E179｜DeepSeek技术解析：为何引发英伟达股价下跌？
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- Опубликовано: 9 фев 2025
- 随着DeepSeek登上苹果App Store榜首，这款低成本、高性能的开源模型引发全球关注的同时，也造成了英伟达股价在1月27日下跌近17%，市值蒸发5890亿美元。按理说，像DeepSeek这样的开源模型会带动AI创业繁荣，进而推高GPU需求。为什么英伟达却不涨反跌？本期节目我们将和模型算法、GPU虚拟化领域的学者与创业者一起探讨DeepSeek的核心优势，它对芯片产业和开源生态的影响，还原这场市场震动背后的逻辑。
【主播】
泓君Jane，硅谷101创始人，播客主理人
【嘉宾】
陈羽北，加州大学戴维斯分校电子与计算机工程系助理教授，AIzip.ai联合创始人
John Yue，Inference.ai创始人兼CEO
【你将听到】
02:29 DeepSeek的三板斧：低成本、高性能、全开源
03:57 大模型创新瓶颈：技术路线趋同，突破性想法变少
05:09 核心创新：V3基础模型能力强
07:01 创新一：MOE与绕过稀疏奖励
09:04 创新二： 通过蒸馏学习传递能力，大模型教小模型
12:46 为何V3出来一个月之后才引爆股市
13:54 对英伟达利好与利空：冲击溢价但并未冲垮壁垒
16:01 DeepSeek冲击英伟达两大护城河：“绕过”NVLink和CUDA
23:00 类似于Groq的推理芯片能崛起吗？软件依然是难点
29:11 《The Bitter Lesson》的启发：AI的两种基本能力是学习与搜索
30:06 效率困境：AI需要跨越三个数量级才能达到人类智能
35:20 开源的意义：降低AI应用开发准入门槛
38:06 重构API价格体系：DeepSeek R1通过技术优化将成本降至OpenAI O1的1/27
39:47 降级芯片难持续：老款芯片停产限制了成本优化空间
43:08 小模型特定场景突破：某些任务已可媲美大模型表现
45:34 未来AI基建分层化：端、边、云分工协同是趋势
48:32 Anthropic的预测过分乐观：AI学习效率太低不足以追赶人类智能
53:10 大模型本身不足以通向AGI，但基础研究方向正在取得进展
56:00 模型自我能力提升是达到AGI的核心门槛
57:33 通往AGI的多条路径：世界模型等不同技术方向并存
01:03:22 提问DeepSeek ：数据与持续创新能力
【其他相关信息】
MOE (Mixture of Experts，专家混合模型)：一种神经网络架构，结合多个专家子模型进行工作，通过负载均衡提高效率，适用于大规模模型。
Bootstrap (自举法)：模型通过生成多个答案并选择最佳结果，来提升自身性能的自我改进方法。
蒸馏 (Distillation)：将大模型的知识转移给小模型，通过模仿大模型的输出，提高小模型的能力。
GRPO (Group Relative Policy Optimization ，分组相对策略优化）：一种用于强化学习的优化算法，通过在同一问题下生成多个输出（即“分组”），并对这些输出进行相对比较来计算奖励。这种方法避免了传统 PPO 中对价值函数的依赖，从而显著减少了内存和计算资源的消耗。
PPO (Proximal Policy Optimization，近端策略优化)：一种强化学习算法，通过限制策略更新的幅度来保持优化的稳定性。
负载均衡 (Load Balance)：在分布式系统中平衡计算任务，避免过度集中或资源闲置。
强化学习 (Reinforcement Learning)：通过奖励机制引导AI模型学习最优策略的机器学习方法。
模型预测控制 (Model Predictive Control)：基于对未来状态的预测来优化当前决策的方法，广泛用于自动化控制。
NV Link (NVIDIA Link)：英伟达开发的高速芯片互联技术，支持多GPU协同工作，提升计算效率。
CUDA (Compute Unified Device Architecture，统一计算设备架构)：英伟达推出的并行计算平台和编程模型，用于加速GPU上的计算任务。
PTX (Parallel Thread Execution，并行线程执行)：CUDA平台底层的指令集架构，直接与GPU硬件交互。
CUDA Core/Tensor Core：CUDA Core 是GPU中的基础计算单元，负责执行并行计算任务；而 Tensor Core 是专门为加速深度学习中的矩阵运算和AI任务设计的计算单元，提供更高的计算效率。
ASIC (Application Specific Integrated Circuit，专用集成电路)：为特定应用定制的集成电路，通常用于高效处理特定任务。
Groq：一家专注于开发AI专用芯片的美国公司，提供高效的AI计算解决方案。
