近期，爆火的DeepSeek大模型突然出现在人们的视野当中，成为现下全社会的讨论热点。那么，DeepSeek究竟有哪些技术领先优势，让整个AI行业都为之震撼？它为什么如此备受关注？下面我们就来和大家说道说道。

首先是技术架构全面优化，彻底摆脱算力的束缚。

DeepSeek：采用混合专家（MoE）架构，运用多头潜在注意力（MLA）技术和多令牌预测（MTP）等，通过动态路由机制，每个输入仅激活部分参数，可处理长序列。并且采用“三阶段过滤法”确保训练数据质量，通过DualPipe并行算法和FP8混合精度训练，还针对MoE架构特性开发了动态负载均衡策略，缓解“赢者通吃”问题，后续这项关键技术很可能被各大AI开发商跟进。

另外，DeepSeek的MoE架构采用动态路由机制，每个输入仅激活部分参数。例如，DeepSeek拥有6710亿参数，但在处理每个输入时仅激活约370亿参数，可根据任务需求灵活调用“专家”模块，降低计算能耗，提高特定任务处理精度。

而GPT-4之前版本基于标准稠密Transformer架构，GPT的Transformer架构较为依赖密集自注意力机制，处理每个输入时需使用所有参数，在处理长文本时，会导致显存占用和计算成本大幅增加。

其中，DeepSeek训练成本约为557.6万美元，使用成本为0.0012美元/千token，支持本地部署，硬件要求降低60%。GPT-4的训练成本约1亿美元，GPT-4 Turbo使用成本为0.03美元/千token。两者的成本差距达到了25倍（0.03 / 0.0012 = 25），这彻底打破了此前对于强算力的绝 对依赖，也直接证明了领先的AI并不一定需要强大的算力。因此，西方高算力的AI芯片封锁，已经没有意义。

使用PTX指令集，不再完全依赖CUDA。

作为NVIDIA的核心技术，CUDA是专门为NVIDIA的GPU设计的，与NVIDIA的硬件架构紧密结合。要想使用CUDA，用户必须购买NVIDIA的GPU硬件。这种硬件与软件的强绑定关系形成了较高的技术壁垒，限制了其他竞争对手进入市场，让NVIDIA在AI硬件上保持领先。

然而，DeepSeek采用了PTX指令集。PTX能够直接与GPU驱动函数进行交互，允许开发者对硬件进行更为精细的操作与控制，如寄存器分配、线程/warp级别的调整等，这些是标准CUDA编程无法实现的，可充分发挥GPU性能。这是一种类似于汇编语言的底层指令集，可以更好地调用GPU的函数进行交互，提升整体的运行效率，而不是去依赖CUDA提供的高级接口，减少了对NVIDIA特定API的依赖，在硬件适配上有着更高的灵活性和自主性。

在实际应用方面，DeepSeek在训练拥有6710亿参数的V3混合专家（MoE）语言模型时，采用PTX指令集对英伟达H800 GPU进行了重新配置，在132个流式多处理器中专门分配20个用于服务器间的通信任务，用于数据压缩和解压缩以克服处理器连接限制，加快数据传输速度。还采用先进的流水线算法，进行了更为精细的线程/线程束级别的调整操作。

最终，DeepSeek仅用2048个H800 GPU，耗时约两个月就完成了模型训练，效率比Meta等人工智能行业领军企业的同类模型训练高出10倍。

重要意义：打破美国AI算力为上的神话

DeepSeek证明了在AI模型训练中，即使没有顶 级的硬件配置和海量算力，通过技术创新也能取得优异成果。采用PTX指令集等技术对硬件进行深度优化，还在架构设计、算法优化等方面进行创新，如在H800芯片上对其中20个流处理器核心进行重新配置以专门管理跨芯片通信，减少了对最 先进、最 高算力芯片的依赖，降低了对大规模算力的需求。

长期以来，AI行业形成了一种依赖大量资金投入和巨大算力来推动发展的模式，大家普遍认为只有堆砌硬件资源才能训练出高性能的AI模型。DeepSeek以低成本、相对低算力实现高性能的AI模型，对这种传统模式提出了挑战，促使其他企业重新审视自身的发展策略，思考如何在有限资源下实现技术突破。

DeepSeek的出现改变了AI行业的竞争格局，给其他企业带来了更大的竞争压力。它使得更多企业意识到，即使没有雄厚的资金和强大的算力支持，也有可能在AI领域取得成功，这将激发更多企业参与到AI技术的研发和创新中，推动行业竞争更加激烈。

此前，AI领域过度强调算力的重要性，似乎强大的算力是决定AI模型性能的唯 一关键因素。DeepSeek让人们看到，算力并非是AI成功的唯 一决定因素，技术创新、算法优化等同样重要，打破了市场对算力的盲目崇拜，使人们更加理性地看待AI发展中的资源投入。

DeepSeek的成功可能会引导投资者重新评估AI项目的投资价值，不再仅仅看重算力资源的投入，而是更加关注技术团队的创新能力、算法的先进性等因素。这有助于将投资引导到更加注重技术创新的方向上，促进AI行业的健康发展。

对于国家层面而言，在美对中实施科技制裁，限制高端芯片等先进技术和设备出口的背景下，DeepSeek的成功表明：即使面临外部限制，中国企业仍能通过自主创新在AI领域取得突破，凸显了美国围堵政策难以达到预期效果，证明了在AI发展中，并不一定需要依赖美国的技术和资源，也可以通过自主创新实现发展，激励更多国家和地区加大在AI领域的投入和研发。

总结：DeepSeek的出现是中国AI领域的一次重大突破，展示了技术创新的巨大潜力。虽然中国AI在某些方面已经取得显著进展，但要实现全面引领，仍需在更多关键领域取得突破。