建一个更加绿色、可持续的AI生态系统做出贡献。