Re: [新聞] DeepSeek低成本破壞價格 恐讓AI產業血流

[pujos (lks)]

原本是期待設備/算力
成為AI產業護城河
遏制後來者進入
把玩家限制在有限數量
因此這些人錢燒設備燒不眨眼的
一年燒上百億鎂當單位
眼睛都不眨一下

此前財務預估
OpenAI 2026年預估年虧破百億鎂
到2029盈利才可望翻正
這樣的結果他們自身評估優於預期
他們為啥原先有這信心？
阿不就算力壟斷論那套

幾間頂尖科技企業
聯手把所有設備包團
不管賬面現況損益如何有多難看
這條護城河直接排除所有後進
虧損那是一時的
終有一天正的回來

但今天DS這一套搞下去
性能什麼的實際上不是主要影響方面
是證實一件事
算力壟斷沒辦法排除任何人

DS在這裡打下疙瘩後
這些企業會不會一如既往砸重本
要打個大問號

Nvidia最前端設備是不是必要品
同樣一樣要打大問號
假設性能減配的設備能達成目標
那AMD/乃至於其他企業有沒有機會
橫插一腳
頂尖的歐洲、日本設備很好
但不代表台灣、中國的賣不出去啊
不同方向有各自面對的階層

今天DS成本只要2%
你確定這是極限？
哪有第一發就卷出極限的啦
這方面專家還沒出手勒

方向切下去、演算法優化
成本會不會變成原先的0.2%、0.02%？
起手百萬鎂打底的成本沒幾個玩家玩得起
那少3、4個0呢？？
不衝一發嗎

我們真的需要通用人工智慧嗎
或者我們只是需要解決問題
不需要管怎麼達成的

DS的出現代表另外一條路
他們也不見得是最後走通這條路的人
同樣的OpenAi也不一定會是

有些事不是做不到
是沒人想過
就差有人戳破窗戶紙


※ 引述《rexlin (Some like it hot!!)》之銘言：
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: 原文標題：
: DeepSeek低成本破壞價格 恐讓AI產業血流成河？
: 原文連結：
: https://www.chinatimes.com/realtimenews/20250128001030-260410?chdtv
: 發布時間：
: 13:58 2025/01/28
: 記者署名：
: 張珈睿
: 原文內容：
: AI公司 DeepSeek繼2024年12月底推出DeepSeek V3大語言模型後，2025年1月20日再推出
: 全新開源推理大模型 R1，同樣在多項基準測試中表現卓越，甚至與 OpenAI所推出之o1系
: 列模型相媲美；此外，與V3一樣為價格破壞者，R1更將矛頭指向海外國際巨頭，引發市場
: 對AI伺服器及半導體產業鏈的鉅額資本支出未來無法回收之擔憂。
: DeepSeek-R1 推論輸出與Token訂價為Chat GPT o1之3％~4％，API服務定價為每百萬輸入
: tokens為人民幣1至4元，每百萬輸出tokens為人民幣16元；從中國大陸的語言模型業者月
: 初開始降價，國際巨頭OpenAI、Meta未來恐怕也將加入。
: 儘管法人認為，企業使用的 API用量增加，語言模型產品仍需要更多GPU來支撐。不過令
: 市場擔心的是，大規模的AI伺服器資本支出尚未開始獲利或產生正現金流，就開始面臨終
: 端產品殺價競爭，恐怕使CSP業者未來在硬體上的投入越發保守。
: 科技業界指出，R1採用全新的訓練方法，徹底顛覆傳統大語言模型的訓練流程。傳統上，
: 大語言模型訓練依賴「監督微調（SFT）」過程，即通過大量人工標註數據進行預訓練，
: 再進一步利用強化學習來提升性能。
: 而DeepSeek直接採用在基礎模型上進行強化學習方式，省略耗時耗力的監督微調環節，這
: 種方式不僅大幅降低對標註數據的需求，還讓模型能夠自由探索解決問題的多種路徑，提
: 升廣泛使用度和適應能力。
: 在技術設計上，R1 採用群組相對策略優化（Group Relative Policy Optimization,GRPO
: ）演算法，降低傳統強化學習對計算資源的需求；另外，DeepSeek團隊創新性地採用「準
: 確度獎勵」與「格式獎勵」相結合機制，確保模型生成的答案不僅正確，還具有規範性及
: 可讀性。
: R1在多項基準測試中展現驚人的能力。例如，在AIME 2024數學競賽基準測試中，R1的平
: 均 pass@1分數達到 79.8％，超越 OpenAI o1-1217模型；在長文本理解、開放式問答等
: 多領域任務中，R1的性能亦超越前代模型 DeepSeek-V3。
: 更顛覆市場的是，為使更多用戶能夠享受到 R1 的強大推理能力，DeepSeek 團隊進行模
: 型蒸餾，將 R1的能力遷移至小型模型，供不同資源需求的開發者或研究者使用，並採
: MIT License將此免費開源。給予用戶最大程度的使用自由，支持模型蒸餾，可將推理能
: 力蒸餾到更小的模型。
: 心得/評論：
: 白菜價直接搶市,不得不說中國搞內卷很有一套
: 這價格還真的沒什麼好挑剔的


