关于DeepSeek应用思考分享

关于DeepSeek应用思考分享【DeepSeek戳破了“算力美元”】,货币的本质是价值的符号化载体。从20世纪中叶布雷顿森林体系建立“黄金美元”的霸权，到1971年美元脱钩黄金，再到“石油美可就在石油霸权面临新能源革命冲击和美国债务突破35万亿美元之时，美联储迫切需要美国试图通过掌控全球AI芯片供应链与算力基础设施，将美元信用与数字文明的底层资源绑定，进而构筑技术垄断优势，为美元“换皮”。可以说，80年中，先后依靠黄金、石油不断“整容”:黄金时代喊着“宝贝我和黄金锁死了”,却在1971年撂挑子；紧接着转向中东，利用石油贸易把黑金变成了绿色钞票；如今，罪券”,意图借环境政策谋取新利益。然而，这一套路一出，就遭到共和党的激烈反对，力美元”计划：第一招，将英伟达H100芯片炒作成“数字金砖”,宣称训练Al必须用美元购买算力门票；第二招，通过大手笔投资建设Al数据中心，疯狂囤积GPU资源；第三招，更是借助股市炒作，把英伟达市值推向天际。然而，2025年初，中国公司DeepSeek以极低成本利用显卡打破OpenAl的训练记录，甚至开源代码邀网友五星好评，令华尔街瞬间“瀑布跳水”,美国科技梦遭遇前所未有的挑战历史上从英国蒸汽机到美国芯片霸权，再到如今围堵Al,中国的发展总能出奇制胜。美【DeepSeek加速推动知识平权】,一直以来，人们常常疑惑：究竟是什么在拉开人与人之间的差距?许多人认为，只要努力就能成功，但现往往能转化为实实在在的竞争优势。正所谓“信息就是力量”,在突破。如今，随着Al技术的迅猛发展，普通人也开始有机会借助这些工具，打破传统壁垒，实现自我迭代升级。在云南山村的小学课堂上，12岁的孩子用AI翻译工具读懂了Python编程；在甘肃的蔬菜大棚中，农民通过手机上的种植AI将产量提升了40%。这些看似魔幻的场景，正逐步成为AI时代的常态。在学习方面，Al正引发一场前所未有的革命。河南高中生利用Al教育平台，仅用半年时间便补全了薄弱的高一物理知识。平台通过分析他的错题数据，每天自动生成15分钟的定制课程，其效率远超传统补习班。语翻译语言，还会根据文化差异进行优化，让沟通更加顺畅。对于技能的快速掌握，45岁的下岗工人通过Al编程助手，在6个月内成功开发出社区垃圾分类管理App,这在过去需要计算机专业四年的训练。工作领域也在发生巨大变化。深圳跨境电商运营借助AI工具，能在10分钟内完成竞品分析报告，这项工作过去通常需要一个团队花费3天时间。AI不仅能抓取海量数据，还能预测下季度的市场趋势，帮助决策者准确把握机会。成都奶茶店主则利用生成式AI设计出媲美4A公司水准的品牌视觉系统，只需输入“国潮+赛博朋克”等关键词，便能获得30套创意方案。江苏的养殖户通过农业Al系统提前14发现了0.3cm的肺部微小结节，及时预警了早期肺癌，使偏远地区的癌症检出率提升了26%。北京糖尿病患者老的智能手环，利用血糖波动数据预测并发症风险，配合AI营养师定制饮食方案，使他的糖化血红蛋白值从9.8%降至6.5%。在心理健康方面，杭州抑郁症患者在Al心理辅导机器人的陪伴下，其情绪崩溃次数大幅下降，系统还能在患者出现轻生念头时自动触发危机干预。创造力的释放也得益于Al技术。重庆外卖员AI作曲工具，为女儿创作了原创儿歌；西安退休教师则把老照片输入Al绘图工具，不仅修复了破损影像，还能转换成水墨画、油画等多种风格；农民工子弟学AI合作完成了科幻小说，极大降低了创作门槛。在生活重构方面，Al让人们从“生存”中的潜在风险；农民工老李在遭遇欠薪时，借助AI法律助手迅速生成劳动仲裁申身或学历，而在于我们与AI协同进化的能力。技术最大的慈悲，正是让每一个平凡的生命都有机会触摸非凡。