在人工智能领域，训练成本一直是一个绕不开的话题。像 OpenAI 和谷歌这样的行业巨头，为了打造如 ChatGPT 和谷歌 Gemini 这样的顶尖模型，投入了巨额资金。然而，一匹来自中国的黑马 ——DeepSeek，却打破了常规，以令人惊叹的低成本开发出了强大的 AI 模型，在科技圈掀起了一阵旋风。今天，就让我们深入探究一下，DeepSeek 究竟是如何做到低成本的。
创新架构：
传统的 AI 模型就好比一个人要包揽所有的工作，效率较低。而 DeepSeek V3 采用了一种创新性的 “团队协作” 模式，将模型拆分成 256 个专家小组 。当面对具体问题时，系统会智能地仅让最相关的 8 个小组进行处理。这样一来，每次计算仅需动用 5.5% 的 “脑力”，极大地节省了电力和计算资源，实现了高效与低成本的双赢。据了解，DeepSeek V3 用 2048 块顶级显卡训练 54 天，花费仅 550 万美元，若使用 1 万块显卡，11 天就能完成训练，相比据传训练成本超千万美元的 GPT-3，成本直接砍半。
四大技术：
智能分工：DeepSeek 通过动态调班系统，实时监控每个小组的工作负荷，自动调整任务分配，确保每个小组都能高效工作，避免出现 “空转” 现象。同时，采用双向流水线技术，让计算和数据传输同时进行，减少 “等待时间”，大大提高了训练效率。
高效通信：小组之间的数据传输就像搭建了两条 “高速路”，分别是速度为 160GB / 秒的 NVLink 和 50GB / 秒的 InfiniBand，它们能够精准匹配传输速度，确保数据传输不出现 “堵车” 情况。并且，每个任务最多跨 4 台机器协作，在节点内尽可能 “就近处理”，提高效率。
内存瘦身：为了节省显存，DeepSeek 采用了 “临时工模式”，即部分计算不存储中间结果，等需要时再重新计算，这一举措省下了大量的显存。此外，还会把不常用的数据转移到电脑主机内存中，让显卡能够轻装上阵，提升运行效率。
低精算高效出：在核心计算部分，DeepSeek 使用了 FP8 超低精度，类似于 “压缩文件”，大大减少了计算量。同时，通过分组量化和动态校准技术，保证了计算结果的准确性，做到了低精度计算但结果不失真。
其他成本优化策略：
模型专业化：DeepSeek 针对不同的任务开发专门的 AI，如 DeepSeek - coder 和 DeepSeek - R1。DeepSeek - coder 就像是一个超级智能的程序员，能够快速编写代码，并且它能够理解长达 128k 上下文的指令，在测试中表现优于 Meta 的 Code Llama。DeepSeek - r1 则如同数学导师，能够解决复杂的逻辑谜题、数学问题等，性能可与 GPT - 4 媲美，但成本更低。这些专业化的小模型，相较于大型的 “全能” 模型，所需的计算资源更少，成本自然也就更低。
高效的分词技术：AI 读取文本是以 “token”(词元)为单位的。DeepSeek 的分词器在处理中文时表现尤为出色，能够将中文文本压缩 98%，就像给文件压缩打包一样。例如，OpenAI 的 GPT - 4 可能需要 100 个 token 来读取一个句子，而 DeepSeek 可能仅需 70 个，更少的 token 意味着更少的计算量，从而降低了成本。
开源策略：DeepSeek 采取了开源部分 AI 模型的策略，比如 DeepSeek - coder。这就好比餐厅提供免费的开胃菜，用户如果觉得好用，就可能会进一步选择其付费的高级服务。对于企业用户来说，使用这些免费的开源模型无需支付高昂的许可费用，降低了使用门槛和成本。
精准的市场定位：DeepSeek 主要聚焦于中国市场。由于西方的一些 AI 模型，如谷歌 Gemini，在中国面临着种种限制，这使得 DeepSeek 在国内市场的竞争压力较小。同时，DeepSeek 遵循中国的数据法规，企业无需像使用国外 AI 那样，额外花费成本去调整数据合规问题。
DeepSeek 通过一系列的技术创新和策略优化，在保证模型性能的同时，成功实现了低成本开发，为 AI 领域带来了新的思路和发展方向。相信随着技术的不断进步，DeepSeek 还会给我们带来更多的惊喜。
