## DeepSeek+华为，能不能超越英伟达和OpenAI？

> 读者 令人发狂的螃蟹：DeepSeek和华为的合作能不能超越英伟达和OpenAI？

> 万维钢回复——

这个问题非常重要，咱们详细说说。

DeepSeek 采用了一些巧妙的优化方法，能够用比较少的算力实现o1级别的功能，这非常了不起，这对中国 —— 也对美国 —— 的大模型研发者都是天大的好消息。但这绝不是说以后英伟达那种高级芯片就没用了，咱国产芯片就够用了。现在AI缩放定律远远没有看到尽头，更高的智能要求更高的算力这个根本原则并没有变。

要知道就算没有DeepSeek，别家公司和科研团队，包括OpenAI自己，也在优化模型性能，再考虑到英伟达芯片升级，用山姆·奥特曼的话说就是“模型输出成本每年都会降低十倍”（即降至原来的十分之一）。假设DeepSeek突破之前那一刻，OpenAI用100的算力得到100的智能，DeepSeek突破了，大家用10的算力就能得到100的智能 —— 但你的目标不是100的智能，而是一万、甚至一百万的智能，所以你仍然需要比目前高出百倍千倍的算力。

所以对算力的需求目前来说还是无止境的。但英伟达并非高枕无忧，美国有好几家公司在做自己的AI芯片，中国也有包括华为、寒武纪、百度、壁仞科技等等正在追赶。那么国产AI芯片的水平相对于英伟达来说到底如何呢？国产最强的是华为昇腾。我让ChatGPT Deep Research 调研并且制作了下面这张表格，把华为昇腾和英伟达近几年的主流GPU做了个对比 ——

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025020719/1867159367116199480/020719.png)

这个结果可以说是既不让人悲观，又不让人乐观。当前能用的最强国产GPU是2022年发布的华为昇腾910B，它的性能在某种意义上已经略微超过目前仍然被很多AI公司广泛使用的、英伟达2020年发布的A100。这很重要，这说明就算美国对中国搞全面断供，中国也能继续训练AI。

但910B比英伟达目前的当家芯片，2023年发布的H200和24年发布的B100，就差距比较大了，算力大致相当于英伟达的二分之一到四分之一。华为2025年即将量产昇腾910C，基础算力与910B差不多，推理性能据说达到英伟达之前H100的60%。但英伟达2025年会推出GX200，算力预估是910C的五倍。

为什么英伟达在继续突飞猛进，而华为有点接近极限的意思？

这里最重要的原因就是光刻制程。英伟达A100和华为昇腾系列都是7纳米制程，在这个尺度上中芯国际能做。只是在910C这个级别要求N+2制程，中芯国际的良率据说很低，这意味着生产成本高。而英伟达H系列、B系列、GX系列分别是5纳米、4纳米、3纳米制程，中芯国际做不了。

因为中国大陆没有极紫外光刻机。我们专栏讲《芯片战争》一书的时候说过，极紫外光刻机极其不可能靠一个国家完全独立自主造出来，现在看至少未来十年之内绝无可能。

所以当前最可行的办法，还是从英伟达买。

那你说现在DeepSeek已经很好用，我们就在这个基础上提升性能行不行，何必非得追求最高的性能呢？我认为那是万万不行的。

要知道DeepSeek是个相对比较小的模型，它是可以跟o1对标，但o1也不是超大模型。

就在2025年下半年，也许更早，OpenAI会推出GPT-5，那将是一个超大的模型。它会像现在GPT-4o一样拥有端对端训练出来的多模态，它将不但能阅读图像，而且能阅读视频和音频，它将能处理海量的数据 —— 所以它需要很多张GPU。DeepSeek不会放弃这种模型。