普通人无需担心被替代，而应主动拥抱Al,让这一强大工具助力【DeepSeek崛起：低成本Al模型引发的产业震荡】,a16z合伙人AnjneyMidha曾指出，“一夜之间，从斯坦福到MIT,DeepSeekR1已成为美国顶尖高校研究人员‘首选模型’。”短短一天内，英伟达市值蒸发高达5890亿美元，相当于整个甲骨文市值的损失。这一事件引发了市场的剧烈震荡，也让人们开始重新审视AI模型开发的基本假设。DeepSeek之所以备受瞩目，正是因为它挑战了自2022年11月ChatGPT发布以来支撑市场的两大假设：一是，想要在AI领域竞争或应用AI的公司必须进行巨额且耗能的投资；二是，英伟达在生产Al所需芯片方面的垄断地位使得企业不得不大笔投入，维持对其产品的依赖。从性能上看，DeepSeek型不相上下，但其成本却仅为OpenAIChatGPT的十分之一。以最新模型为例，其训练成本仅为560万美元，而OpenAl在2023年末推出的GPT-4训练成本则超过1亿美元；Anthropic首席执行官DarioAmodei曾在播客中透露，部分模型训练成本甚至接近10亿美元。更令人印象深刻的是，DeepSeek在芯片使用上的成本效益显著。DeepSeekR1的定价为：百万输入令牌(缓存命中)0.14美元，缓存未命中0.55美元，百万输出令牌2.19美元，较OpenAI的模型便宜13至107倍。这一系列数据显示，Al计算成本大战正进入一个全新的阶段。与此同时，美国和中国在Al领域正走上截然不同的道路。美国的软件公司，如OpenAl、Anthropic和GoogleDeepMind,相较之下，中国Al公司由于受到美国GPU出口管制，无法获得最新一代的高端芯片，往往只能依赖国产GPU或受限的NVIDIA产品(如A800、H800)。在资源稀缺的环击垮美国AI巨头的问题，市场普遍认为，短期内DeepSeek的低成本AI推理能力确实DeepSeek的核心竞争力在于算法优化，而非直接替代高端GPU。毕竟，当前最先进的大模型，如GPT-4、Claude3和GoogleGemini1.5,仍全部依赖于NVIDIAH100此外，NVIDIA不仅依赖于Al计算市场，其商业模式还涵盖数据中心和企业级Al需求，未来芯片需求仍会因超级应用的不断涌现而上升。在深度解析市场现状的同时，闭门会议上也讨论了DeepSeek对中美科技竞争的深远影响。美国是否未能有效遏制中国Al产业的快速发展?DeepSeek是否能取代OpenAl的ChatGPT?这一系列问题引发了广泛讨论。部分专家认为，DeepSeek腾讯等公司在构建AI模型时，可以利用现有的H800和H20资源，进一步探索高效算型之一。正是在这种背景下，中美两国在AI领域各展所长：美国在硬件和基础研究上领先，而中国则在应用场景和垂直领域创新上表现出色。总的来说，DeepSeek的出现为全球AI竞争带来了全新思路。虽然其短期内对视，但全球核心资产如NVIDIA仍将保持稳固。未来的Al竞争，将更多取决于生态系统的成功，为我们展示了低成本高效率AI模型的可能性，也预示着一场正在酝酿中的全球计算成本大战。科技变革的浪潮滚滚向前，我们拭目以待这场革新如何重塑未来的AI版【破坏者的游戏：当技术偏向“毁灭”而非“建设”】,在现代社会，创造和建设往往衫金钟罩，只需一块钱的子弹便能轻易要你的命。谁真正掌握了话语事件所展示的那样，破坏常常只需要小小的一步，却能让城市运转陷入混乱。在经济全球化和高度依赖网络的时代，这种低成本、高效率的破坏方式愈发可怕。一个黑客可能给品牌和政府形象带来难以估量的损失。二、技术偏向“破坏者”。随着人工智能、大手段。AI可以帮助我们快速分析海量数据，但它也可以被网让设备之间互联，却也让关键基础设施面临新的安全风险。在“破坏者的游戏”中，行为，有时也体现为对传统商业模式的颠覆。