首页 加密货币 马斯克认为DeepSeek可能使用了模型蒸馏 AI将在手机上普及

马斯克认为DeepSeek可能使用了模型蒸馏 AI将在手机上普及

DeepSeek r1 的真实情况及重要细节 美国人对 DEEPSEEK 进行了分析 https://x.com/Gav…

DeepSeek r1 的真实情况及重要细节

美国人对 DEEPSEEK 进行了分析 https://x.com/GavinSBaker/status/1883891311473782995

马斯克认为这个分析是非常有道理, 但是小编作为小白认为,从结果来看DeepSeek确实是中国骄傲,不管他是怎么达到目前这样的成绩的。

翻译如下:

真实情况

  1. DeepSeek r1 确实存在,并且具有重要的技术细节。最重要的是 r1 在推理(inference)方面比 o1 更便宜且更高效,而不仅仅是训练成本低至 600 万美元。
  2. r1 的推理成本比 o1 低 93%,可在高端工作站本地运行,并且似乎没有速率限制,这点相当惊人。
  3. 推理所需的硬件资源:按照 FP8 精度计算,每 10 亿个活跃参数大约需要 1GB RAM,因此 r1 需要 37GB RAM。批量推理(batching)可以大幅降低成本,而云端推理依然具有更高的吞吐量(tokens/second)。
  4. 地缘政治因素:r1 的发布时间点与“Stargate”之后高度吻合,可能并非巧合。
  5. r1 相较 o1 具有以下优势
    • 在相关应用商店类别中排名第一,甚至超过了 ChatGPT,而 Gemini 和 Claude 从未做到过这一点。
    • 质量上可与 o1 相比,但略落后于 o3。
    • 训练和推理效率显著提升,主要得益于 FP8 训练、MLA(多层注意力)和多 token 预测等算法突破。
    • 训练成本 600 万美元的说法虽真实,但极具误导性。
    • 硬件架构独特,使用 PCI-Express 进行扩展。

关键细节

  1. 600 万美元训练成本的误导性
    • 该数字 不包括 之前的研究、架构探索、算法实验及数据准备成本。
    • 技术论文明确指出,这笔费用仅涵盖最终训练,而不包括早期开发投入。
    • 只有已经投入数亿美元进行研究、并且拥有大规模计算集群的实验室,才可能用 600 万美元完成类似 r1 的训练。
    • DeepSeek 的计算资源远超 2048 台 H800,其早期论文曾提及 10,000 台 A100 计算集群。
    • 任何一家团队不可能仅靠 2000 台 GPU 和 600 万美元,从零训练出 r1 这样的模型。
  2. 模型蒸馏(distillation)的重要性
    • r1 很可能在训练过程中 借鉴了 GPT-4o 和 o1,没有这些参考,训练难度将大大增加。
    • 讽刺的是,西方严格限制高端 GPU 对华出口,但并未阻止中国通过蒸馏方式获取顶尖 AI 模型的能力,这使得出口限制的效果大打折扣。
    • 换句话说,“为什么要买奶牛(GPU),当你可以直接拿到牛奶(模型)?”

结论

  1. 降低 AI 训练成本将提高投资回报率(ROI)
  2. 短期内,这不利于 AI 训练基础设施(GPU、数据中心、电力行业等)的资本支出
  3. AI 推理可能逐渐向“边缘计算”迁移(即本地设备运行 AI),对现有 AI 基础设施公司构成威胁:
    • r1 级别的模型已经能在高端工作站(如 Mac Studio Pro)本地运行。
    • 未来 2 年内,类似模型可能能在智能手机上运行。
    • 如果边缘推理的效果足够好,我们可能会迎来有史以来 最大规模的 PC 和智能手机升级换代潮
  4. ASI(人工超智能)可能即将到来,但其经济回报仍不明朗
    • 如果训练成本 1000 亿美元的 ASI(如 o5、Gemini 3、Grok 4)能治愈癌症或发明曲速引擎(warp drive),那么 AI 训练的资本支出和能源消耗将持续增长。
    • 这可能会使“戴森球”重新成为解决“费米悖论”的最佳解释。
  5. AI 的真正受益者是 AI 应用公司(软件、互联网等行业)。
  6. 从经济角度来看,AI 大幅提升了分发渠道和独特数据的价值,例如 YouTube、Facebook、Instagram 和 X(推特)。
  7. 美国实验室可能会停止公开发布最前沿的 AI 模型,以防止像 r1 这样通过蒸馏技术被复制。但这一趋势可能已经难以逆转。

Grok-3 可能影响以上结论

  1. Grok-3 可能会成为 AI 训练规模定律(scaling laws)的重要测试案例,甚至比 GPT-4 更有突破性。
  2. Grok-3 已经能执行超越 o1 的任务(例如 Tesseract 演示),关键在于能超越多少。
  3. 训练后仍需几周的强化学习(RL)来提升推理能力,因此短期内仍需观望。
  4. AI 训练的三大定律(预训练、强化学习、推理计算)是乘法关系,基础模型越强,推理能力越好。
  5. 可能很快会迎来一次重大突破,或者用《魔戒:双塔奇兵》里的话来说——“肉可能很快又会回到菜单上。”

总结:DeepSeek r1 及 AI 发展的核心观点提炼

1. DeepSeek r1 的意义与优势

  • 推理成本极低:比 o1 便宜 93%,可在高端工作站本地运行。
  • 训练成本 600 万美元的说法具误导性:不包括前期研究和实验,只有已有大量资源的实验室才能复现。
  • 可能依赖模型蒸馏(distillation):可能借鉴 GPT-4o 和 o1,绕过了高端 GPU 采购限制。

2. AI 训练与推理的未来趋势

  • AI 训练成本下降,提高投资回报率(ROI)
  • 短期不利于 AI 基础设施投资(GPU、数据中心、电力行业)。
  • 推理向“边缘计算”转移
    • r1 级模型可本地运行,未来 2 年可能适配智能手机。
    • 可能引发史上最大规模的 PC 和智能手机升级换代

3. 超智能(ASI)与未来经济影响

  • ASI 可能即将到来,但经济回报未知
    • 若超大模型能治愈癌症或发明曲速引擎(warp drive),AI 训练支出将持续增长。
    • 可能重新支持“戴森球”理论解释费米悖论。
  • 真正受益者是 AI 应用公司(软件、互联网)。
  • 独特数据和分发渠道价值提升(YouTube、Facebook、Instagram、X)。
  • 美国可能停止发布最前沿 AI 模型,以防止被中国等国家蒸馏,但可能为时已晚。

4. Grok-3 可能影响 AI 发展方向

  • 首次验证 AI 训练的规模定律(scaling laws),可能超越 GPT-4。
  • 强化学习(RL)仍需时间优化推理能力
  • 如果突破成功,可能迎来 AI 发展的重大变革
返回顶部
首页
爆料吃瓜TG群
打赏