再者，更重要的是，AGI、以及紧接着更重要的ASI，就是需要超大的算力 —— 因为高级智能一定是通用智能。

DeepSeek R1 的效率高有很多独创性的技术，但是我们也不能否认，其中有一定以牺牲宽度换取效率的成分。

R1 和之前的 V3 都是「混合专家（mixed experts）」模式，是可能最早法国的Mistral模型先采用的，是把智能分散开成若干个专家模块，每次遇到新任务就只调用相关的模块，而不必「全脑」一起思考，这就大大节省了算力。

这个做法相当于你问我数学题我就用数学模块，问我古诗词我就用古诗词模块。但我们设想，对于更复杂的问题，也许就是需要同时调用几个领域的知识和思维模式才能解决。特别是创造力总是来自不同想法的连接，那么这个模块分割法就会限制发挥。再者，DeepSeek 专注于数学、编程和语言处理这几个领域，也是为了节省算力不得不为之。

就在本周，斯坦福大学李飞飞的团队发明了一个更激进的做法，号称只用不到50美元（有个说法是6美元）的训练费用就弄出一个数学解题水平跟R1、o1差不多的推理模型，叫S1。他们是怎么做的呢？

第一，从开源的通义千问（qwen）的一个小版本语言模型开始，省去前期大规模的训练；

第二，用一千道精选数学题专门训练数学解题能力，且只训练数学能力；

第三，用Google Gemini的一个推理版本的推理过程的蒸馏数据来训练自己的推理能力。

这个做法，就如同找个脑子快的孩子，给他一套精选习题集，让他背诵别人的解题套路。这样训练做题家当然快，但是这除了快没有别的贡献。这个做法不会像R1那样涌现出任何新能力，不会给你任何惊喜。这不是通往AGI之路。

梁文锋胸怀大志，绝对不只是想提供一个便宜的做题家，而是想做AGI。接下来的情形，我估计，差不多是下面这样的 ——

对于一般的日常任务，比如一般编程、搞个会议纪要、写个汇报工作的发言稿、弄个报表之类，只要用普通模型就可以，中国不但没问题而且可能有价格和服务上的优势，也许中国的模型是最好的。

但对于科研任务，特别是探索最前沿突破，你需要能想得很广而且很深，你需要尽可能地堆积算力。我有个说法是如果一个科研团队愿意花5000美元问ChatGPT一个问题，而另一个同样水平的科研团队愿意花一万美元，那么后者将得到更好的答案 —— 仅仅是因为模型愿意为他们思考更长时间。

只要缩放定律仍然有效，那么，

更多的参数 + 更长的思考时间 = 更好的答案

也是更值钱的答案。接下来AI在科研领域会大有作为，科研发现的速度会加快，所以争夺会非常激烈。一种新药只能被发现一次，谁先做出来就是谁的。

还有一个在我看来最重要的考虑，是谁先达到ASI。我们这里不妨定义ASI是「自己可以训练自己」的超级人工智能。那么谁先达到ASI，谁就等于是获得了一个绝对的领先优势。这就相当于战略游戏里谁先造出「奇观」来，能大大加强自己的战略优势。试想如果美国率先达到ASI，那就意味着以后的路全打通了，剩下的事只是给AI喂芯片喂电力而已，不需要人类科学家再有奇思妙想，可谓是高枕无忧 —— 那到时候中国怎么办呢？还靠一帮人努力追赶吗？

庆幸的是中国有个DeepSeek。就在DeepSeek的论文中，已经透露出一点迹象，模型自己给自己提出了一个算力优化策略。你可以说梁文锋已经看到了ASI的光线。我们设想OpenAI肯定也有类似的东西，但他们从未公开过。

DeepSeek震撼美国这段时间，Anthropic CEO 达里奥·阿莫迪（Dario Amodei）有一些公开言论，很耐人寻味。他说如果不限制中国发展AI，那会对全人类都有好处，我们会迎来突飞猛进的十年 —— 但是中国会把AI用于军事，而这对美国很不利，所以他呼吁美国政府加强对中国AI的限制。他还说，真希望DeepSeek团队到美国来为他们公司工作。