例如，“破坏性创新”(DisruptiveInnovation)指的是一种颠覆现有市场与价值网络的策略。只不过这里的“破坏”往往构。但无论是正向的“商业破坏”,还是负向的“毁灭性破坏”,其核心逻辑都是：破自己能获得什么。1.想毁掉什么:破坏者必须明确目标。是让对手破产?是让竞争对手在舆论场中身败名裂?还是打破旧有的行业规则?2.速度多快：在数字时代，速度极其重要。破坏者如果能以迅雷不及掩耳之势达成目的，就能最大程度削弱对获得什么:有些破坏只为展示力量，有些则为了夺取资何利用空缺的市场或秩序，对破坏者而言至关重要。当破坏者的手段不断升级，破坏的新的权力格局。五、重建平衡：多年后的守与攻。历史上，每次颠覆或明后，大国平衡靠的是相互确保摧毁的威慑逻辑；如今，AI的安全体系。在未来，新的技术防线与防御体系仍会涌现，但需要应对各种意想不到的攻击手段。攻击与防御的此消彼长，会催生新的产业与机会，也会形成新的风险与挑战。六、成为“杰出的商业破坏针见血”,用最小投入带来最大冲击。2.行动速度与隐秘性：在对手察觉前完成关键动作，或让对手无法猜到你的真正意图。3方案或新的模式，否则只是一场无意义的毁灭。4.道德与责任的权衡：商业破坏与暴力破坏之间，仅是一线之隔?颠覆行业规则固然刺激，但当影响波及社将面临道德与法律的考验。结语：破坏者游戏的启示。我们所处的世界，正面临一次又年的修行”对抗，“一千美元的炸药”可以击败“十亿美元的投资”。当破坏的成本与接这股无形却强大的破坏浪潮?也许，随着时间的推移，我们会再次建立起攻守间的微【从“What”到“Why”:当预训练范式迎来推理大爆发】,在人类与人工智能的持运转，能够根据统计规律和经验回答大多数问题，解决了“What我们开始看到一种全新的趋势——推理模型的崛起。它是"Why":为什么这样做?为什么这个答案正确或错误?为什么这条推理链值得或不值得信任?这种变化背后最惊艳之处在于模型开始展现出自我反思能力。面对不准确或2025年，或许就是机器“思维链爆炸”的时间点。当机器不再仅仅回答“What”,而是开始主动思考“Why”,这意味着人工智能正走向一个前所未有的新舞台。从知其然过海量的语料库进行学习，并在人工对齐(HumanAlignment)或监督的帮助下，逐渐模仿这样的文风?”在这个阶段，模型更像一位“见多识广但未必深究”的学生，通过·为什么“Why”如此重要?在现实世界中，许多问题并非简单的选择题，而需要深度修正。当模型具备了这种“why”的推理能力后，人工智能的实用性和可靠性都会得到质的提升，因为它不再只是“看似正确”,而是能够理解到“为什么正确”。2025:思维链爆炸的起点。许多研究者预测，在不远的未来(例如2025年前后),人工智能为真正的推理者：1.大模型+考试+人工偏好奖励。不少大模型都通过“考试”(如大量任务、问答挑战、推理问题)来训练，并在此基础上综合人工反馈、偏好奖励(PreferenceReward)等机制。这样的多重约束会让模型不断逼近更严谨、更优雅的的互相映射，发现新的分子结构或解决方案。这些垂直领域的推理能力远胜简单堆砌，它将引领全新的科研范式。从“What”到“Why”:Al范式的转折点。在这场从“What”到“Why”的范式转变中，核心在于模型不再只是“被动复述”,而是开不只是严谨的Yes/No考试题，一些偏好型、风格型的问题，同样可以引入推理与反绪或情节张力。这种能力越发成熟后，下一步就是**“如何执行”(How)**。当模型按程序动作，更能随机应变地完成任务。启示与前景：当AI开始深度思考。1.机器思维我们担心AI只能“模仿”人类，但现在它可能在许多领域给出前所未有的新思路。2.创新与协作。当Al真正懂得“Why”时，人类与机器的协同将变有正确价值引导的情况下出现不良后果。