DeepSeek vs. OpenAI: is a new AI Cold War brewing?
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欢迎收听本期Lexicon节目。我是克里斯托弗·麦克法登，Interesting Engineering的撰稿人。今天我们邀请到了阿尔弗雷多·埃斯波西托，一位数字权利倡导者、版权专家和人工智能法律专家，来探讨DeepSeek的兴起，这是中国对OpenAI的开源回应。

从人工智能监管到全球科技军备竞赛，阿尔弗雷多将分析塑造人工智能未来的法律、伦理和地缘政治挑战。所以，让我们一起深入探讨人工智能的开源革命、版权之争，以及DeepSeek的兴起对未来创新、市场和数字主权意味着什么。

赠予自己知识。IU Plus是一个高级订阅服务，可以解锁对尖端故事、专家见解和科学、技术和创新突破的独家访问权限。掌握塑造未来的知识，走在时代前沿。阿尔弗雷多，感谢您的加入。您今天好吗？哦，感谢邀请。我今天真的，真的很好。谢谢。太棒了。荣幸之至。为了我们观众的利益，您能简单介绍一下自己吗？

我是一名律师。有些人会叫我书呆子律师或极客律师，因为我对新技术很感兴趣。在我开始做这些低端工作之前，我先创办了自己的第一家唱片公司。

大约在2010年左右。我开始接触与知识共享许可和开源相关的版权问题。然后我的职业生涯发展得更低端了一些。所以现在我真的很热衷于研究生成式AI和所有与内容创作、版权以及所有生成式AI模型相关的东西。太棒了。我们已经有点跑题了。

这是一个有趣的开端和结尾。好的。您能解释一下DeepSeek是什么，以及它与OpenAI的ChatGPT等其他知名AI产品有何不同吗？DeepSeek起初是一个生成式AI模型，它是由一家中国初创公司在过去几年中开发的。

基本上，乍一看，它可能看起来与ChatGPT非常相似。这可能是最著名的生成式AI模型。但我可以说这只是一个表面上的观察，因为首先要说明的是DeepSeq是一个开源模型。这意味着任何开发者都可以查看、修改和运行这个模型。

举个例子，OpenAI的首席执行官山姆·奥特曼几周前在Reddit的AMA环节中说，我个人认为我们在这件事上站错了历史的立场，我们需要制定不同的开源战略。这就让我们看到了OpenAI与DeepSeek之间的区别。所以，在这段历史中存在一些不同的方面。我希望这对我们的听众来说会很有趣，因为第一部分

可以从OpenAI根本不开源的偏见开始。埃隆·马斯克，OpenAI的创始人之一，也对OpenAI提起诉讼，称该公司的非营利理念已被彻底抛弃。

另一个原因是，像DeepSeq这样的强大的开源AI模型的兴起，它拥有R1和B3模型，这是一种解码方式，展示了协作式AI开发的潜力。这可能是OpenAI模型之间最大的区别

ChatGPT和DeepSeq。然后这两个模型之间也存在差异，我们稍后可能会深入探讨一下，一个模型如何便宜，另一个模型如何昂贵。这是在我们的生成式AI模型中也引发了很多讨论的事情。好的，很棒。那么

您刚才提到的DeepSeq的R1和B3版本之间有什么区别？基本上，这些模型之间存在一些差异。

可能使这些模型之间的差异变得有趣的一件事是，DeepSeq只使用了经过训练的整个模型的一小部分。从技术上讲，这被称为专家混合，即MOE，它只是在查询的参数以及所使用的标记中激活一些差异化。

在查询过程中，以及我们通常通过提示进行的提问。因此，也有一些中性语言处理、NLP、机器学习以及大型语言模型，但发生的情况是，据称使用DeepSeq应该更具成本效益

比其他模型。好的，足够了。所以很明显它是在中国开发的，但它大概也是多语言的。我们知道它在母语普通话中是否更好，或者它使用的语言实际上并不重要吗？这真的很有趣，因为……我甚至无法回答这个问题。