《The Bitter Lesson》(痛苦的教训)：Rich Sutton的经典文章，提出在AI发展中，计算能力和规模比算法精巧性更为重要。
世界模型 (World Model)：一种能够预测动作后果的AI模型，常用于环境模拟、决策规划和强化学习中。
《Genie 2》：DeepMind的研究论文，介绍了一个可以在任意2D图像中进行自由移动探索的AI模型 - 给它一张图片，AI就能变成图中的"主角"，可以在画面中前后左右走动，仿佛真的进入了这个2D世界。这是一个重要的"世界模型"(World Model)的实例。
HPC (High Performance Computing，高性能计算)：使用超级计算机集群处理复杂的计算任务，通常应用于科学计算、气候模拟等高需求场景。
【监制】
杜秀
【后期】
AMEI
【BGM】
Dusk Movers - Alexandra Woodward
City Phases STEMS INSTRUMENTS - John Abbot
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公众号：硅谷101
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這是我看過最好的 DeepAI 分析 真正行內業者意見全是乾貨 主持人也很好地照顧小白聽眾 不時總結嘉賓說話 舉例子 聽上去很舒服🙌🏻
泓君的声线太好听了！
作为使用了A I 3年的人 听得好累，还有时不时来个英文，真难受
❤很专业的访谈，不错！
天天等着你们这一季🎉🎉🎉
质量很高，感谢分享❤
finally！ thanks
市场最主要的疑虑是因为deepseek的出现，美国会加紧对华高端芯片的限制从而影响英伟达的销量吧
确实是个很大的影响因素
主持人反應極快
集才华与美貌于一身的主持人
昨天初八：早上被以前老板微信问DS相关的事， 下午跟投资人解释DS现象的原因, 晚上因为DS被告知一在线协作项目有转向, 接着跟人一直讨论这个R1的long cot训练数据怎么搞来的, 11点拉去听GRPO相关研究的在线分享, 准备休息看会电视, 第一个视频是YC的Diana在解释DS...切去看游戏博主Asmongold的视频也是在玩DS....
下载量不能说明什么
现在李飞飞团队的出品可能真的影响更大了
嘉宾关注的是硬件以及实际的应用，即使是对英伟达的影响，他们讨论的也是对公司长期的影响。更像是把时间线拉长10年，20年来看。而投资这件事虽然是对未来的预测，但充满了波动和情绪，未来英伟达好，不见得现在股价会好，股价好也不见得英伟达未来会好，加上是否会由于溢价profit margin降低等等降低估值，这都是金融估值的东西，和本身公司是否是好投资其实是两回事。
但我们只能从当下看未来，所以我们即使现在在讨论10年的英伟达，也不能用现在的英伟达去类比。
这点我觉得John说的其实很好，他认为很多目前冲击英伟达的事情，英伟达自己也可以做，而且未来有可能会做，且更加泛化。
我们不能假定未来的同时又假定这些公司未来什么都不变化😂
陈羽北水平不太行，请不要老请他
两位技术上是不错，但是对市场的分析思路真的是一塌糊涂。
你说说
@@yuz835 deepseek对市场的影响，和deepseek本身技术如何没有多大关系。我比较赞同下面这个结论：deepseek是开源社区的胜利。
具体的市场分析其实很多视频说了，比这两位说得好，我不多说。打个比方吧：
秦失其鹿，群雄并逐之。陈胜吴广是给了致命第一击。你去分析陈胜吴广“望之不似王者”，或者“天下群雄都比陈吴要强”，只能说明你看问题的眼光有问题。
两位评论者的意思，“deepseek用的那些技术，我都懂”。那么在deepseek出来之前，你有认识到这些技术能够产生超越chatgpt的成果吗？
如果是分析未来2个月，那确实他们分析的不太行。时间线拉长到2年，我觉得没啥问题。
@ deepseek对市场的影响，根本不是deepseek的事情。讨论deepseek技术如何、美国是否继续领先也没有意义。
我同意Meta大佬的说法：deepseek是开源社区的胜利。
具体的也不多说，很多视频都讲了。我只说一件事，其实在这个视频里面也有体现：在DS出来之前，其它AI公司、团队的思考是，我能跟上OpenAI吗；DS出来之后的思考是，这些技术我都会呀，我难道还比不过deepseek这小公司吗？
我相信很多团队都有潜力超越deepseek，openai的领先地位也能保持一段时间。但是openai天下共主的地位丢了，市场现在已经开始跑马圈地了。openai自己对原有市场逻辑也没信心了。
这两个嘉宾视野不够宽
感觉嘉宾没有理解市场的疑虑
这个John Yue似乎不会说中文，很难沟通。总是答非所问。😢
我喜欢他的回答，很清晰。btw，他的母语确实是英语
@@valley101podcast 别为了一个错误的邀请自降身价，评论里大家的反馈都不当回事吗