作者 | 金旺
来源 | 科技行者
2月13日，OpenAI CEO Sam Altman公开表示，“GPT-5将会在未来几个月发布，并将对公众开放免费使用。”
直接跳过OpenAI o3，迎来免费版GPT-5，这与最近一段时间DeepSeek火爆全球不无关系。
作为全球大模型领域主导者，OpenAI不能失去自己的铁王座，DeepSeek V3/R1在过去两个月里为全球人工智能产业带来的冲击，让这一领域的头部玩家们不得不重新思考人工智能的创新节奏。
就在本周，百度创始人李彦宏在World Governments Summit 2025峰会上也谈到，“每12个月，大模型的推理成本就会降低90%以上，这比以往计算机革命都要快很多。”
那么，DeepSeek究竟为人工智能产业带来了怎样的变化？它又需要怎样的算力底座？
01 DeepSeek的鲶鱼效应
2024年12月26日，国内一家成立仅一年多的AI团队发布了一个名为DeepSeek V3的模型，这个模型是在14.8万亿高质量token上进行预训练，并通过监督微调和强化学习进一步提高了模型的性能。
相较于五个月前发布的上一版本模型，这次他们采用了多头潜在注意力 (MLA)和MoE架构，并引入了无辅助损失的负载均衡策略和多token预测训练目标，这样的好处是能够实现高效推理和低成本训练。
仅仅是在一个月后，这个团队又发布了一个新模型，DeepSeek R1。
这次，他们仅用相当于OpenAI o1三十分之一的成本却实现了比肩OpenAI o1的性能，尤其DeepSeek R1还以开源形式公开了它的思维链，这让DeepSeek迅速火爆全球。
在这之后，我们看到，全球人工智能领域在短短一个月内经过了多次思想上的碰撞，推动了全球人工智能产业链的变革。
这场变革主要体现在三个方面：
第一，加速基座大模型创新。
此前，基座大模型的市场已经开始向几家头部AI玩家聚集，DeepSeek R1的出现，就像一条鲶鱼，加快了基座大模型的竞争和创新速度。
我们不仅能看到OpenAI官方将在未来几个月里推出免费版本的GPT-5，还看到了近期头部AI玩家纷纷发布了性能更强的基座大模型，例如阿里发布了Qwen 2.5-Max，谷歌也发布了Gemini 2.0系列模型。
此外，头部AI玩家纷纷加大了技术投入以维持自己的领先优势。
例如，Meta创始人扎克伯格官宣加大2025年的AI投资，预计2025年在AI领域至少投入600-650亿美元（2024年为400亿美元）。
与此同时，谷歌的AI投资也将从525亿美元增加到750亿美元。
第二，加速应用创新。
在过去一个月里，我们看到国内四大云厂商接入了DeepSeek，看到国内三大运营商跑步接入了DeepSeek，与此同时，我们也看到在B端市场，越来越多企业正在加快接入DeepSeek。
有数据显示，自DeepSeek R1发布后，仅仅20天内，国内外就已经有160多家企业接入了DeepSeek。
第三，加速大模型普及。
据QuestMobile统计数据显示，DeepSeek日活跃用户数在2月1日突破了3000万大关，刷新了全球最快达成3000万日活用户榜单。
另一组来自Xsignal的数据显示，截至2月8日，DeepSeek国内APP端日活用户数达到了3494万，海外APP端日活用户数达到了3685万，全球Web端日活更是达到4800万，全球日活用户总量达到1.19亿。
用户数的爆炸式增长，让DeepSeek成为继ChatGPT后大模型在消费市场普及的又一拐点，再次加速了大模型在消费市场的普及，以及更多大模型应用的涌现。
如果深究这场人工智能产业变革的本质，实际上是DeepSeek通过模型结构、计算通信、后训练和推理等方面极致的工程优化，提升了算力利用率。
在这一过程中，DeepSeek的模型训练效率提升了2~3倍，推理效率提升了5~7倍，与此同时，在整体训练成本降低了60%的同时，模型性能提升了20%。
而在DeepSeek加速大模型技术创新和普及应用时，稳定可靠的算力底座，依旧是模型创新的根本。
02 腾提供的“最优解”
2月4日，DeepSeek-R1、DeepSeek-V3、DeepSeek-V2、Janus-Pro正式上线 腾社区，支持一键获取DeepSeek系列模型，支持在 腾硬件平台上开箱即用。
作为原生支持 腾的DeepSeek，这时在国内已经有不少企业基于 腾完成了DeepSeek的快速上线。
实际上，早在2024年， 腾团队就已经在研究并行解码技术，这与DeepSeek V3/R1特有的多头潜在注意力机制不谋而合。
2024年12月26日，在Deepseek-V3上线并开源后， 腾、硅基流动与DeepSeek团队进行了多次座谈，共同研讨联合创新的机会。
在这之后， 腾成了业界首个适配完成DeepSeek核心算法，支持DeepSeek全系模型预训练及微调，也是国内业界唯一一个从预训练到微调全流程适配DeepSeek的AI训练平台。
相关数据显示，目前各行业已有80+企业基于 腾快速适配/上线了DeepSeek系列模型并在对外提供服务，此外，还有20+企业在适配测试中，预计在未来两周内全部完成上线，总体而言，国内70%的企业基于 腾快速上线。
为什么这么多企业会选择基于 腾平台来上线DeepSeek？
我们了解到， 腾是目前进行DeepSeek部署的“最优解”。
就训练能力而言， 腾超节点支持DeepSeek全系模型预训练及微调，支持DualPipe、跨节点All2All等DeepSeek核心优化技术，超大带宽通信域更适合DeepSeek的流水线并行算法及冗余专家等能力。
DeepSeek R1是强化学习RL模型， 腾超节点是更适合DeepSeek V3/R1的解决方案。
就推理能力而言， 腾通过并行推理优化技术+专家负载均衡能力，助力DeepSeek模型推理吞吐性能提升30%+。
DeepSeek小专家创新架构，带来的是通信耗时及专家负载不均挑战，更多的小专家并行，引入极大的通信开销，更多专家的数据负载难以均衡。
腾平台通过伪EP混合并行算法，通信优化性能提升30%+，稀疏路由稠密化算法，访存性能提升20%+，从而降低专家不均衡度，推理吞吐性能提升20%~35%。
此外，作为一个开放的AI基础软硬件平台， 腾平台打造了Atlas系列硬件、异构计算架构CANN、全场景AI框架 思MindSpore、 腾应用使能以及一站式开发平台ModelArts等全栈产品体系，并形成了规模庞大的产业生态。
据悉，截至2024年12月31日， 腾已发展超过60硬件合作伙伴，330万多开发者，2500多家行业合作伙伴，并共同孵化了150多个 腾原生硬件产品，超过5800个解决方案。
面向DeepSeek掀起的这波大模型普及的技术浪潮，目前已有30+软硬件伙伴基于 腾推出DeepSeek一体机方案， 腾一体机成了支持DeepSeek系列模型快速上线，支撑客户生产系统的“最优解”。
此外，据公开信息统计，目前 腾正在助力20+省、25城市公共算力服务平台启动部署DeepSeek系列模型，全国超70%区域可获取本地支持。
如果说ChatGPT是大模型从技术研发到产业应用的一个拐点，那么，DeepSeek可以被视为第二个拐点。
接下来，我们将会在2025年看到大模型技术竞争更加激烈，也将会看到更多大模型应用在产业，乃至消费市场中陆续落地。
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