是的，谢谢。就像，是的，普通话和汉语对于这类模型来说真的很难理解。还有很多图画符号。所以我们可以说，当然，它针对的是母语为中文的人进行了优化。

这是一种区域性优化。但另一方面，我认为这不会以牺牲所有其他语言为代价。我们必须说，这种专家混合系统据称拥有6710亿个参数。这说明

它也可以用其他语言提供非常好的性能。如果我们也考虑一下其他正在开发的模型，例如

DeepL，这是全球使用最广泛的模型之一。它们可能都相当不错。而且我可以说，同样的ChatGPT在翻译方面我也不是很满意。所以我可以说，用普通话工作可能真的很难，但我认为

这不会像我之前说的那样，以牺牲其他语言为代价。我们可能没有与汉语相同的复杂程度，但我认为这对DeepSeq根本不构成问题。这也不是一个公平的衡量标准。OpenAI或ChatGPT大概主要用英语进行训练。

是的，绝对的。就像反过来问这个问题一样，不是吗？所以这很公平。我是意大利人。我可以说，你知道，如果你直接翻译成意大利语，当然会失去很多细微之处。所以，你知道，模型构建的地方在那门语言中可能会更好。但我可以说，我认为它们足够强大，可以进行翻译，而且在进行良好的翻译时，它们可能也存在同样的

差异。可能不是最好的，但我认为这些模型在这方面并没有那么大的区别。足够了。我想你是一位意大利语母语人士。是的。所以如果你用ChatGPT翻译成或从意大利语翻译，你觉得怎么样？它太机械了吗？是的，我必须说我不太用ChatGPT进行翻译。

至少我主要使用英语和西班牙语，我可以说，我可能比ChatGPT更擅长翻译，但这并不是因为我是一个非常优秀的翻译。只是因为，正如我告诉你的，有很多细微之处是你从语言中省略掉的。所以可能有一些模型。我认为它们比ChatGPT好得多。这很公平。只是出于兴趣。我不知道有什么区别。是的。

据报道，DeepSeq的训练成本远低于GPT-4等其他模型。我们知道这是如何实现的吗？这些说法可靠吗？我认为说它训练成本很低有点误导性。首先，因为当然，你知道，可能……

他们宣传的成本只是最终预训练运行的成本。因此，围绕基础设施、人员、数据采集和能源消耗等方面还有很多开支。而且，你知道，还有他们应该用来开发所有东西的芯片。我认为这个数字真的……

我必须说，我不太相信这个数字。然后，你知道，你也可以说，可能有一些更便宜的AI开发方式，但我真的不相信这一点，我必须说。这只是数字。这只是数字。我认为，你知道，我们不应该相信这些数字。

根据我的经验，以及构建模型的成本，以及与所有其他模型相比。所以，是的，这就是我的答案。当然，如你所知，我们没有官方数据，尽管我们可以查看官方数据，但我对此持相当怀疑的态度。足够了。同样，对于ChatGPT来说，这可能也是正确的。你怎么能检查、验证他们提供的任何成本呢？同样在中国，

一些成本要低得多，不是吗？我不知道中国程序员的工资是多少，但我猜想它肯定比美国低得多。所以这大概是一个因素。大概是的。关于同样的主题，鉴于据称训练它更便宜，像美国对中国实施的制裁，例如对英伟达芯片的制裁……

对于模型来说，这是一种适得其反的方式。如果说法属实，训练AI的成本更低。我不知道它是否适得其反。这是一件正确的事情。通常也要看看市场发生了什么，也许我们稍后可以深入探讨一下。这种制裁可能会

让中国公司获得先进数据变得更加困难和昂贵。这就是为什么我认为DeepSeq最初的廉价说法不属实的原因，但我认为这将对这种网络冷战产生长期战略影响。

这很公平，很公平，安森。所以稍微换个话题，关于模型的训练，有人声称DeepSeek窃取了OpenAI的模型来加快其训练速度。我们知道这其中是否有任何真相吗？这是一个虚伪的情况吗？OpenAI基本上……

怎么说呢，基本上是抓取互联网来训练它的模型。这是我的看法。版权或数字版权已经死了。

至少在AI训练领域，已经死了。这不仅仅是我的观点。如果你看看最近关于Meta和Facebook以及OpenAI训练实践的核心判决，基本上他们已经对大规模数据抓取用于AI训练进行了有效验证。现实情况是，鉴于规模

