幾天前，DeepSeek 悄悄發布了其 R1 AI 模型的更新。 這次發布號稱性能有所提升，但價格仍低於許多競爭對手，本應引起廣泛關注。 然而，科技產業和投資者的反應令人驚訝地平靜。 這與 2024 年初形成鮮明對比，當時 DeepSeek 最初的 R1 模型震撼了市場，引發了人們對生成式 AI 支出的擔憂，並導致科技股暴跌。
這一次，更新模型的發布幾乎沒有引起注意。 正如巴克萊銀行分析師 Ross Sandler 指出的那樣，這次事件「悄無聲息地發生又消失了」，這讓他得出結論，投資界對 AI 格局的理解在短時間內已大為成熟。
普遍的冷漠？
為了衡量普遍的情緒，我們對 Business Insider 科技團隊的成員進行了一項非正式的民意調查。 結果很能說明問題：
- 一位編輯坦承完全錯過了 DeepSeek 的更新，並對自己脫節感到內疚。
- 另一位同事回憶說，他只是順帶看到了這條消息，但沒有深入研究細節。
- 一位科技記者提到瀏覽了一個關於該主題的 Reddit 帖子，但很快就將其駁回了。
- 另一位記者承認完全忽略了這項公告。
- 還有一位編輯簡單地說：「tbh 沒注意到！」
這些回應突顯出，即使是每天密切關注科技新聞的人，也普遍缺乏認識。 這引發了一個問題：為什麼 DeepSeek 的最新進展未能引起它曾經可能獲得的關注？
AI 競爭不斷變化的局面
雖然 DeepSeek 的 R1 模型被認為是目前可用的頂級 AI 模型之一，但其影響並不像以前那麼明顯。 Sandler 認為，DeepSeek 最新產品的相對價格優勢已經減弱。 最初，它大約比 OpenAI 的 o1 模型便宜 27 倍。 現在，這種優勢已縮小到大約便宜 17 倍。
這種縮小的價格差距突顯了一個更廣泛的趨勢：領先 AI 模型之間性能的趨同。 這些模型中的許多都是使用從網路上抓取的類似資料集進行訓練的，因此僅僅基於性能越來越難以實現顯著的競爭優勢。 突破會迅速被模仿並整合到競爭產品中，從而拉平競爭環境。
分銷日益重要
雖然價格仍然是一個因素，但分銷正在成為一個關鍵的區分因素。 如果企業提供對 ChatGPT 帳戶的訪問權，則使用者更有可能在企業環境中使用 OpenAI 模型。 同樣地，Android 智能手機的使用者更有可能與 Google 的 Gemini 聊天機器人互動，利用搜尋巨頭的 AI 模型。
DeepSeek 目前缺乏其競爭對手所享有的強大的分銷管道，尤其是在西方市場。 這種有限的覆蓋範圍阻礙了其獲得廣泛採用的能力，無論其技術能力如何。
重新思考 AI 基礎設施熱潮
2024 年初圍繞 DeepSeek R1 模型的最初恐慌源於人們擔心這家中國實驗室開發了更高效的模型，需要的計算基礎設施更少。 然而，現實可能更加微妙。
像 DeepSeek 的 R1 和 OpenAI 的 o3 這樣的先進「推理」模型需要大量的計算能力，因為它們能夠將複雜的請求分解為多個「思考」步驟。 每個步驟都會產生一個新的提示，從而導致一連串必須處理的新 token。
囙此，DeepSeek 的貢獻可能在於普及這些複雜的推理模型，而這與最初假設 DeepSeek 的技術會減少基礎設施支出相悖，反而需要對 GPU 和其他計算資源進行更大的投資。這挑戰了最初關於DeepSeek技術將導致基礎設施支出下降的假設。
超越炒作：更細緻的視角
對 DeepSeek 最新 AI 模型的低調反應表明，科技行業對 AI 進步的看法和評估方式發生了轉變。 最初的狂熱已經讓位於一種更具辨別力的方法，更加強調實際考慮因素，例如分銷、基礎設施需求以及性能提升的真實程度。
雖然 DeepSeek 繼續推動 AI 技術的邊界，但其成功不僅取決於其技術實力，還取決於其駕馭 AI 格局不斷演變的動態並在市場中站穩腳跟的能力。 重點正在從純粹的技術奇蹟轉向實際應用和可訪問性。
AI 優越性的假象：數據的決定性因素
最初圍繞 DeepSeek R1 模型的興奮部分源於這樣一種看法，即它代表了 AI 能力的重大飛躍。 然而，隨著更多模型的出現以及該領域的成熟，越來越清楚的是，用於訓練這些模型的底層數據在其性能中起著至關重要的作用。 這些數據中的大部分來自相同的來源——從網路上抓取的大量文字和程式碼。 這種共享基礎不可避免地導致了能力的趨同，使得任何單一模型都難以獲得真正的主導地位。
單一的、功能強大的 AI 模型超越所有其他模型的想法正變得越來越不現實。 相反，我們可能會看到一個碎片化的環境，其中包含各種模型，每個模型都在特定領域表現出色，並滿足不同的需求。 這種專業化將需要對每個模型的優缺點有更細緻的了解，而不是僅僅依賴於標題性能指標。
可訪問性和集成：克服採用障礙
技術實力只是拼圖中的一塊。 為了使 AI 模型真正成功，它必須易於訪問並輕鬆集成到現有的工作流程中。 這就是 OpenAI 和 Google 等公司具有顯著優勢的地方。 他們的平台被廣泛採用，並且他們的 API 有很好的文檔記錄，這使得開發人員和企業可以相對輕鬆地將他們的 AI 功能整合到他們的產品和服務中。
