Meta 创建四个“作战室”研究 DeepSeek 成功秘诀

DeepSeek的崛起在短短几周内就引发了全球科技行业的震动。其推出的 AI 模型不仅超越了 ChatGPT,成为 App Store 上排名第一的免费应用程序,还导致英伟达在美国的市值损失了 5000 亿美元。DeepSeek 的成功引起了 Meta 的高度关注,据报道,Meta 组建了四个专门团队,称为“作战室”,以研究 DeepSeek 的成功秘诀。

战略布局:四个作战室的分工

  1. 成本分析团队:两个作战室致力于研究 DeepSeek 如何在开发和运行其 R1 模型时大幅降低成本。DeepSeek 声称其 R1 模型的训练成本不到 600 万美元,而 OpenAI 训练 ChatGPT 的成本超过 1 亿美元。Meta 希望将这些策略应用于自己的 AI 模型 Llama。
  2. 数据研究团队:第三个作战室专注于调查 DeepSeek 使用的训练数据,试图了解其数据来源和处理方式。
  3. 架构优化团队:最后一个作战室则专注于探索重新设计 Llama 架构的方法,以提升其在与 DeepSeek 竞争中的性能。

行业影响与未来展望

DeepSeek 的成功不仅在于其低成本策略,还在于其开源理念。DeepSeek 的创始人梁文锋曾表示,开源和普惠是其核心理念,这使得全球范围内的 AI 技术人员能够低成本复现其模型。这种开放态度可能会对 AI 行业的竞争模式产生深远影响,甚至引发价格战,迫使其他企业调整策略。

Meta 的警惕并非没有道理。据报道,Meta AI 基础设施主管 Mathew Oldham 曾表示,DeepSeek 的最新模型甚至可能超越预计在 2025 年初推出的 Llama AI。此外,英伟达也对 DeepSeek 的崛起表示赞赏,强调其软件使用了英伟达的 GPU。