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J
Joe Weisenthal
通过播客和新闻工作，提供深入的经济分析和市场趋势解读。
T
Tracy Alloway
知名金融播客主播和分析师，专注于市场趋势和经济分析。
Z
Zvi Mowshowitz
知名预测市场分析师和博客作者，专注于世界政治、经济和其他重大事件的预测。
Joe Weisenthal: 我观察到市场出现了严重的低迷，许多科技公司的股价都出现了大幅下跌，其中Nvidia的跌幅最为显著，这似乎与DeepSeek的出现有关。
Tracy Alloway: 我也注意到市场低迷的程度，以至于需要用标准差来衡量。一些人甚至开始将这次下跌称为“健康的调整”，而不是崩盘。
Zvi Mowshowitz: DeepSeek V3的训练成本约为550万美元，这引发了人们对成本效益的关注。虽然DeepSeek的低训练成本令人印象深刻，但这并不意味着其他公司可以轻易复制其低成本模式。DeepSeek的低成本是建立在大量前期投入的基础上，包括数据获取、工程师招聘、集群构建和优化等，总成本远高于550万美元。DeepSeek由于受到芯片出口限制，不得不进行高效的芯片利用，从而降低了训练成本。DeepSeek开源的背后是其背后的团队相信AI应该共享，并促进全球AI生态系统的发展。开源越来越强大的AI模型具有潜在的风险，因为人工智能通用智能（AGI）可能带来无法预测的风险。DeepSeek对OpenAI构成了直接威胁，因为它提供了一个更便宜、更有效的推理模型。Anthropic由于缺乏计算能力，其发展可能受到DeepSeek的影响。Meta的Llama模型受到了DeepSeek的严重冲击，因为DeepSeek的性能更好，且无需依赖Llama。长期来看，专门的推理芯片将会出现，但Nvidia目前在该领域占据主导地位。DeepSeek的出现并没有减少对计算能力的需求，反而因为推理计算的增加，导致对GPU的需求持续增长。大型语言模型领域的竞争激烈，主要原因是：1. 数据来源相似；2. 各公司都在快速扩展规模；3. 技术相对容易复制。
Deep Dive
The introduction of DeepSeek, a cheap Chinese AI model, caused a significant market downturn. Despite its relatively low training cost of \$5.5 million, DeepSeek's performance rivaled more expensive models due to clever optimizations and efficient use of resources. However, the overall cost including infrastructure and engineering reached hundreds of millions.
- DeepSeek's low training cost of $5.5 million (V3) belied its high performance.
- DeepSeek's success stemmed from efficient optimizations and resource usage, not just low cost.
- The total cost of developing DeepSeek involved hundreds of millions of dollars in infrastructure and engineering.
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