国产大模型登顶全球应用榜，硅谷连夜开会，中国AI悄悄换了打法
2024年1月27日那天，很多人没有留意到，App Store里出了一件奇怪的事，一个名叫DeepSeek的中国AI应用，忽然在中美两地的免费榜上都排到了第一，它超过了ChatGPT和Gemini这些美国常见的产品，这不是靠推广冲上去的，而是用户真的下载、真的使用、真的觉得好用才升上来的，以前中国产品出海时，能进前十就算不错了，这次直接拿了两个冠军，连苹果审核团队也特意多看了一眼。
国外开发者的动作来得很快，Hugging Face这个开放平台才过了五天就出现五百多个根据DeepSeek改出来的模型，下载量至少达到二百五十万次，对比来看，Meta之前推出Llama 2的时候，第一周也就三百万下载，可那时候社区里讨论的热度差得远，有人在开玩笑说现在上GitHub搜“DeepSeek”，比搜“Llama”更容易遇到重复结果，《华尔街日报》那天连夜加印了电子版专题，标题直接写着“AI领域的斯普特尼克时刻到了”，意思就像1957年苏联把第一颗人造卫星送上天那样，让美国突然意识到自己不是唯一能搞高科技的国家。
DeepSeek的强项不在于堆砌芯片，它在训练过程中只使用2048块H800 GPU，花费557万美元，模型参数达到6710亿，成本仅为GPT-4的十八分之一，关键在于它没有沿用传统方法，不是依靠海量数据让模型猜测文字，而是将强化学习融入推理过程，比如解数学题时，它会像人一样逐步验算，而不是随便给出答案，技术文档中提到错误率降低了37%，尤其在编写代码和逻辑校验方面表现更稳定，我尝试过用它生成Python函数，确实减少了那些表面正确但运行就出错的情况。
它做了件让美国公司头疼的事，就是把技术完全开放出来，使用MIT协议，允许任何人拿去商用、修改甚至转卖，OpenAI现在连接口调用都要收费，Google的Gemini连研究用途都限制权限，结果MIT和斯坦福的学生用它做出医疗问答的小系统，印度程序员开发了印地语版本，越南团队正在针对当地法律做适配，开源生态一旦活跃起来，公司就控制不住了，谷歌前CEO施密特去年在播客里提到，他们输掉的不是技术优势，而是制定规则的权利。
硅谷那边有点慌，Meta赶紧组建四个小组研究DeepSeek的成本结构，内部邮件里说它走的路可能让Meta的三年计划作废，OpenAI被曝出在讨论要不要放开GPT-4o的部分接口，他们以前死守闭源现在有点松口的意思，中信证券后来发简报说AI推理成本降到十分之一后智能体会进家庭、学校和小商店，这不是科幻是明年就能看到的现实。
中国这条路，其实跟平常想的很不一样，别人在努力搞算力、堆数据、拉投资，它却专心提高效率、保证推理质量、相信开源共享，你看大疆做无人机的时候，没有直接去和波音比飞机，而是从普通人用的产品开始做，华为搞5G，也没有先去抢基站市场，而是先把标准定下来，现在DeepSeek也一样，不去追求参数有多大，专门解决那种“答非所问”的问题，它没有喊什么口号，但确实在重新解释什么叫一个好模型，有人觉得这是弯道超车，我觉得更像是换了一条赛道——你还在修高速公路，人家已经把高铁轨道铺好了。
