【文/观察者网 王一】DeepSeek今年年初以高性价比、高性能、开源驱动等特点惊艳了世界。其团队近日在英国《自然》杂志发表论文首次披露，DeepSeek-R1模型的训练成本仅为29.4万美元，构建基础大语言模型也只花费了约600万美元，这一成本已远远低于美国同行透露的数字，而那还只是美国公司公布出来的大概成本。

英国路透社9月18日指出，DeepSeek的成本远低于美国竞争对手此前透露的数字，这一信息可能会再次引发外界围绕中国在全球人工智能（AI）领域地位的讨论。印度新闻网站“Devdiscourse”19日也称，DeepSeek首次提供成本数据，引发了美国公司对自己战略的质疑。

美国有线电视新闻网（CNN）、美国彭博社等美媒19日都对DeepSeek的29.4万美元训练成本感到惊讶。美国消费者新闻与商业频道（CNBC）评价说，考虑到OpenAI花了多少钱，DeepSeek的成本简直“惊人（astonishing）”，他们的模型已经推翻了只有拥有最先进、最快芯片的国家才能在AI竞赛中占据主导地位这一假设，现在他们甚至用数字对此进行了量化。

17日，《自然》杂志刊登了由DeepSeek团队共同完成、梁文锋担任通讯作者的DeepSeek-R1推理模型研究论文。与今年1月发布DeepSeek-R1时的初版论文相比，最新的论文披露了更多模型训练的细节，也标志着该模型成为全球首个经过同行评审的主流大语言模型。

最新的论文披露，DeepSeek-R1模型使用了512块英伟达H800芯片，训练成本仅为29.4万美元。

路透社称，今年1月的早期论文并未包含相关信息。大型语言模型的训练成本通常是指，用高性能芯片集群处理海量文本和代码所产生的巨额费用。OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼2023年曾透露，基础模型训练成本“远超”1亿美元，但他的公司从未公布过具体的数据。

当期《自然》杂志封面

该论文还对之前美国官员的一些毫无根据的质疑做出了回应。为打压中国AI发展，美国政府2022年就禁止英伟达向中国出口具备先进性能的H100和A100芯片。DeepSeek的AI大模型公布后，美国官员不相信中企可以用被“阉割”过的、英伟达专为中国市场设计的H800芯片训练出如此高性能的AI模型。

于是，今年6月，美国官员污称，DeepSeek在美国出口管制后违规获取了“大量” H100芯片并将其用于大模型训练。英伟达当时回应称，DeepSeek所使用的是合法采购的H800芯片，而非H100芯片。

在《自然》论文的补充材料中，DeepSeek首次承认其确实拥有A100芯片，称曾在研发前期使用这些芯片“为较小模型的实验做准备”，但在这之后，R1模型在512块H800芯片集群上进行了总计80个小时的训练。

DeepSeek还在论文中首次间接回应了今年1月来自白宫高级顾问和部分美国AI业内人士的指控——他们声称DeepSeek通过“蒸馏”技术“违规复制”OpenAI产品功能，并宣称已经发现“证据”。但此后，这些所谓的“证据”从未被公开。

蒸馏的理论核心是，让一个庞大且复杂的预训练AI模型充当“教师”，来训练一个较小的“学生模型”，后者从“教师模型”学习知识，以获得类似性能，但计算成本更低。不少专家表示，蒸馏在AI业内是一种常见的做法，但若涉及直接复制闭源专有模型的输出结构或参数，可能构成侵权。

DeepSeek一直为蒸馏技术辩护，认为该方法不仅能提升模型性能，还能显著降低训练和运行成本，从而扩大AI技术的普及范围。今年1月，该公司就提过，他们使用了美国科技公司Meta的开源AI模型Llama来构建其模型的部分精简版本。

在9月17日的论文中，DeepSeek表示，其V3模型的训练数据来源于网络爬取，其中包含“大量由OpenAI模型生成的回答，这可能会导致基础模型间接从其他强大模型中获得知识”。不过，DeepSeek强调这并非刻意为之，而是无意中的结果。

参与审阅该论文的Hugging Face机器学习工程师路易斯·汤斯顿（Lewis Tunstall）认为DeepSeek的解释有道理，其他实验室后来用类似的方法成功复制了R1模型的效果，这表明其他AI模型不需要所谓来自OpenAI的秘密数据就可以获得极高的推理能力。

科技咨询网站“Tech Space 2.0”也分析称，DeepSeek的数据策略是使用最大量的免费数据进行预训练，并巧妙使用自己生成的数据进行微调，只在计算上花钱，这种节俭的策略是其他公司目前正在深入研究的模板。

该网站指出，DeepSeek-R1在同类产品中脱颖而出，是因为他以极低的成本实现了最先进的成果。OpenAI的GPT-4和谷歌的AI模型“双子座（Gemini）”在某些方面仍然处于领先地位且享有强大的企业支持，但R1以一种此前从未见过的方式实现了“高端AI的民主化”——开放、复制成本相对低廉、高度注重效率。Meta的Llama2和法国科技初创企业米斯特拉尔AI公司（Mistral AI）的模型都秉承开放理念，但R1通过实现顶级性能将这一理念推向了新的高度。

“Tech Space 2.0”总结道：“这些比较强调了一个关键点：AI竞争不再仅仅关乎谁拥有最多的图形处理器（GPU），现在还关乎谁能用更少的资源实现更多的目标。从这个角度来看，DeepSeek已经改变了游戏规则。”

本文系观察者网独家稿件，未经授权，不得转载。