近日，通用人工智能模型AGI研发领域的黑马——DeepSeek，凭借其卓越的技术实力，赢得了业界的广泛关注。1月26日，DeepSeek相关话题迅速攀升至东方财富热榜话题榜的第二名，彰显了其在市场上的极高热度。

在1月27日，DeepSeek应用更是势如破竹，成功登顶苹果中国地区与美国地区应用商店的免费App下载排行榜，甚至在美国地区下载榜上超越了备受瞩目的ChatGPT，这一成就无疑为其增添了更多的光彩与关注度。

据悉，DeepSeek在2025年1月推出了性能可媲美OpenAI o1正式版的DeepSeek-R1模型。该模型在后训练阶段大规模采用了强化学习技术，即便在仅有极少标注数据的情况下，也极大地提升了模型的推理能力。这一技术的突破，使得DeepSeek-R1模型在性能上实现了质的飞跃。

CNBC对此报道称：“一家鲜为人知的中国人工智能实验室，以更低的搭建成本，发布了性能超越美国顶尖人工智能模型的AI产品，这在整个硅谷引发了强烈的震动与恐慌。”这一评价，无疑是对DeepSeek技术实力的高度认可。

然而，就在1月26日，有消息传出DeepSeek出现短暂的服务中断，提示服务器繁忙。但幸运的是，经过紧急处理，当日16点时，DeepSeek大模型已恢复正常使用，确保了用户的顺畅体验。

公开资料显示，DeepSeek所属企业为杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司，该公司由梁文锋间接控股高达83.2945%。梁文锋，这位出生于广东、毕业于浙江大学的杰出人物，此前曾从事量化投资工作，如今正带领DeepSeek在AI领域不断前行。

DeepSeek-R1：低成本与高性能的完美融合

DeepSeek-R1模型的最大亮点在于其强大的性能与低廉的成本。据公开信息显示，该模型的性能可与OpenAI o1正式版相媲美，但其API服务的定价却极为亲民，每百万输入tokens仅需1元（缓存命中）/4元（缓存未命中），每百万输出tokens也仅为16元。这一收费标准，大约是OpenAI o1运行成本的三十分之一，极大地降低了用户的使用成本。

DeepSeek-AI团队的论文揭示了其技术的关键所在——DeepSeek-R1-Zero路线。这一创新的训练方法，直接将强化学习（RL）应用于基础模型，无需依赖传统的监督微调（SFT）和已标注数据，从而实现了推理能力的显著提升。

事实上，低成本、高性能一直是DeepSeek模型的核心理念。早在2024年12月，DeepSeek就推出了DeepSeek-V3模型，该模型在多项评测中超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等其他开源模型，并在性能上与GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet等世界顶尖闭源模型不相上下。更令人惊叹的是，DeepSeek-V3模型的开发成本仅为600万美元，且使用了性能受限的英伟达H800显卡，相比之下，Meta的Llama-3.1-405B训练成本高达6000万美元，使用的计算资源更是DeepSeek-V3的11倍。

在美国匿名职场社区teamblind上，已有Meta员工对DeepSeek的低成本和高效能表示担忧，认为其团队面临预算合理性的问题。这一言论，也从侧面反映了DeepSeek在市场上的巨大影响力。

市场反响热烈，AI技术格局或将重塑

DeepSeek-R1模型的发布，无疑在业界引起了轩然大波。有关业内人士指出，市场反响如此剧烈的原因在于，DeepSeek的实例证明了AI技术并不存在明显的“护城河”，模型技术的相互超越已成为常态。这一观点，无疑为AI技术的未来发展提供了新的思考方向。

微软首席执行官萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）在达沃斯世界经济论坛上表示：“DeepSeek的新模型令人印象深刻，他们不仅有效地开发出了一个能够进行推理时计算的开源模型，而且计算效率极高。”这一评价，无疑是对DeepSeek技术实力的再次肯定。

经济学人也指出，目前美国训练一个大语言模型要花费数千万美元，而DeepSeek的支出却不到600万美元。这种廉价训练正随着模型设计的发展改变整个行业，可能导致更多针对特定用途的专业模型涌现，从而打破当前赢者通吃的市场格局。

此外，AMD也宣布将DeepSeek-V3模型集成至Instinct MI300X GPU上，并借助SGLang进行了性能优化。这一合作，无疑将加速尖端人工智能应用的发展，为AI技术的未来注入新的活力。

随着DeepSeek的热度持续高涨，国内资本市场也对其给予了高度关注。相关业内人士表示，人工智能有望在春节前后继续成为资本市场追逐的热点板块，而DeepSeek作为其中的佼佼者，无疑将成为市场关注的焦点。

（文章来源：上海证券报）