以及这个模型学习的方式，在人工智能和生成式人工智能时代执行传统的版权几乎是不可能的。山姆·奥特曼、米拉·穆拉蒂和OpenAI的每个人。如果没有，或者说尊重版权规则，就不可能拥有生成式AI模型。这就是为什么我的观点是版权是，或者我们不会有生成式AI，或者至少我们必须重新思考版权。

就像今天一样。那么，关于OpenAI，当OpenAI指责DeepSeq在其模型上进行训练时，是的，他们可能是对的。就像，我什么也说不出来，他们可能是对的，但这就是讽刺之处。OpenAI本身构建了GPT和所有其他模型，这些模型都使用了大量惊人的脚本内容。

所以包括，正如我之前所说，各种受版权保护的材料。你可以看到《纽约时报》和其他报社的诉讼。这是很清楚的，而且这种情况会发生。最终，我们将看看，至少根据美国法律，这是否会被视为合理使用。我认为不会。或者简单地说，我们将拥有其他类型的模型

我们可能应该转向另一种范式，在这种范式中，我们现在看到的传统的知识产权概念正在瓦解，而且这可能会发生变化。我们必须重新思考我们在世界各地思考版权的方式。我可以理解……

有些人可能会说，他们没有抄袭，所以你不能说你在侵犯版权，但你在抓取数据，所以你并没有受到某事物的启发。你只是从网络上获取东西，并从中赚钱。所以可能，你知道，这是我的领域，所以这是我在过去三年里一直在努力尽可能多地研究的事情。关于这个问题的适当对话应该是……

你知道，不应该是谁抄袭了谁，而是如何建立，这将是一个非常非常非常困难的挑战，我们将需要新的公平补偿框架

和归属。这是另一件事，可能每个人都忘记了。在这个信息遍布网络的时代，阻止它将非常困难。最后，我还发表了一篇文章，内容是关于印度针对

针对OpenAI的诉讼，以及如何执行这项诉讼。此外，你知道，让我们说，DeepSeq复制并抓取了ChatGPT和OpenAI，OpenAI抓取了网络，但它将执行法律。

你没有一个全球性的想法。我们只是，一切都是，你知道，真的，非常理论化。这就是为什么一切都在转向地缘政治战争，或者让我们说，你知道，网络战争。

这很公平。我认为谷歌开始对你的搜索词进行AI摘要，不是吗，例如谷歌。但它会注明信息来源，不是吗？你可以在右边看到来源。我的意思是，也许这就是未来。像OpenAI这样的公司被迫提供其来源并将其归属给你。

是的，有。你在说谷歌搜索吗？是的，谷歌搜索，是的。是的，但对于谷歌搜索，基本上，你只是添加了事物的列表，然后你点击链接，链接直接跳转到链接。在这种情况下，你只是自己获取所有内容，将其放入你的模型中，并通过订阅赚钱

从法律角度来看，这是完全不同的。你可以根据美国法律进行合理使用，另一方面，你没有合理使用。利润是一个，直接利润是可能改变这两种法律观点的轴线之一。好的。是的，这很公平。好的。

好的，下一个问题。由于DeepSeek服务器主要位于中国，这引发了人们的担忧，即这项技术可能被用于外国影响活动、数据孤岛或潜在的网络行动。您将如何回应这些担忧？或者我们该如何回应？

是的，我们当然是从西方的角度来看待这个问题。我可以说，从另一方面来说，他们也可以这么说。现实情况是，先进的AI系统总是会变成，我可以说，一种两用技术。无论我们谈论的是在中国部署的DeepSeq服务器，还是在美国、俄罗斯或其他任何地方托管的系统，

这些基本上都是可以用于国家战略利益的工具，正如我之前所说的，这场正在进行的数字冷战。所以我想想，我们可以说语言模型可以用于从分析情报到生成宣传，从防御性网络安全到进攻性行动，

