中國AI模型DeepSeek引發矽谷震盪 Meta緊急組建研究小組 美媒：制裁反而促進創新

一款中國AI模型，24小時內橫掃美國App Store榜單，連ChatGPT都被擠下神壇。DeepSeek的橫空出世，不僅讓矽谷巨頭Meta緊急組建研究小組，更證明了美國「制裁」或許正在催生中國在AI領域的「彎道超車」。

中國人工智能公司深度求索開發大模型DeepSeek-R1。AP圖片

這兩天，中國人工智能公司深度求索開發的大模型DeepSeek-R1一經推出，憑借其「物美價廉」的特性在海外開發者社區中引發了轟動。

截至北京時間1月27日早，DeepSeek在美區蘋果App Store免費榜上已經排在第一位，力壓此前霸榜的ChatGPT。而就在昨天早上，DeepSeek還沒有擠進榜單前五，顯示出過去24小時發酵速度之快。在國區蘋果App Store免費榜，DeepSeek也已登頂。

DeepSeek已在蘋果App Store國區和美區免費榜登頂。

據美國《華爾街日報》當地時間1月26日報道，DeepSeek-R1的出色表現已經給美國科技行業留下深刻印象，從業者紛紛稱贊深度求索的工作取得了重大突破。OpenAI公司前高管扎克·卡斯（Zack Kass）直言，美國試圖通過制裁限制中國的AI發展，但資源的限制反而激發了中國科研人員的創造力。

深度求索在1月20日發佈了DeepSeek-R1模型，該公司表示，DeepSeek-R1在後訓練階段大規模使用了強化學習技術，在僅有極少標注數據的情況，極大提升了模型推理能力。在數學、代碼、自然語言推理等任務上，其性能比肩美國OpenAI o1正式版。

為促進技術社區的充分交流與創新協作，深度求索還公開了DeepSeek-R1訓練技術。

DeepSeek-R1、OpenAI-o1-1217和DeepSeek-V3的性能比較。DeepSeek微信公眾號

一些第三方測試結果也顯示，DeepSeek-R1的表現足以匹敵美國頂尖AI模型。美國加州大學伯克利分校研究人員設立的聊天機器人競技場（Chatbot Arena）平台上，DeepSeek-R1和去年12月發佈的DeepSeek-V3的性能表現均位列前十。

不僅如此，DeepSeek的開發成本和使用的算力規模都遠低於美國頂尖AI公司。先前發佈的DeepSeek-V3在僅使用2048顆英偉達H800 GPU的情況下，完成了6710億參數模型的訓練，成本約為560萬美元，這遠低於其他頂級模型的訓練成本。美媒指出，H800的算力要弱於英偉達H100等芯片，美國限制對華出口此類高性能芯片。

《華爾街日報》提到，作為對比，美國AI企業、Claude模型開發商Anthropic首席執行官達里奧·阿莫代伊（Dario Amodei）去年曾透露，該公司構建模型的成本約為1億至10億美元。

與其他一些頂尖大模型不同，DeepSeek-R1沒有使用傳統的監督微調（SFT）方法，而是專注於強化學習（RL），這意味著該模型跳過了使用人工標準數據訓練的「模仿」環節。

英偉達高級研究科學家范麟熙（Jim Fan）稱贊DeepSeek取得了突破，他在社交平台X上發文稱，DeepSeek-R1完全由強化學習驅動，「這讓人想起了AlphaZero，從零開始學習圍棋、將棋和國際象棋，而不是先模仿人類大師的動作。這是論文中最重要的收穫。」

DeepSeek-R1的表現引起美國科技行業的高度關注。

矽谷風險投資家馬克·安德森（Marc Andreessen）表示：「DeepSeek-R1是我見過的最令人驚嘆，最令人印象深刻的突破之一。」

舊金山AI硬件公司Positron的聯合創始人巴雷特·伍德塞德（Barrett Woodside）表示，最近他和同事一直在討論DeepSeek的開源模型，「這太酷了。」

一些美國企業也開始在工作中使用DeepSeek。

AP圖片

矽谷一家創業公司的聯合創始人安東尼·普奧（Anthony Poo）告訴《華爾街日報》，他們原先使用Claude模型預測財務回報，但現在已轉向DeepSeek，兩者性能相似，使用DeepSeek的成本僅為Claude的四分之一。

普奧說：「OpenAI的模型有著極佳的性能，但我們不想為我們不需要的能力付費。」

DeepSeek發佈後不久，Meta首席執行官朱克伯格就宣佈，Meta計劃在2025年投入超600億美元，加大對人工智能的投入。扎克伯格本人一直是開源模型的倡導者。

1月27日，據Information網站，臉書母公司Meta成立了四個專門研究小組來研究DeepSeek的工作原理，並基於此來改進旗下大模型Llama。

其中兩個小組正在試圖瞭解幻方量化如何降低訓練和運行DeepSeek的成本；第三個研究小組則正在研究幻方量化可能使用了哪些數據來訓練其模型；第四個小組正在考慮基於DeepSeek模型屬性重構Meta模型的新技術。