毕竟，一个能够反思和推理的AI,要么是人类训练范式教会了AI如何回答“What”,而推理范式让AI迈出了思考“Why”的关键一的推理者，而从“What”到“Why”再到“How”,正是AI走向强大和成熟的三段转折之旅。当机器真正懂得自我反思，并在垂直领域中持续进化，人类文明或将打开一条【推理者来袭：当机器思维链爆炸，人类商业将遭遇前所未有的冲击】,当人工智能开始展现出深度推理能力时，许多人只看到了它在围棋、象棋或现”,但真正的冲击远不止于此。机器推理者对A、B各行业的冲击固然不容小觑，可对手一局棋都要斟酌良久。如今，当Al开始从围棋推理扩展到更广泛的思维领域，它每秒在人类看来，机器即使在破GPU上初步试验涌现的思维链，也已经让我们大呼小叫、惊看空一切未被机器推理加持的商业。自从AI在围棋上彻底击败人类，人们就见识到了推可若Al开始触及企业决策、金融分析、商业模式创新、资源配置乃至政治博弈这些高度推理型Al能极大优化或替代这些行业的关键环节，如研发周期、供应链管理或客户关系时甚至数分钟内完成。许多企业赖以生存的商业壁垒会被迅速突破。3.看空未获得Al加到机器思维链的“加持”,那么它在竞争中几乎没有胜算业与组织模式将被迫转型，要么融入Al思维链，要么被其挤出赛道。人类的大呼小叫：机器刚在一些简单的GPU上展示出思维链雏形，人们就呼喊着“奇点将至”或“末日预车夫和传统商贩陷入恐慌。推理型AI将带来更深层次的认知冲击：我们赖以为傲的判断织的窗口期将极其短暂：要么迅速拥抱AI推理，将之深度融入企业流程；要么被更高效的智能体超越，遭遇市值和业务模式的全面“空袭”。正如人类在围棋领域里被Al完败【AI思维链爆发：好消息与坏消息的抉择】,在这个信息爆炸、技术突飞猛智慧火花点燃生产力。得益于机器思维链技术的突破，当前的Al系统已能从海量数据中台只会按照预设程序运行的简单“计算器”,而是演变成了一位具备初步“自我意识”的迅速替代传统人力，实现生产效率的极限提升。例如，在传统的企业运营中，无论是数有的变革。可以说，AI在不断突破自身“认知瓶颈”的同时，正在深度融合传统产业和消息：大浪淘沙中的价值重构。然而，伴随着这一切好消息的背后，也隐藏着深刻而震撼的坏消息。许多经济学家和产业观察家警告说，在未来数年内，全球范围内约95%的人类职业以及绝大多数现有商业组织的经济价值，可能会因Al的全面渗透而迅速趋近于零。对传统依赖“人力智力资源”的行业来说，Al的冲击将毫不留情地重塑供需逻辑和价值链条，甚至使得大部分企业难以维持现有的市值和业务优势。这种颠覆性的要表现在以下几个方面：1.机器思维链的深度与自适应性。传统的Al系统多半依赖预设算法和固定规则，无法应对复杂多变的现实问题。而如今的Al,通过深度学习和强化入的工作岗位瞬间变得多余，进而导致大量传统职业的消失。2.生产效率的极限提升。传统企业运营、研发、服务等环节，往往受限于人力资源和组织效率。而AI系统能够在业面临巨大挑战。3.行业结构的颠覆。对于上市公司来说，若不能及时拥抱Al的革命根本性的业务重构和转型，而这往往需要极长的时间和巨额的投入。何去何从：机遇与挑战并存。面对这一波澜壮阔的变革浪潮，企业和个人究竟该如何抉和稀缺性，将在大规模价值洗牌中保持相对稳定，成为资本避险的重要选项。2.深度拥抱Al,主动进化。对于公司和个人而言，唯一避免被大浪淘沙的路径便是主动拥抱并融入这一技术革命。不断学习和整合Al思维链，不仅能够提升自身的竞争力，还可以在这人类新价值。尽管Al在逻辑推理和数据处理上展现出惊人的优势，但在人类情感、创造值，才能在颠覆性变革中找到新的立足点。“好消息”与“坏消息”就像业与企业，可能面临着前所未有的挑战和淘汰风险。