美大模型巨头：DeepSeek没我们先进 AI竞争白热化

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2025-02-01 11:20:01 华尔街见闻

DeepSeek R1的推出给全球AI行业带来了新的变数。面对这一冲击，美国两大AI巨头Anthropic与OpenAI迅速做出回应，试图缓解市场对其技术领先地位的担忧。

周三，Anthropic首席执行官达里奥·阿莫迪发布了一篇长文讨论了DeepSeek的进展。他指出，DeepSeek并没有“用600万美元做到美国AI公司花费数十亿美元才能实现的事情”。以Anthropic为例，Claude 3.5 Sonnet是一个中等规模的模型，训练成本达数千万美元，远非数十亿美元级别。他认为DeepSeek的训练成本降低符合行业趋势，并不代表突破性的技术成就。如果AI训练成本每年下降4倍，而DeepSeek-V3的训练成本比一年前开发的美国当前模型低约8倍，这完全符合正常趋势。即使接受DeepSeek的训练成本数据，他们也只是处于趋势线上，甚至可能还未完全达到。

此前一天，OpenAI首席研究员Mark Chen也对DeepSeek R1做出回应，其态度既肯定又带有一丝微妙。Chen承认DeepSeek“独立发现了OpenAI在o1模型研发过程中的一些核心理念”，但他将焦点转移到成本问题上，认为“外界对成本优势的解读有些过头”。他还提到了“蒸馏技术”的成熟和“成本与能力解耦”的趋势，强调OpenAI在模型压缩和优化技术方面的探索。他表示，低成本服务模型并不意味着拥有更强的模型能力。OpenAI将继续在降低成本和提升能力两个方向上努力，并承诺今年会发布更优秀的模型。

纽约大学教授、AI专家Gary Marcus则认为，DeepSeek对OpenAI的影响可能比想象中更大。他指出，DeepSeek基本上免费提供了OpenAI想要收费的东西，这可能会严重影响OpenAI的商业模式。此外，DeepSeek比OpenAI更开放，这将吸引更多人才。Marcus质疑OpenAI 1570亿美元的估值，在每年损失约50亿美元的情况下，这一估值难以证明合理性。

阿莫迪进一步解释了AI发展的三大定律：规模法则、计算成本的下降和训练范式的变化。规模法则表明，训练规模越大，AI在一系列认知任务上的表现越稳定、越出色。计算成本的下降则是由于算法和硬件的改进，使得AI训练的计算成本每年下降约4倍。训练范式的改变则体现在从预训练到强化学习的发展。这些因素有助于理解DeepSeek最近的发布。尽管DeepSeek在某些方面表现出色，但并未从根本上改变LLM的经济性，它只是持续成本降低曲线上一个预期的点。不同的是，这次第一个展示预期成本降低的公司是中国的，这在地缘政治上具有重要意义。美国公司很快也会跟上这一趋势。(责任编辑：张蕾)

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