OpenAI、Meta和其他頂級人工智能團隊的開發人員一直在仔細研究DeepSeek模型，並試圖搞清楚其為何能夠比一些美國製造的模型更便宜、更高效地運行。

OpenAI科學家Noam Brown上周在社交媒體上表示：「DeepSeek表明你可以用相對較少的計算獲得非常強大的AI模型。」

數日前，就有Meta的工程師們在匿名社交平台TeamBlind上吐露心聲，表示DeepSeek所研發的AI模型為其帶來了巨大壓力。

近年來，美國在芯片等領域對中國實施出口限制，試圖打壓中國在AI等領域的發展，但深度求索依然能構建出匹敵美國頂尖科技公司的AI模型。OpenAI前高管扎克·卡斯直言，美國的限制未能阻止DeepSeek的進步，「這凸顯了一個深刻的教訓：資源限制反而能激發創造力。」

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數字新聞雜誌The Wire China發文稱，DeepSeek-R1的發佈將迫使懷疑論者重新評估中國的技術發展。深度求索對開源承諾的堅持也與OpenAI的專有策略形成鮮明對比，深度求索允許全球企業和開發者共同開發和改進技術，OpenAI則限制對其系統的訪問以維護競爭優勢。

該雜誌指出，美國決策者應該反思，通過設置障礙來確保領先地位的方法是否還行得通。美國的出口管制促使中國加速實現技術的自給自足，中美在芯片等領域的技術差距正逐漸縮小，美國的制裁雖然具有破壞性，卻可能反過來助推中國的創新能力。

文章寫道，美國的出口管制不僅削弱了美國科技公司的收入，也導致全球半導體供應鏈變得愈發「支離破碎」，「美國越是專注於遏制對手而不解決自身的缺陷，就越有可能加速其領先地位的喪失。」

深喉

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圍繞駐韓美軍在黃海實施大規模空中訓練引發爭議一事，韓美軍方表述出現明顯溫差。

內地環球網報道，在南韓國防部釋放「駐韓美軍司令道歉」的信息後，駐韓美軍罕見深夜發表聲明，強調不存在需要道歉的問題，雙方在訓練通報及軍事政策上的分歧隨之浮出水面。報道引述韓媒分析稱，駐韓美軍的反應一定程度上折射出韓美同盟內部潛在的結構性緊張。

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韓聯社24日援引軍方消息稱，駐韓美軍司令兼韓美聯合司令部司令布倫森就黃海訓練中與中方戰機對峙引發緊張一事向韓方道歉。但消息發布後，駐韓美軍當晚發表正式聲明反駁稱，布倫森與南韓國防部長官安圭伯通話時，僅對韓方未能及時接到訓練報告「表示遺憾」，並重申已事先通報訓練計劃，強調例行戰備訓練「無需道歉」。

此次爭議源於18日至19日駐韓美軍在烏山基地開展的大規模空中訓練。據韓媒報道，美軍F-16戰機出動至黃海公海上空超100次。在訓練過程中，F-16戰機進入南韓防空識別區與中國防空識別區之間、雙方識別區未重疊的區域。隨著駐韓美軍戰機接近中國防識區，中方也出動戰機應對，導致雙方一度對峙。安圭伯得知後於19日致電布倫森抗議，質疑美方未充分共享可能加劇地區緊張的訓練細節。訓練隨後提前結束，但雙方的爭論並未平息。

此次「道歉風波」引發韓媒廣泛關注。南韓《時事雜誌》將這場風波定性為「韓美軍事當局間不和諧音」，指出韓方不滿美方僅通報「有訓練」，未說明具體飛行目的等關鍵信息；美方則辯稱訓練信息已提前提供，問題出在韓方內部信息共享不及時。報道認為，此次道歉風波已不再只是表述方式或立場層面的分歧，而是暴露出雙方在軍事溝通與政策協調機制上的不一致。

《首爾新聞》評論稱，駐韓美軍在半島周邊開展高強度訓練卻未讓韓方充分掌握信息，令人擔憂「韓美同盟齒輪鬆動」。評論還指出，美國主張的「戰略靈活性」將駐韓美軍重心轉向牽制中國，這可能讓南韓捲入有違自身意願的地區衝突，與南韓現政府緩和地區緊張的政策相悖。《朝鮮日報》認為，駐韓美軍深夜發聲明澄清實屬罕見，而南韓國防部發言人在回應有關問詢時僅表示「相關報道部分內容屬實」，未進行詳細說明。

彭博社評論認為，此次美韓罕見公開摩擦顯示出李在明政府尋求避免在美中之間選邊站隊時所面臨的挑戰，這種做法與前任政府明確優先發展與韓美、韓日關係有所不同。《南華早報》也援引專家分析稱，韓方就美中戰機對峙向美方提出抗議，表明其不樂見駐韓美軍與中方進行積極對抗。

事實上，近期韓美圍繞軍事事務的「不和諧音」頻現，除黃海訓練爭議外，韓美在「自由之盾」聯合演習的野外機動訓練規模上也未達成一致。雙方在協調未完成的情況下便公布演習方案，被認為極不尋常。南韓軍方主張將訓練分散至全年進行，以降低集中訓練帶來的緊張。而駐韓美軍認為相關兵力與預算已提前部署，堅持按既定計劃執行，分歧至今未彌合。接連出現的敏感議題，給韓美軍事協調帶來不小壓力。