DeepSeek火爆出圈，这万亿赛道或将加速迸发？

最近，人工智能领域被一股强劲的风暴再次席卷，掀起了全球科技界的一阵“海啸”！

一颗横空出世的超级新星——DeepSeek，以迅雷不及掩耳之势，迅速在全球范围内掀起惊涛骇浪，引发了全球AI领域的强烈震动。

图源：DeepSeek官网截图

根据第三方统计数据，DeepSeek应用上线仅仅20天，日活用户数量就突破了2000万大关，其日活增长速度已经超过了当初爆火的ChatGPT。

资料显示，DeepSeek，全称为“杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司”，成立于2023年，主要专注于开发先进的大语言模型（LLM）和相关技术。自成立以来，DeepSeek发展势头迅猛，不断推出令人瞩目的大模型，先后发布了开源代码大模型DeepSeek Coder、通用大模型DeepSeek LLM、开源混合专家（MoE）模型DeepSeek-V2等。

2024年底，DeepSeek发布了最新一代大语言模型——DeepSeek-V3，其采用创新的MoE架构，具备6710亿总参数，但每次仅激活370亿参数，训练成本仅为557.6万美元；而且其在代码、逻辑推理和数学推理能力均名列前茅。

今年1月20日，DeepSeek再度发布其全新推理模型DeepSeek-R1，不仅实现了与OpenAI最新o1正式版的性能对标，更以全栈开放的生态布局引发行业震动。

在短短一年多的时间里，DeepSeek从一家初创公司成长为全球AI领域的焦点，让世界看到了中国AI的创新力量与无限潜力。而随着DeepSeek的爆火，也不禁让人好奇，它又凭何在高手如云的AI领域掀起如此大的波澜？

DeepSeek，凭什么爆火？

DeepSeek之所以能在竞争激烈的AI领域中脱颖而出，离不开其独特的技术优势与突破，这些突破为DeepSeek构建起了强大的技术壁垒。

01 算法优化：让AI更“聪明”

在算法层面，DeepSeek可谓独树一帜。传统的AI模型训练往往依赖大量的算力和数据，遵循“大力出奇迹”的模式，成本高昂且效率有限。而DeepSeek则是通过创新架构，打破常规思路。

DeepSeek采用混合专家架构（MoE），以提高计算效率和模型精度，并降低计算资源消耗。MoE模型的独特之处在于，其就像是一个拥有众多专家顾问的智囊团，每位“专家”有自己擅长的特定任务领域。当用户提出问题时，模型能够智能地调配最合适的“专家”为其提供解决方案，从而显著提高处理效率与准确性，并有效避免计算资源的无谓消耗。

此外，DeepSeek在训练过程中还运用了多头潜在注意力（MLA）机制。与传统的注意力机制相比，MLA能够更加精准地捕捉文本中的关键信息，从而提升了模型对复杂任务的理解和处理能力，效率也得到大幅提升。

02 低成本：让AI更“亲民”

在训练成本方面，DeepSeek拥有卓越的表现。根据相关数据显示，DeepSeek的模型训练成本仅需500万美元，约为同类产品的1/20；运营成本每百万tokens输入成本0.55美元（OpenAI 为15美元），输出成本每百万tokens仅需2.19美元（OpenAI为60美元）。而这种低成本优势，使得更多的企业和开发者能够负担得起AI技术的研发和应用。

DeepSeek的成本优势，一方面得益于前面提到的算法优化，使得在较少的算力资源下也能实现高效训练；另一方面，DeepSeek在数据处理上进行了精细的优化，最大限度地减少了不必要的数据存储和传输成本，使得整体的运营成本降低。

03 多模态融合：让AI更“全能”

在多模态能力上，DeepSeek同样表现出色。DeepSeek具备强大的跨模态学习能力，能够将文本、图像、语音等多种模态的数据进行有效融合，实现更强大的交互和应用。其多模态版本DeepSeek-R1具备了强大的跨模态穿透与融合的感知能力，能够通过结合世界知识与上下文学习能力，实现多种模态的高效推理与协同输出。而这使得DeepSeek能够在更丰富的场景中应用，比如内容创作、智能客服、教育等领域，通过多模态的交互方式，从而获得更全面、更生动的信息和体验。

除此之外，值得一提的是，DeepSeek还采用了完全开源的模式，允许开发者自由使用、修改和优化其代码。这种开放的策略不仅降低了使用门槛，也促进了全球AI开发者社区的协作和创新。

DeepSeek或将引爆AI硬件赛道？

凭借其独特且先进的技术路径、更低的成本、更高的模型性能以及开源战略等优势，DeepSeek成功吸引了全球科技圈的高度关注与重视，对全球AI市场竞争格局产生了深远的影响，为AI行业带来了“鲶鱼效应”。

自DeepSeek爆火以来，各大科技巨头火速出手，包括微软、英伟达等海外科技巨头以及国内阿里云、华为云、腾讯云、百度云、360数字安全等科技厂商纷纷宣布接入DeepSeek大模型，以抢占DeepSeek大模型的流量风口。

在市场生态方面，DeepSeek的技术创新也将进一步推动AI技术在各行各业的应用。国泰君安研报表示，DeepSeek R1的推出体现了开源范式下技术进步的速度，以及在AI训练、推理上成本大幅度压缩的可能，AI的广泛落地有望加速。

近两年里，在AI大模型战火的燃烧下，人工智能领域迎来了前所未有的繁荣景象，而“AI+硬件”这一领域也迅速崛起，成为了业界备受瞩目的热门赛道。回顾2024年，AI技术与终端设备的融合应用达到了前所未有的深度与广度，从手机、笔电到可穿戴设备（AI眼镜、AI戒指、AI耳机等），甚至是玩具、学习机、陪伴型机器人等硬件产品，均实现了功能的跨越式升级，并带来了终端设备产品力的新一轮爆发。

尽管“AI+硬件”市场的发展态势良好，但也面临着诸多挑战。在技术层面，AI算法的准确性和稳定性仍有待提高；在市场层面，产品同质化现象严重，许多AI智能硬件产品在设计和功能上缺乏创新；在价格方面，目前一些高端AI硬件价格过高，限制了市场的普及程度。

而如今DeepSeek的出现，有望为AI智能硬件的发展带来新的契机。首先，它在降低硬件成本方面发挥了重要作用。通过DeepSeek强大的算法和高效的处理能力，使得这些AI大模型在硬件的运行更加高效，减少对硬件资源的过度依赖，降低硬件的能耗和维护成本。而这不仅让消费者能够以更低的价格享受到AI智能硬件带来的便利，也为AI智能硬件厂商提供了更大的利润空间。

此外，DeepSeek的出现在AI硬件领域投下了一颗“创新的种子”，激发了硬件厂商积极探索新的技术方案和应用场景。基于DeepSeek强大的多模态能力等，使得硬件在运行一些复杂的AI任务时，如实时图像识别、自然语言处理等，能够实现低功耗、高速的推理和深度的交互。以AI眼镜为例，在DeepSeek技术的加持下，AI眼镜的交互体验有望得到极大的提升。它能够更加精准地识别用户的语音指令，快速响应并提供准确的信息，让用户仿佛拥有了一个贴身的智能助手。

可以说，DeepSeek以其独特的技术优势和低成本策略，为市场注入了新的活力。可以预见的是，未来或将会有越来越多的新进入者看到AI硬件市场的潜力，纷纷加入竞争，并推出基于DeepSeek技术的AI硬件产品。而这些新进入者带来的创新的产品理念和商业模式，也将使得市场竞争更加多元化。