TL;DR：DeepSeek 在人工智能領域的成功不僅是中國的勝利，更是對開放源碼模式的讚揚。這種方式加速了創新，使先進技術的使用更加民主化，強調了開放源碼在全球科技進步中的重要作用。
DeepSeek：開放原始碼的勝利
DeepSeek 等人工智能模型的驚人表現引發了全球對人工智能領導地位的討論。雖然有些人認為這是中國在人工智能領域超越美國的跡象，但這種看法忽略了一個重要的方面：DeepSeek 的成功源於開源開發的力量，而非國家競爭。
無名英雄：開放源碼
DeepSeek 的成就是建立在開放式研究和開源軟體的基礎上。PyTorch 和 Meta 的 LLaMA 語言模型系列等工具在 DeepSeek 的開發過程中發揮了關鍵作用。利用這些資源，DeepSeek 得以有效地創新和突破技術邊界。
重要的是，DeepSeek 本身也為開放原始碼社群做出貢獻，確保每個人都能取得其進步。這將創造一個正向的回饋循環，加速整個 AI 領域的進步。
開放原始碼的力量
開放原始碼開發促進協作、加速創新，並使技術存取民主化。這與哪個國家領先無關，而是關乎全球社會的共同進步。DeepSeek 充分體現了為何持續投資於開放源碼方案對人工智能的進展至關重要。
超越民族主義的敘述
我們不應該從國家主義的角度來看待 DeepSeek 的影響，而是應該認識到開放源碼合作的轉變力量。DeepSeek 的成功代表著開放科學與知識共享的勝利，而非單一國家的勝利。
瞭解 DeepSeek 的成本效益
雖然 DeepSeek 的 AI 模型令人印象深刻，但了解其開發成本的細微差異也是必要的：
- 所引用的 550 萬美元是用於訓練 v3 機型，而非與 GPT-3 可比較的 r1 機型。
- 架構開發和資料擷取的成本不包括在此圖中。
- DeepSeek 得益於早期採用大型 GPU 集群，並利用其 r1 模型的資料。
DeepSeek 的效率是由幾個因素造成的：
- 以現有知識為基礎：DeepSeek 的開發參考了公開的研究成果。
- 演算法的進步：新演算法提高了訓練效率。
- 降低運算成本：更便宜的運算能力讓大規模訓練更容易實現。
- 蒸餾：知識蒸餾等技術有助於訓練更小、更有效率的模型。
- 最佳化的基礎架構：有效的資料傳輸和負載平衡支援了他們的努力。
有報導指出，DeepSeek 採用了由 50,000 個 H100 GPU 組成的大型集群，展現其規模。
總結
DeepSeek 的發展歷程證明了開放源碼、協作和有效資源運用的力量。在人工智能領域，進步的動力來自於集體努力和知識共享，而非國家競爭。藉由擁抱開放原始碼的原則，我們可以釋放 AI 的全部潛力，並確保所有人都能擁有創新的未來。
