AI算力反内卷:DeepSeek用1%的成本,预演产业未来?

多客科技

作者：微信文章
当所有目光聚焦于GPU军备竞赛时，一场关于“效率”的革命，可能正悄然改变牌桌上的游戏规则。
2025年的今天，当我们谈论人工智能时，脑海中浮现的第一个词或许是——“昂贵”。

从英伟达GPU的“一卡难求”，到科技巨头动辄数十亿、上百亿美元的算力投资，整个行业似乎都陷入了一场“军备竞赛”：谁拥有更多的计算资源，谁就能训练出更强大的模型，谁就能在AI的牌桌上占据主导地位。

这种“大力出奇迹”的模式，简单、直接，但也筑起了一道普通玩家难以逾越的资本高墙。然而，就在这场豪赌愈演愈烈之际，一个来自中国的团队——深度求索（DeepSeek AI），向业界展示了另一条路径，一条可能通往“普惠AI”的道路。他们的最新成果，不仅仅是一个技术突破，更像是一个深刻的经济信号，预示着AI产业的底层逻辑或许正在发生改变。

一、一个惊人的数字：成本直降99%

首先，让我们来看一组来自公开研究的关键数据。

在AI大模型领域，Meta的开源模型Llama系列一直是行业的重要标杆。训练一个像Llama 2 70B（700亿参数）这样的高质量模型，业内估计需要数千万美元的投入。

而DeepSeek团队公布了他们训练自家DeepSeek-V2模型的数据：他们以远低于主流模型的成本，训练出了一个综合性能可以与Llama 3 70B相媲美的模型。根据一些技术分析解读，其有效训练成本可能不到Llama 2 70B的1%。

这是一个什么概念？

打个比方，如果说之前造一辆高性能跑车（顶级AI模型）的成本是2000万，现在有人用一种创新的生产线，花20万就造出了一辆性能不相上下的跑车。这对于整个汽车产业（AI产业）的冲击，无疑是颠覆性的。



那么，DeepSeek是如何做到的？

二、技术解密：从“通才”到“专家委员会”的智慧

要理解DeepSeek的“省钱秘诀”，我们需要了解一个专业词汇：MoE（Mixture of Experts，专家混合模型）。

别被这个名字吓到，它的原理非常直观。

传统大模型：      像一个无所不知的“通才”博士。无论你问他天文学、历史还是编程，他都会调动大脑的全部知识储备来回答你。这样做虽然知识渊博，但每次思考都“全力以赴”，能量消耗巨大（计算成本高）。MoE模型：       则像一个“专家委员会”。这个委员会里有经济学家、物理学家、程序员、艺术家等多位专家。当一个关于经济的问题进来时，系统会智能地只激活“经济学家”这位专家来回答。其他专家则“待机休息”，不消耗能量。

DeepSeek-V2的创新之处在于，它设计了一套极为高效的“专家委员会”架构。在训练和推理（即模型工作）时，它只需要激活一小部分参数（比如15%），就能达到甚至超过传统模型100%参数全开的效果。

这就好比，你只需要支付一位专家的“出场费”，就能享受到整个顶级委员会的服务。 这种“稀疏激活”（Sparsely Activated）的机制，是其能够大幅降低训练和使用成本的核心所在。

三、经济学视角：AI产业的逻辑演进与“中国机遇”

DeepSeek的突破，为我们观察AI产业，乃至A股市场的相关板块，提供了一个全新的、超越“算力崇拜”的宏观视角。

1. 产业价值链的重心转移

过去，AI产业的逻辑链条相对简单：

旧逻辑： 雄厚资本 → 采购大量GPU（算力） → 训练出大模型 → 获得市场优势

在这个逻辑下，价值的重心高度集中在上游的芯片制造商（如英伟达）和中游的云服务巨头。

而DeepSeek所代表的新路径，则揭示了另一条逻辑链：

新逻辑： 算法创新 → 提升训练效率 → 用更少算力训练出强大模型 → 应用成本大幅降低 → 推动下游应用大爆发

在这个新逻辑下，算法和技术创新的价值被空前放大。它意味着，单纯的资本和硬件优势，不再是唯一的护城河。拥有顶尖算法能力的公司，可以用更少的资源实现“弯道超车”。

2. 对投资的启示：寻找“效率倍增器”

对于关注中国股市的投资者而言，这个变化提供了一个思考框架的转变。过去，市场的热点往往围绕着“算力概念股”，比如服务器、光模块、IDC（数据中心）等，逻辑是谁为“卖铲子”的生意供货。

而新逻辑的出现，提醒我们可以关注另外两类潜在的价值洼地：

拥有高效模型训练能力的公司：      那些在算法、模型架构上有深度积累，能够实现“四两拨千斤”的AI技术公司，它们的长期价值可能被低估。下游应用层的“淘金者”：      当AI模型的使用成本从“奢侈品”变为“日用品”时，最大的受益者将是广大的应用层企业。无论是工业制造、生物医药、文创内容还是金融科技，谁能率先利用低成本、高性能的AI能力赋能自身业务，谁就可能迎来“戴维斯双击”（业绩与估值双提升）。

维度	旧有逻辑（算力为王）	新兴逻辑（效率致胜）
核心驱动力	资本投入、硬件规模	算法创新、技术效率
产业价值重心	上游硬件（GPU）、中游云平台	中游模型技术、下游应用场景
市场关注焦点	谁拥有更多算力资源？	谁能更高效地利用算力？谁的应用场景最先落地？
企业竞争优势	资金壁垒	技术壁垒、生态壁垒

超越内卷，奔向星辰大海

DeepSeek的探索，就像在一条拥挤的、靠“烧钱”开路的赛道旁边，开辟出了一条更智能、更高效的新航线。它向世界证明，AI的发展不只有“华山一条路”。

这场由算法效率驱动的变革，对于正在全力发展新质生产力的中国而言，意义尤为深远。它意味着我们可以不仅仅依赖硬件的追赶，更可以通过软件和算法的创新，在全球AI格局中找到独特的位置。
当AI的能力不再是少数巨头的“专利”，而是成为像水和电一样的基础设施时，一个由无数创新应用构成的“万亿级”市场才会真正开启。这，或许才是DeepSeek低成本训练背后，最激动人心的未来图景。