我认为这并非中国公司或西方公司的独有现象。这可能是技术本身的性质，当它被人类用于地缘政治战略时。如果我们想回到一些非生成式AI的东西，我们可以看到这种历史模式存在于各种变革性技术中。

从核能到太空能力。现在它又回到了太空，有了SpaceX和埃隆·马斯克。我们也可以说互联网本身也是如此。

所以，这些工具总是被用来试图获得这种领域，以进行这些国家之间的竞争和战略竞争。所以，当然，谈论服务器位置和数据治理是非常有道理的。但我认为我们应该认识到，这不仅仅是与DeepSeq相关的核心问题。

这可能是人工智能已经成为这种现代大国竞争的另一个战场。我认为这只是与任何技术进步相关的国际关系的性质。所以我们不应该责怪……

任何人，因为每个人都应该受到责备，或者没有人应该受到责备。是的，这很公平。我认为我想要表达的是，显然，美国的法律体系、宪法、保护措施等与中国的法律体系、宪法、保护措施等非常不同。他们的意识形态和哲学在这些事情上也是如此。只是想知道这是否会在某种程度上影响

用户数据安全，你知道，他们正在谈论，特别是他们将敏感信息带入DeepSeek，你应该这样做。这是真的。这是真的。但另一方面，你会看到，在这个时刻，关于欧盟如何处理数据、

美国如何处理数据或将如何处理数据，以及中国如何处理数据之间存在这种巨大的讨论。但在过去几天里，我认为我们正在关注，我不知道这是否是一个好词，比如美国的欧洲化，因为欧洲的监管，如我们所知，但现在他们正在

他们试图软化这种监管，所以我不能100%确定哪种模式是理想的模式。我一直认为欧洲模式是好的，但现在由于来自美国以及新政府的压力，我们可能不会

实现我们所追求的数据民主化，我认为是这样。好的，好吧。我的意思是，关于欧盟，显然有权忘记你的个人数据，不是吗？我不知道他们将如何用像AI模型这样的东西来执行这项权利，但理论上他们可以使用一些机制，对吧？理论上。理论上，好吧。那么足够了。是的。

DeepSeq的R1模型的发布确实让股市震荡了一番，尤其影响了英伟达和纳斯达克。一些人说，这是AI所谓的泡沫即将破裂或即将市场调整的迹象。您对此有何看法？是的，市场的反应非常强烈。我不记得了。我认为这可能是英伟达损失的钱

我认为大约是5000-6000亿美元的股市，股价下跌了大约20-25%，我不确定，但那是数字。

而且不仅仅是英伟达，所有与美国科技相关的公司都受到了影响。但问题是，这影响了加密货币市场。它的运作方式与埃隆·马斯克的狗狗币和所有迷因币的运作方式相同。一切都是相关的

公告。所以，好的，现在我们将开发这个系统，这个系统将非常便宜。没有人检查这是否属实，正如我们所看到的，DeepSeq的成本可能并不像他们宣传的那样便宜。但仅仅是这种沟通，这种新闻，它以这样一种方式进入了股市，当然所有东西都跌了下来。所以可能

我认为要开发所有这些AI模型，我们必须关注大量的计算资源和投资。转向开源模型的想法可能会显示出比我们想象的更低的资源，但另一方面，我认为这并不是

这种股市崩盘会揭示法律科技AI市场中的泡沫。当然，我不是财务顾问，但简单地说，你知道，这是……我认为它没有被高估。我认为现在市场就是这样。这是……我们知道这种模型需要大量的资源，如果我们想构建一个模型，也……

符合我们在欧盟认为良好的法规。然后，当然，你可以拥有一个不使用整个模型的DeepSeq模型，所以在令牌方面，在每天或每次提示或查询消耗多少资源方面，它可能会更便宜。但我认为这不会……

市场在那段时间被高估了。或者至少这是我根据这种有影响力的新闻得出的想法，这些新闻可能已经，已经，已经，你知道，

让市场下跌。我认为英伟达将会复苏，因为现在它可能是唯一一家能够做到这一点的大公司。也许其他公司会涌现出来。所以我们不会再有垄断了。我们将有更多的公司。但现在，所有其他竞争对手，现在可能没有人能生产出像英伟达这样的产品。股市，出了名的反复无常。

