DeepSeek“革命”只会是个小浪花

对DeepSeek未来的大胆预测：短期节能难掩长期隐忧

DeepSeek的出现无疑为人工智能领域带来了一股清流，其显著降低模型训练成本的特性引发了广泛关注。然而，在为其短期成就欢呼的同时，我们也需要对其未来的发展进行冷静而深入的思考。个人觉得，它充其量是短期制造一点紧张而已，算不上真正的革命性挑战。大概率有点类似不久前华为手机“革命”对苹果的“冲击”。现在最应该做的是，借此机会，买些优质的AI相关公司的股票。因为可能还会继续恐慌一段时间，那就慢慢的加码。台积电就是不错的对象之一。要不了几个月，格局会发生巨变。中国的公司，在那样的大环境下，想在人工智能领域，长期引领世界，根本不可能。你将ChatGPT白送给它，要不了多久，它也会落后。原因，你们自己去解读。中国的问题根本就不是人聪不聪明的问题，那么简单。而且，有人居然牛逼憨憨的觉得：中国国内训练的AI人才，已经超越美国的。自我意淫而已。我是不相信的。

这里，基于科技规律来做点分析，预测，探讨DeepSeek在节能方面的长期影响、技术壁垒以及对AI整体发展可能产生的深远意义。

节能背后的隐忧：系统进化或受限

DeepSeek之所以能够降低能耗，其核心在于每次只调动参数系统中的必要部分，而非整个系统。这种“按需分配”的策略在短期内无疑能够显著节省能源，降低训练成本，具有极大的吸引力。

然而，这种做法也可能埋下长期的隐患。人工智能模型的进化，很大程度上依赖于对整个参数空间的探索和优化。如果每次只激活部分参数，就可能导致模型对其他参数空间的探索不足，从而限制其进化潜力。长此以往，模型的泛化能力和适应性可能会下降，甚至出现能力退化的情况。这就像一个长期只锻炼身体局部肌肉的人，虽然局部力量有所增强，但整体协调性和平衡性可能会受到影响。

技术壁垒堪忧：易被模仿和超越

DeepSeek所采用的新技术，虽然在短期内具有一定的领先优势，但其模仿和超越的门槛相对较低。一旦其技术细节被公开或被竞争对手Reverse Engineering（逆向工程），拥有更雄厚技术实力和更丰富资源的大型科技公司，例如谷歌、Meta等，便可以迅速跟进，甚至通过自身的优势进行改进和超越。

这些大型科技公司拥有：

• 更强大的研发团队： 能够更快地吸收和改进新技术。

• 更丰富的计算资源： 能够进行更大规模的模型训练和实验。

• 更完善的生态系统： 能够更快地将新技术应用于实际产品和服务中。

因此，DeepSeek想要依靠单一的技术优势长期保持领先地位，面临着巨大的挑战。

训练效率提升的意义：加速应用发展，但算力需求依然巨大

DeepSeek在训练效率方面的提升是毋庸置疑的，这将在短期内显著降低AI模型的训练成本，并加速AI技术的普及和应用。特别是自动驾驶和机器人领域，由于对计算资源的需求巨大，将成为最大的受益者。训练效率的提高将加速这些领域的研发进程，推动相关技术的快速发展。

然而，我们也需要清醒地认识到，AI本身的发展是无限的。随着模型规模的不断扩大和应用场景的不断拓展，对算力的需求依然会持续增长。DeepSeek的技术只是在一定程度上缓解了短期内的算力压力，并不能从根本上解决算力瓶颈问题。我们仍然需要持续投入研发，探索更高效的计算架构和训练方法。

对DeepSeek的合理预期

综合以上分析，对DeepSeek的未来发展可以做出以下合理预期：

• 短期内，DeepSeek将凭借其低成本优势，在市场上获得一定的份额，并推动AI技术的普及和应用。

• 长期来看，DeepSeek需要不断进行技术创新，构建更强大的技术壁垒，才能在激烈的市场竞争中保持领先地位。

• DeepSeek的技术将加速AI在特定领域的应用，例如自动驾驶和机器人领域，但并不能从根本上改变AI对算力的巨大需求。

结论：DeepSeek的出现为AI领域带来了新的思路和可能性，其在节能方面的探索也具有重要的意义。然而，我们也需要对其未来的发展保持理性的态度，既要看到其短期成就，也要认识到其长期面临的挑战。只有持续进行技术创新，构建更强大的竞争优势，才能在AI的浪潮中立于不败之地。对于整个AI领域而言，DeepSeek的探索也提醒我们，在追求效率的同时，也要关注技术的长期发展和演进，避免因短期利益而牺牲长远目标。