中文字幕无码av不卡一区,亚洲综合AV永久无码精品一区二区,黑人巨大白妞出浆,黄色高清无码免费看,久久久久免费精品国产,久久无码人妻丰满熟妇区毛片,欧美日韩国产综合草草,久久福利网站,亚洲一区二区三区中文字幕在线,av国内精品久久久久影院

DeepSeek的出現不僅在技術上取得了突破，更在應用場景、數據服務和研發成本等方面帶來了新的思考。本文將從這三個維度深入分析DeepSeek的差異化優勢及其對AI行業的影響，供大家參考。

蛇年除夕夜，各路自媒體忙著討論DeepSeek：中美博弈、開源勝利、技術解析…

我今天不聊這些，來簡單分析3個趨勢：應用場景、數據服務、研發成本。

先回顧2個被驗證了的DeepSeek的馬前炮：

被驗證的馬前炮1：半年前，我認為國內最堅定AI技術理想主義者的公司在量化機構，DeepSeek現在證明了這個判斷。DeepSeek能打開如今的局面，絕非偶然，技術認知與戰略定力確實在線。

被驗證的馬前炮2：DeepSeek利空英偉達，利好國產化算力。發文時，英偉達創造歷史最高市值蒸發紀錄。大洋彼岸OpenAI、Meta們，管理成本的問題也被晾火架上烤。

然后分析3個趨勢：場景、數據、成本。

一、應用場景

DeepSeek的進展，可能解鎖更多高響應時效、高精度要求的復雜分析決策場景。譬如：投資決策、輔助科研、家庭教育、兵棋推演、具身智能、案件分析等等。

DeepSeek通過RL和蒸餾，較小參數的模型也可以涌現出長思維鏈、自我驗證的能力。小參數模型的優勢不僅是算力成本低，更重要的是提升響應時效、方便邊緣計算。

DeepSeek開啟了一個巨大的想象空間：大量原本需要深度分析推理的“慢思考”場景，很可能用“快思考”的速度就能完成。不是說DeepSeek已經做到，而是它解鎖了這個趨勢。

2017年Alpha Go已經可以在圍棋上快速落子，圍棋是有限規則的封閉場景。LLM應對更加多變的無限場景，有本書叫《有限與無限的游戲》，講了這兩種場景決策共同組成了人類社會的全部行為。

以往只有人類的認知天花板，才能夠面對無限游戲做到瞬時響應，未來AI也可能做得到。

如果看過馬斯克的采訪，你會發現他幾乎每句即興表達，都遵循第一性原理，深度思考率接近100%，普通人類是做不到的。

福爾摩斯第一次看見華生，只看了華生一眼，就推斷出他是剛從阿富汗回來的軍醫。這種瞬間復雜推理的能力，即便給華生1年時間也搞不定。福爾摩斯通過大量強化訓練，將原本需要“慢思考”才能解決的復雜邏輯推理問題，轉變為跟“快思考”一樣的速度。

這種人，在專業領域內就是無敵的存在。

如果你看過《思考快與慢》，可能更容易理解。人類有兩種思考系統，系統1是快思考，系統2是慢思考。人類通過長期訓練，某些系統2的行為可以逐漸變得自動化，接近系統1的運作方式。復雜決策的瞬時響應，才是DeepSeek為應用場景帶來的最本質改變。

二、數據服務

復雜場景、垂直領域、高質量的專業數據，比以往更加稀缺。

GPT-4o發布的時候，我拋出過這個觀點：

后來Ilya等大佬也發表了類似的觀點，證明我的猜測，確實通用的訓練數據已接近耗盡。SFT本身有局限，如果要進一步突破上限，強化學習是為數不多的選項。

DeepSeek – R1證明僅用強化學習就可以很好地完成post – train，這樣所需的標注數據規模就會下降。下降不代表沒有，如果想要大模型解決更復雜的推理場景，就必須對數據結構、標注質量提高要求 —— 也就是提升評測標準。

提升哪些標準？一個是專業化，一個是擬人化。

專業化，要到什么程度？我認為不久的將來，各行業的業務專家、Leader們都要到親自到一線實操貢獻數據，萃取他們的認知復刻到大模型。通用場景數據、中低端數據外包服務將不再重要，開發者并不缺這類數據，可以通過導師模型來合成數據訓練小參數模型。

高質量的專家數據將變得尤為重要，并且是經過設計、篩選、標注、核驗、優化過的專家數據。

擬人化，要到什么程度？每一輪對話都像真人，而不像念稿?！跋裾嫒恕边@三個字的標準可以無限高，AGI也是像真人，像馬斯克、王陽明一樣也是像真人。到底什么樣的數據，才能訓練出像真人的模型？只靠微信、抖音里的那種內容數據來堆量，是沒用的。如果有用，互聯網大廠們的大模型性能早就可以一騎絕塵，但實際上并沒有?，F在一騎絕塵的是DeepSeek，AI六小虎也沒有在模型水平上被大廠甩開質的差距。

現在主流的訓練數據混合式是：人工數據 + 合成數據，合成數據的質量不如人類專家。所以專家們，該下場造數據了。

我認為2025年是AI數據領域的分水嶺，勞動密集型的數據生意將逐漸被淘汰，轉向專家密集型的高質量數據服務。這也是為什么Scale AI創始人被DeepSeek刺激，呼吁限制中國AI發展，實際上是未來Scale AI的生意更難做，真的很焦慮。

三、研發成本

頭部AI公司的算力成本、團隊規模會大幅控制，但人才密度會上升。

算力成本：DeepSeek展現出低成本、高ROI的模型讓更多玩家看到應用場景落地的可能性，應用端玩家會更多，資金投入會更堅決。

DeepSeek刺激中美AI軍備競賽加劇，英偉達斷供問題更嚴重。國產替代芯片需求就更加迫切，準確的說市場更加渴望低成本的高端芯片，這對國運來說是利好。

人力成本：經過DeepSeek的祛魅，AI大廠組織精簡拐點已至。我想強調，不僅是硅谷，國內大廠也絕對跑不掉。

同時，更低成本、更高效率的大模型研發機會，將刺激更多新老軟件公司加速布局AI，所以AI人才將呈現結構化的流動趨勢。好的AI公司比以往更缺頂尖人才，100個臭皮匠不如1個諸葛亮，包括算法、工程和產品。

就像炒房、炒股，21年以來房價暴跌，一線城市的豪宅明顯比剛需抗跌，豪宅自有其獨立的價值邏輯。為什么炒股大家都愛龍頭？表面看是人性使然，更本質的邏輯在于：龍頭漲得最早，漲得最多，死得最晚。

所以，未來優秀AI公司的人才密度一定會提升，將涌現出更多小而美的組織用實力證明自己。