如果你在东方有一个职位，并且每天都在关注你的股票仓位，你会疯掉的。是的，绝对的。此外，你知道，这就是市场的观点。它会变得情绪化。当你看到英伟达上涨时，我认为它在几年内上涨了200%到300%，突然间你看到它下跌了20%。

你会说，好吧，这会发生，你知道，我将再次直接降到零。所以所有投资者，他们可能会开始抛售，因为每个人都在抛售。但这并不是迷因币。你知道，我们谈论的是一家必须建立相当庞大结构的公司。所以我们应该小心这一点。绝对的。好的。

现在考虑一下地缘政治方面的问题，鉴于DeepSeek对OpenAI、微软和外国政府构成的潜在威胁，可以说，我们是否，正如你多次提到的那样，我们是否正走向人工智能超级大国之间的网络冷战，这可能导致这些聊天机器人、这些AI的中断，或者某些产品在某些国家的禁令？

我之前说过，我们已经身处这场网络冷战之中，它不仅涉及美国，也涉及中国，可能还涉及俄罗斯，还涉及欧盟以及监管理念。

我不会像上个世纪那样称之为核军备竞赛，但当然，只是为了使用一个中性词，像Gipsy或OpenAI这样的公司

在其国内和国外，都是这种地缘政治斗争中的代理人。这就是为什么我认为美国针对OpenAI的诉讼也会缓慢进行，而且正如我之前所说，版权将会改变。他们也将改变国内法，因为现在有这种地缘政治战争的工具。

有一句非常有名的话说，美国创新，中国复制，有时还会扩大规模，而欧洲则进行监管。

但是现在，你知道，这变得非常有趣，这就是为什么现在，在今天，一切都变得非常棘手。欧洲严格的监管方法，尤其是在隐私方面，你知道，DeepSeq现在在意大利已经无法使用了，除非你使用VPN。如果你不使用VPN，它在比利时也无法使用。所以这种监管方法是有效的，对吧？

对美国来说，它阻止了DeepSeq进入欧洲市场。美国不希望欧洲进行监管，因为他们说它太严格了，但这种欧洲监管并没有阻止DeepSeq进入生成式AI模型市场。所以

在这种情况下，人工智能法案或GDPR不再被视为官僚障碍，而更像是一种防御性屏障，以对抗中国人工智能在欧洲的扩张。但另一方面，我们不知道这将持续多久，因为另一方面，他们希望欧洲放松管制

所以它处于中间状态，现在一切都变得过于政治化了。这就是为什么我说这是网络冷战。

而且与法律关系不大。它与消费者权利关系不大，与内容创作者的权利关系不大，因此与版权等关系不大。所以现在我们正在见证一种转变，这种转变发生在民主和权利以及上个世纪的权利执行之间，因为我认为赌注太高了……

要维持我们今天所生活的民主制度。这有点令人悲伤，但说实话，我看不到，我无法预见有什么能够真正地执行用户和消费者的权利。现在赌注太高了，而且真的太高了，而且欧洲可能会更接近美国，

而且我们可能会看到更少的监管。所以美国可能会创新，中国也会创新，欧洲会跟进。这让我很不高兴，因为法律和法规可能是使我们大陆成为超级大国的因素，因为我们没有中国的创新，我们没有欧洲的创新，

我们的，但我们有规则来创造一个更好的环境世界，如果我们失去了这一点，我不知道将会发生什么。监管是一个非常迟钝的工具，它往往要么无效，要么像你提到的VPN一样，你可以绕过它，你可以绕过监管，DeepSeek在这里被禁止，但你可以通过VPN绕过它。

它根本不起作用。而且它追赶的速度太慢了。所以诀窍将是创新。我的意思是，从哲学上讲，像欧洲和英国，我们有所不同。正如你所说，欧洲进行监管。例如，在英国，一切都是合法的，直到它变得非法。

