鲸起生万物：有关DeepSeek的2期硬核播客总结

2025年2月12日 15:35

文：阑夕

DeepSeek火出圈的这十几天，其实也是噪音最多的一段时间，说实话大部分的讨论成品都有种加班硬赶KPI的味道，是人是鬼都在掰扯，有留存价值的屈指可数，倒是有两期播客让我听后受益匪浅，非常推荐。

一个是张小珺请来加州伯克利大学AI实验室博士潘家怡对DeepSeek论文的逐句讲解，接近3个小时的高密度输出，非常能杀脑细胞，但杀完之后分泌出来的内啡肽，也含量爆炸。

另一个是BenThompson关于DeepSeek的3集播客合集，加起来1个多小时，这哥们是NewsLetter的开创者，也是全球最懂技术的分析师之一，常年旅居台北，对中国/亚洲的近距离洞察比美国同行要高很多。

先说张小珺的那期，嘉宾潘家怡当时是在读完DeepSeek的论文之后，最快开发出了小规模复现R1-Zero模型的项目，在GitHub上已经接近1万Stars。

这种薪火相传式的知识接力，其实是技术领域理想主义的投射，就像月之暗面的研究员FloodSung也说，Kimi的推理模型k1.5最初就是基于OpenAI放出来的两个视频得到了启发，更早一点，当Google发布「AttentionIsAllYouNeed」之后，OpenAI立刻就意识到了Transformer的未来，智慧的流动性才是一切进步的先决条件。

所以大家才对Anthropic创始人DarioAmodei那番「科学没有国界，但科学家有祖国」的封锁表态大为失望，他在否定竞争的同时，也在挑战基本常识。

继续回到播客内容上，我还是试着划些重点出来给你们看，推荐有时间的还是听完原版：

-OpenAIo1在惊艳登场的同时做了非常深厚的隐藏工作，不希望被其他厂商破解原理，但从局势上有点像是在给行业提了一个谜语，赌的是在座各位没那么快解出来，DeepSeek-R1是第一个找出答案的，而且找答案的过程相当漂亮；

-开源能够比闭源提供更多的确定性，这对人力的增长和成果的产出都是很有帮助的，R1相当于把整个技术路线都明示了出来，所以它在激发科研投入上的的贡献要胜过藏招的o1；

-尽管AI产业的烧钱规模越来越大，但事实上就是我们已经有接近2年时间没有获得下一代模型了，主流模型还在对齐GPT-4，这在一个主张「日新月异」的市场里是很罕见的，即便不去追究ScalingLaws有没有撞墙，OpenAIo1本身也是一次新的技术线尝试，用语言模型的方式让AI学会思考；

-o1在基准测试里重新实现了智力水平的线形提升，这很牛逼，发的技术报告里没有披露太多细节，但关键的地方都讲到了，比如强化学习的价值，预训练和监督微调相当于是给模型提供正确答案用来模仿，久而久之模型就学会依葫芦画瓢了，但强化学习是让模型自己去完成任务，你只告诉它结果是对还是不对，如果对就多这么干，如果不对就少这么干；

-如果2004年的Google听取了roon的建议，不去「浪费」宝贵的研究人员构建更经济性的数据中心，那么也许美国的互联网公司今天都在租用阿里巴巴的云服务器，在财富涌入的这二十年里，硅谷已经失去了优化基础设施的原动力，大厂小厂也都习惯了资本密集型的生产模式，乐于提交预算表格去换取投资，甚至把英伟达的芯片干成了抵押物，至于如何在有限的资源里尽可能多的交付价值，没人在乎；

-AI公司当然会支持杰文斯悖论，也就是更便宜的计算创造更大量的使用，但过去几年里的实际行为却是出心口不一的，因为每家公司都在表现出研究大于成本的偏好，直到DeepSeek把杰文斯悖论真正带到了大家的眼皮底下；

-英伟达的公司变得更有价值，和英伟达的股价变得更有风险，这是可以同时存在时发展，如果DeepSeek能在高度受限的芯片上达到如此成就，那么想象一下，如果当他们获得全功率的算力资源后，技术进步会有多大，这对整个行业都是激励性的启示，但英伟达的股价建立在它是唯一供给方这个假设上，这可能会被证伪；

-中国和美国的科技公司在AI商品的价值判断上出现了显性分歧，中国这边认为差异化在于实现更优越的成本结构，这和它在其他产业的成果是一脉相承的，美国这边相信差异化来自产品本身以及基于这种差异化创造的更高利润率，但美国需要反思通过否定创新——比如限制中国公司取得AI研究所需的芯片——来赢得竞争的心态；

-Claude在旧金山的口碑再怎么好，也很难改变它在销售API这种模式上的天然弱点，那就是太容易被替换掉了，而ChatGPT让OpenAI作为一家消费科技公司拥有更大的抗风险能力，不过从长远来看，DeepSeek会让卖AI的和用AI的都有受益，我们应该感谢这份丰厚的礼物。

嗯，差不多就是这些，希望这篇作业可以帮你们更好的理解DeepSeek出圈之后对AI行业产生的真实意义。

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