人工智慧 (AI) 領域的發展日新月異，其中，大型語言模型 (LLM) 更是備受矚目。在這一領域中，一家名為 DeepSeek 的中國新創公司異軍突起，不僅在技術上取得了重大突破，更以其獨特的發展模式，引起美國矽谷的關注和震驚。

據報導，訓練成本極低的「DeepSeek-V3」只用了 2048 張 H100 的 GPU 集群，且用時僅 53 天。一位美國 AI 行業研究員稱，「同等水準下，哪怕是全球 AI 第一梯隊的頭部公司，至少也要用到 1.6 萬張以上的 GPU 進行訓練，真的不可思議，太不可思議了。」

DeepSeek 的誕生與創辦人

DeepSeek 由 梁文鋒 於 2023 年 7 月創立，公司全名為「杭州深度求索人工智慧基礎技術研究有限公司」。梁文鋒本人出生於 1985 年，是浙江大學的畢業生，擁有電子工程和機器視覺的研究背景。

在創立 DeepSeek 之前，梁文鋒已在量化投資領域取得了成功，他於 2015 年創立了杭州幻方科技有限公司，並將 AI 技術應用於量化交易。

DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1

DeepSeek 之所以能引起全球關注，主要歸功於其在大型語言模型方面的技術突破。據報導，2024 年 12 月，DeepSeek 發布了 DeepSeek-V3 模型，該模型以驚人的低成本和高效率，在性能上與 OpenAI 的 GPT-4o 相媲美。

據多家陸媒報導，DeepSeek-V3 的訓練成本僅為 558 萬美元，而 GPT-4o 的訓練成本則高達 1 億美元，DeepSeek-V3 只用了 2048 張 H100 的 GPU 進行訓練，而其他同等級公司可能需要 1.6 萬張以上的 GPU。

DeepSeek-V3 的出現，顛覆了人們對於訓練大型語言模型的傳統認知，證明了即使在有限的資源下，也能開發出具有競爭力的 AI 模型。DeepSeek-V3 讓美國矽谷的科技巨頭感到震驚，甚至有專家認為，這可能意味著未來不需要大型 GPU 集群來訓練前沿的大語言模型。

此後，DeepSeek 在 2025 年 1 月 20 日又發布了 DeepSeek-R1 模型，並同步開源模型權重，允許用戶利用模型輸出，通過模型蒸餾等方式訓練其他模型。DeepSeek-R1 在各項指標上媲美每月 20 美元的 ChatGPT o1 版本，但卻完全免費。 此外，DeepSeek-R1 的 API 服務定價也相當親民，每百萬輸入 tokens 1 元 (快取命中)/4 元 (快取未命中)，每百萬輸出 tokens 16 元，輸出 API 價格只有 OpenAI o1 的 3%。

DeepSeek 獨特的發展模式

除了技術上的突破，DeepSeek 的發展模式也值得關注。與其他大型語言模型公司不同，DeepSeek 並未依賴大量的外部融資，而是通過其在量化投資領域的盈利，為 AI 研發提供資金支持。 這種「自給自足」的模式，使得 DeepSeek 能夠更加專注於技術研發，而不必過度追求商業化。

DeepSeek 的潛在影響

據報導，DeepSeek 的出現，不僅挑戰了 OpenAI 等國際 AI 巨頭的地位，也為中國在 AI 領域的發展注入了新的活力。DeepSeek-V3 被認為是全球性價比最高的大模型，其在開源模型品類中排名全球第一，複雜問題和程式碼領域的表現也名列前茅。

北京政府肯定這一成就，也使 DeepSeek 的創辦人梁文鋒，受邀參加了中國國務院總理李強主持的座談會。 梁文鋒在會上就解決當前發展中的問題，以及如何做好今年的政府工作提出了建議。

梁文鋒和他的 DeepSeek 還在繼續求索。DeepSeek 的公眾號上寫道：「投身於探索 AGI 的本質，不做中庸的事，帶著好奇心，用最長期的眼光去回答最大的問題。」