但在欧洲，哲学是相反的，你知道。是的，但在英国，许多作者和内容创作者都反对所有允许这种版权的法律，也就是版权的终结。所以这取决于你想优先考虑什么。如果你想优先考虑作者，当然，监管会很好。如果你想不惜一切代价进行创新，那么就会有人为此付出代价。这就是为什么它会变得政治化。这是一个相当充分的答案。好的，最后一个。随着DeepSeek证明AI可以在小预算下开发，如果这是真的，我们是否会在未来几年看到大量具有成本效益的AI初创公司可能会挑战大型科技公司，或者不会？

是的，就像我之前说的，这有点误导性，因为我们需要质疑这里的假设。DeepSeq 并没有完全证明，实际上并没有真正证明人工智能可以在更小的预算下开发出来。也许，我不会说完全相反，但最终，我们现在可能不会看到这个竞争格局发生巨大的变化。也许将来会发生一些变化。是的。

市场可能会在利基理念上得到更大的发展。因此，将会出现某种专门用于应用程序的生成式 AI 模型，而不是像我们现在看到的通用人工智能。比如说 DIP，翻译模型。所以，一些在翻译方面做得非常好的东西，而不是通用目的。

我们将不得不看看将会是什么，拥有更多开源模型，你知道，这种利基市场将会被建立起来。这种模型将如何训练，因为，你知道，如果你必须考虑补偿

所做的抓取。这将产生成本。如果明天，比如说，某个法院将要裁定，你知道，你可以训练，你可以抓取整个互联网，那么版权将永远消失，这将降低成本。所以我们还有几个参数需要考虑。所以我认为不会有……

更多能够直接挑战 OpenAI 或谷歌或微软来构建这些基础模型的初创公司。但我们可能会有一些更利基的模型，所以更专业的应用程序。但我们仍然有太多参数需要考虑，现在它真的不是……我们没有所有……

我认为我们现在还不能说它会是什么。它在世界上总是会更便宜，但你知道，也有这样一种想法，即考虑到 deep-seq 的发展，它不会像我们想象的那么便宜。足够了。我不知道你是否知道答案，我也不知道答案，但是……

一定有办法，比如说你把自己的作品发布到网上。一定有办法阻止训练数据模型访问它，除非支付费用，或者我不知道，类似的解决方法。就像一种，

人工智能付费墙之类的东西。这也是英国正在讨论的问题之一。有多少。如果你的作品的比例是 0.00001%，你可能会像在 Spotify 上作为歌手一样获得收入。所以不多。是的。

足够了。我的问题就这些了。你还想补充什么吗？你认为我们没有涉及到哪些重要的事情？我认为我们已经触及了很多方面。也许，我只是想借用 Spotify 的想法来说，也许现在这种模型，

音乐已经被下载了，我在 15 年前在创意共享音乐标签中找到了它，因为我认为……没有更多的方法让人们付费……你知道，下载音乐，就像音乐随处可见，你可以在 YouTube 上收听，你可以下载它，你可以把它放在你的 iPod 上，你怎么能强迫人们付费音乐呢？所以

这就是为什么我决定简单地使用创意共享许可证发布音乐。没有人会因为拥有版权而变得毫无用处。不是因为我不信任也不相信版权，但如果你有一部法律，而你没有任何办法执行它，当然，这将会……

这将改变一点这种想法。所以我不会说我们可能会把收入模式看作是生成式高数据训练的 Spotify，但我认为类似的事情将会发生。

所以也许，比如说，最大的《纽约时报》或大型作者或大型纸张公司或大型模型或图形或插图公司，他们可能会在法庭外获得一些补偿，这是否足够，我们不知道，以产生更多内容。

但如果我们看看音乐界发生的事情，我们不再有小型唱片公司，我们不再有小型制作公司或公司了。所以

我担心内容创作、编辑和作者也可能会发生同样的事情。所以我们可能会有一个 Spotify 模型，以及对生成式 AI 的补偿。但这不会是在一家私营公司下进行的。这可能会由美国的联邦法律或英国的法律来建立。也许以后，慢慢地，慢慢地，慢慢地，欧洲也会效仿。

好的，非常好。太棒了。就这样，阿尔弗雷多，我们的时间到了。感谢你的时间。另外，别忘了订阅 IE Plus 以获取高级见解和独家内容。