这些言论在X上遭到了美国网友的围攻。首先你作为一个科技公司CEO去强调地缘政治，这本身就是错的：科技应该为全人类服务。再者你咋这么会想呢？人家DeepSeek凭啥到美国来帮你干？

这些言论进一步说明了DeepSeek的战略意义。接下来美国政府有可能加强对中国AI的限制，甚至完全脱钩，但也有可能松动英伟达的出口管制，毕竟跟特朗普什么都可以谈。不论如何，我们必须认准ASI这个大方向，而绝对不能满足于解解数学题、日常编程那些任务。

总想四两拨千斤、少花钱多办事儿、以20%的投入解决80%的问题，那是走不远的。中国必须有人宁可选择费力又费钱的路。

> 读者 刘江：万老师，DeepSeek这个AI是由什么样的开发团队开发的呢？他们是如何组织起来，高效开发出震撼美国AI界的产品的呢？另外，DeepSeek团队发布论文，详细介绍训练中的所有步骤和窍门，不但开源、可免费下载，还允许他人用R1训练自家的模型，甚至可以商业化。那么，DeepSeek团队怎样盈利呢？投资人如何通过投资他们获得收益呢？

> 万维钢回复——

我理解DeepSeek的成功，一个是梁文锋通过量化幻方攒了很多钱和很多张卡，而且他很早就做这件事，据说早在美国限制之前就拥有一万张A100。另一个是他只用年轻人。

DeepSeek团队中没有资深专家。我没有证据，但我听说这里有很多竞赛选手，他们基本都是国内大学培养的，他们从比如说北京大学一毕业，梁文锋就给提供比如说80万元的年薪，让他们来做一件最牛的事情。这件事说明两个问题。

一个是中国是有人才的。你要知道美国人的平均智商只有98，而中国人的平均智商是105。我让o1-pro根据正态分布估算了一下，发现美国智商超过140的大约有80~90万人 —— 你猜中国有多少？

有1400万人。中国有这么多聪明人，出个DeepSeek怎么了？难道不应该早就有几十个这样的公司吗？我们是不是该思考一下，怎么才能让中国出现更多这样的公司。现在改革开放这么多年，哪怕有一小部分家长想通了，允许孩子自由发展，有那么几所大学给高级人才提供特殊培养渠道，有杭州这么个地方只支持、不干涉私营公司运营，那就是能出一些真的人才。

另一个，也说明目前AI技术不存在什么真的护城河。大方向已经跑通了，论文就在那里，没有公开的算法也有提示，你聚集一帮最聪明的人，算力管够，你就是能做出来。大模型突破才几年，这里不需要三十年的知识积累。

这也能解释为什么DeepSeek要开源。既然没有护城河，而且你不是行业第一，那么自家的技术保是保不住的。开源就能邀请全世界的聪明人帮你干，更能取信于用户，是最快的升级方法。

DeepSeek目前应该没有外部投资人，所以梁文锋稳如泰山。DeepSeek的开源比Meta的Llama更彻底，它不但允许你复制使用，而且允许你商业化。现在美国、中国都有若干个主流云服务提供商给用户提供R1接入服务，据我所知DeepSeek分文未取。

但开源不等于不赚钱。首先用户调用DeepSeek API 是要收费的，尽管费用不高，但也是一笔收入。再者DeepSeek可以给企业提供定制服务，比如针对你的特殊需要给你把模型做些修改，这必须收费。当然这些都是小钱。

大钱应该是靠DeepSeek当前建立起来的势能。现在它是中国第一、世界第二受欢迎的AI模型，它随时可以出个pro 版专攻付费用户。

DeepSeek，是第一个真正让中国用户用上推理功能的AI。大年初八开工，人们把它的服务器、包括几个托管服务器都给干瘫痪了……这样的产品何愁赚钱。

山姆·奥特曼说 Deep Research 功能能让GDP增加几个百分点 —— 我看 DeepSeek 也能让中国GDP增加几个百分点。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025020721/1867166772713493864/020721.jpeg)