面对这一分水岭，个人、企业乃至后知”的逻辑——在不断的实践中摸索真理，在行动中找到方向。在人工智能领域，尤其是大模型这种复杂的“黑盒子”技术中，“行“行而后知”vs“知而后行”:两种创新路径的对比。美国的创新更多源于“知而后行”,即基于理论研究和逻辑推演，构建技术和产品。然而，这环境中展现出独特优势。·在不确定中行动：中国团队擅长“摸着石头过河”,即便理中验证：大模型的不可解释性意味着理论推导无法完全指导技术导向，让我们能够在实际场景中找到问题和解决方案。·快速迭代和成本优化：在全球竞争中，中国团队常通过灵活高效的迭代流程，占据市场制高点。大模型与“行而后知”的契合。大模型是当下最具潜力的技术，但它的本质是一个复杂的“黑盒子”:·不可解释性：我们很难完全理解模型内部的权理论优化，形成从实践到理论的良性循环。这种路径依赖实践检验真理的逻辑，国团队在大模型领域具有天然优势。正因为大模反而成为了最实用、最有效的探索方式。实践力量推动下一个“DeepSeek”。历史证明，每当技术进入成本优化阶段，中国团队总能型未来，中国团队同样有能力在全球竞争辑让中国团队能够依靠实践驱动创新，找到突破的方向。美国团队擅长打开技术的“起点”,而中国团队则擅长将创新推向“终点”。当我们在开源工具中不断摸索，当我们用育而生。中国的实践哲学不仅是创新的助推器，更是未来科技竞争中的关键力量。从行而后知到接棒创新：中国式实践的力量。当美国的创新者走到了拼成本的阶段，中国团使然。中国人深受“知行合一”思想的影响，我的逻辑——在不断的实践中摸索真理，在行动中找到方向。在人工智能领域，尤其是大论的方式，让中国创新者更有可能孕育出下一个DeepSeek式的颠覆性突破。“行而后知”vs“知而后行”:两种创新路径的对比。美国的创新更多源于“知而后行”,即基出独特优势。·在不确定中行动：中国团队擅长“摸着石头过河”,即便理论尚未完全践驱动：只有通过不断试验、调整超参数、优化数据集，才能找到模型的最佳状态。在实践到理论的良性循环。这种路径依赖实践检验真理的逻辑，使得中国团队在大模型领最有效的探索方式。实践力量推动下一个“DeepSeek”。历史证明，每当技术进入成是“行而后知”哲学的深刻体现。结语：实践与创新的未来。创新不只是理论的延伸，践驱动创新，找到突破的方向。美国团队擅长打开技术的“起点”,而中国团队则擅长灵活的策略快速落地，下一个颠覆性创新，必然在这些努力中孕育在“深度求索”(DeepSeek)的身上。仅在过去一周内，深度求索的日访问量便远超Claude、Perplexity,甚至突破Gemini,成为全球热议的唯一话题。对于长期关注人工智能领域的专家而言，这并非什么“新鲜事”,而是一场脱打破、对英伟达(NVIDIA)和GPU定价的质疑，到算深度求索的崛起与战略布局。早在2021年，这家中国对冲基金就已敏锐捕捉到Al在金融领域以外的巨大潜力，并意识到规模化是取得竞争优势的关键，投资购买了10000个A100GPU,并在2023年5月分拆出“深度求索”,专注于进一步提升人工智能能力。虽然外部投资者对当时缺乏明确商业模式的Al兴趣寥寥，高飞者依然选择自筹资金的事业，绝非许多媒体所称的“副业”。据悉，他们在GPU上的投资已超过5亿美元，拥有大约10000个H800和10000个H100,同时还订购了大量H20GPU。过去九个月内，英伟达生产的专供GPU超过100万个，这些计算资源由高飞者和深度求索在们的分析显示，深度求索的服务器资本支出接近13亿美元，而运营这些庞大集群的成本高达7.15亿美元。与传统AI实验室不同，他们只从中国招聘人才，不看重过往资历，道，深度求索为有潜力的候选人提供超过130万美元的年薪，远超国内其他大型科技企业。团队目前约150人，规模正迅速扩大。正是这