DeepSeek 面臨著克服這些採用障礙的挑戰。 在其模型周圍建立一個强大的生態系統，提供全面的文檔，並為開發人員提供强大的支持將是其在市場上獲得發展的關鍵步驟。 這還包括與各行業的主要參與者建立合作夥伴關係，以創建滿足特定需求的定制解決方案。
GPU 瓶頸：基礎設施作為一個限制因素
先進 AI 模型的開發和部署在很大程度上依賴於專用硬體，尤其是 GPU。 這些功能强大的處理器對於訓練和運行計算密集型 AI 演算法至關重要。 隨著 AI 模型變得越來越複雜，它們對 GPU 的需求持續增長，從而產生潛在的瓶頸。
GPU 的有限可用性和高成本可能會阻礙較小 AI 公司的發展，而擁有更雄厚資金的較大參與者可以確保獲得他們所需的資源。 這創造了一個不公平的競爭環境，並且可能會扼殺創新。 克服這個瓶頸將需要投資於新的硬體架構和更高效的 AI 演算法，這些演算法可以在功能較弱的硬體上運行。
道德層面：確保負責任的 AI 開發
隨著 AI 模型越來越多地融入我們的生活，解決其使用的道德含義至關重要。 必須仔細考慮諸如偏見、公平和透明度等問題，以確保 AI 系統得到負責任的使用，並且不會永久存在有害的刻板印象或歧視。
這需要一種多方面的方法，包括開發强大的方法來檢測和減輕訓練數據中的偏見，提高 AI 演算法的透明度，以及建立明確的 AI 道德使用指南。 AI 開發人員還必須對其系統所做的決策負責，並且願意解決任何意外後果。
不斷變化的格局：不斷適應的過程
AI 領域不斷發展，新的突破和挑戰正以快速的速度出現。 為了保持領先地位，AI 開發人員必須具有適應性，並且願意接受新的想法和方法。 這還需要致力於持續學習，並且願意挑戰現有的假設。
AI 的未來很可能以更加重視協作為特徵，研究人員、開發人員和決策者共同努力，以應對這種變革性技術帶來的挑戰和機遇。 開源計劃和社群驅動的專案將在促進創新和確保 AI 的好處得到廣泛分享方面發揮越來越重要的作用。
專業化和利基應用
我們可以預期更大的專業化和利基應用的興起，而不是由單一 AI 模型主導所有任務。 不同的 AI 模型將針對特定的行業或任務進行定制，從而優化其預期用途的性能和效率。 例如，一個模型可能擅長於用於客戶服務聊天機器人的自然語言處理，而另一個模型可能針對醫學診斷中的圖像識別進行優化。
這種專業化將導致一個更加碎片化的市場，但也為較小的公司創造了通過專注於特定專業領域來競爭的新機會。 關鍵將是確定未滿足的需求並開發有效滿足這些需求的 AI 解決方案。
人為因素：增強而非取代人類能力
儘管 AI 取得了快速進展，但重要的是要記住，AI 是一種旨在增強而非取代人類能力的工具。 AI 可以自動執行重複性任務、分析大型數據集以及生成人類可能錯过的見解。 然而，它缺乏許多角色所必需的創造力、批判性思維和情商。
AI 最成功的應用將是那些將人類和機器的優勢結合在一起的應用，使每個人都可以專注於他們最擅長的事情。 這需要轉變心態，從將 AI 視為人類勞動者的替代品，轉變為將其視為可以提高其生產力和效率的合作夥伴。
長期影響和社會影響
AI 的長期影響是深远的，並且將對社會產生深遠的影響。 隨著 AI 變得越來越普及，必須考慮潛在的後果，並採取措施減輕任何負面影響。 這包括解決諸如工作流離失所、演算法偏見以及隱私權侵蝕等問題。
政府和決策者在塑造 AI 的未來方面發揮着至關重要的作用，他們應制定法規和準則，以促進負責任的創新並保護公眾利益。 同時還需要進行關於 AI 的倫理和社會影響的公共對話，以確保這些技術以造福全人類的方式使用。
開源和社群協作的力量
開源計劃和社群協作在 AI 的開發和發展中發揮著越來越重要的作用。 通過共享程式碼、數據和知識，研究人員和開發人員可以加速創新，並確保 AI 的好處得到廣泛分發。
開源專案還促進透明度和問責制，允許公眾審查 AI 演算法並識別潛在的偏見或漏洞。 這種協作方法促進了一種更具包容性和民主性的 AI 生態系統，使個人和組織能夠為這些功能强大的技術的開發做出貢獻。
AI 時代的終身學習和適應
AI 領域的快速變化要求個人擁抱終身學習和適應。 今天需求量很大的技能明天可能就會過時，因此必須不斷更新自己的知識和能力。
這包括打下堅實的數學、統計學和電腦科學基礎，以及培養批判性思維、解决問題和溝通技巧。 它還需要願意嘗試新技術並從成功和失敗中學習。 在 AI 時代，適應性將是最有價值的資產。
展望未來：AI 的未來
AI 的未來充滿了各種可能性，但同時也充滿了挑戰。 為了充分發揮這些技術的潛力，我們必須以責任感和對倫理和社會價值的承諾來對待它們。 通過促進協作、提高透明度以及優先考慮人類福祉，我們可以確保 AI 被用於創造一個更美好的未來。
對 DeepSeek 最新模型的低調反應並不意味著 AI 正在失去其動力，而是表明該行業正在成熟，並且在評估 AI 進展方面變得更加細緻。 重點正在從炒作和投機轉向實際應用、可訪問性和負責人的開發。 隨著 AI 的不斷發展，必須保持批判性的視角，並優先考慮人類的需求和價值觀。 未來的幾年預計將是變革性的，因為 AI 將繼續重塑全球的行業、經濟和社會。