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推 SRNOB       : 一個月20鎂的都沒多少人付了
推 darkblue6404: 分析的真好
推 lnonai      : 如果用DS模型可以實現盈利，大公司投資算力會更跨
→ lnonai      : 張
→ hbj1941     : 沒錢人用ds, 有錢人用硬體加ds，是要比什麼
推 neil139     : 但現階段會先審視原先的算力預估是不是過剩，就算
→ neil139     : 未來會持續成長，先前的過度買盤也要先吐一些出來了
→ neil139     : ，沒崩也要回檔啦
推 rsarsazz    : 博士當佣人打掃家
推 strlen      : 當年哀鳳出來 也一堆人質疑我們真的需要智慧手機嗎
→ strlen      : 啊我的3310耐摔監固又省電 打電話傳訊息玩遊戲都可
噓 ck326       : openai 絕不可能這麼快翻正，訂閱制這種爛招想回收
→ ck326       : 每年幾百億美金？哈哈
推 AudiA4Avant : 這種東西出來一定長多的，短空會多長才是重點
→ Fuji        : 模型優化是有極限的，譬如排序最快也就是nlogn，最
→ Fuji        : 後還是要算力
噓 drture      : 會自我審查的人工智慧到底有什麼優勢？
→ drture      : 人工智能失去基本的信任原則，再便宜也毫無可取之處
→ drture      : ！
→ IBIZA       : 人本來就會自我審查  現在的人工智慧也都會
→ IBIZA       : 你可以叫chatgpt給你講一個niggar的笑話試試看
→ IBIZA       : https://i.imgur.com/UyT88fL.png
→ dongdong0405: 還在跳針自我審查的可以自己搞H100來架 還是太窮買
→ dongdong0405: 不起 嘻嘻
推 hh800315    : 笑死 你問chat 能不能幹未成年女孩 你看他回答什麼
→ hh800315    : 再來講64吧 綠腦就是這樣可憐
推 SRNOB       : 還在跳針自我審查 …連prompt越獄都不會
推 art1        : Deepseek 能講 niggar 的笑話？能問幹未成年？XDDDD
推 kuso198610  : 綠粉真的要接受現實啦，來衡量AI模型的成功與否，政
→ kuso198610  : 治觀點和是否有自我審查從來就不是benchmark啊...
→ pujos       : 極限需不需要靠算力，跟你的目標有關，或許我們需要
→ pujos       : 的遠遠撞不到牆
推 art1        : Deepseek 成功在讓硬體商股價下降 XDDDDDDDDDDDDD
推 hh800315    : 他們不這樣人生就沒意義了
→ pujos       : 或者是我們能“妥協接受的”目標，是有幾個人掏得出
→ pujos       : 應付極限需要的鈔票
→ hh800315    : 畢竟這是他們這輩子唯一能自慰的事情
→ pujos       : 這種目標除了把自己幹倒閉沒任何好處
推 ahlolha     : 歐美模型遇到DEI一樣失智啦 自我審查又怎樣？
推 Peurintesa  : chatgpt也會有被擋的項目啊 擋的東西不一樣而已
推 ahlolha     : 這篇的點蠻明確的 算力永遠都需要 但以前是拿得到
→ ahlolha     : 頂尖算力的全壟斷 二三線的0分 假如DS不是造假 以
→ ahlolha     : 後就是二三線也至少能有60分 可以大量瓜分市場
→ NaoGaTsu    : 現在檯面上的生成式AI哪一個沒有自我審查我就問
→ NaoGaTsu    : chatgpt4還得加上一大堆角色設定規則才能越獄
→ NaoGaTsu    : 還越沒幾個對話來回就又回去遵守規則了
→ bnn         : 重點跟審查又沒關係 你機器人或自駕要審查啥
→ bnn         : 機器人要內建看到黑人就開槍嗎 還是自駕辨識去撞車
→ bnn         : 還是你蛋白質合成要審查遇到黃種人基因就亂湊個基因
推 cablate     : 最終還是成本論英雄，當你靠低成本達到成效，接著
→ cablate     : 就是以這個方向繼續堆成本而已
推 Brioni      : 這次就是質疑星際之門這種一波梭哈投資案的合理性
→ Brioni      : 算力漸進式堆上去 vs 無腦砸錢期望能拉開差距
→ Brioni      : DS就像一盆冰水澆醒一票投資機構，讓巨頭每年砸500
→ Brioni      : 億美金挖出來的護城河顯得不夠力
→ DIDIMIN     : 硬體比不過，自然就會改良演算法
推 charlietu   : 假設在成本只有2%可能是唬爛的，討論都是白講
推 games       : 我在這裡寫一篇廢文的成本更低吧
噓 dragonjj    : 所有通用ai出來了嗎？還沒就繼續研究啊
→ dragonjj    : 深度追求也是用輝達去訓練的
推 chargee     : 好文章!
推 umum29      : 淺顯易懂好文 總是有人看到自我審查就開始否定一切