拆解AI|“白菜价”始作俑者、大模型 “价格屠夫”DeepSeek是谁?

图片来源:视觉中国 在众多AI应用眼花缭乱地涌入市场时,AI公司深度求索(DeepSeek)上周公告DeepSeekChat已通过北京市生成式人工智能服务备案,或将很快向公众开放服务。 DeepSeek由知名私募巨头幻方量化于2023年4月创立

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图片来源:视觉中国

在众多AI应用眼花缭乱地涌入市场时,AI公司深度求索(DeepSeek)上周公告DeepSeekChat已通过北京市生成式人工智能服务备案,或将很快向公众开放服务。

DeepSeek由知名私募巨头幻方量化于2023年4月创立。与月之暗面、智谱AI、Minimax、百川智能等获得大厂投资的AI初创公司不同,DeepSeek与科技巨头间并无直接关系。但这家公司仍然被视为一匹可能改变国内AI市场格局的“黑马”。

5月初,DeepSeek宣布开源第二代MoE大模型DeepSeek-V2。据介绍,该模型在性能上比肩GPT-4 Turbo,价格却只有GPT-4的仅百分之一,这也让DeepSeek收获了“AI届拼多多”的名号。

而直到本周,阿里巴巴和百度才争先恐后加入大模型价格战,DeepSeek的掀桌子举动甚至比智谱AI和字节跳动对旗下大模型产品的高调降价更早。

高性价比或许是DeepSeek的显著优势,但随着诸多企业纷纷入局AI价格战,已经卷出“白菜价”的大模型很快变得不再稀缺,DeepSeek又该走出怎样的商业模式来应对呢?

价格战的导火索渐失低价优势

DeepSeek-V2推出后,DeepSeek一度被AI圈称作“价格屠夫”。

它的中文综合能力是目前开源模型中最强的,与GPT-4 Turbo,文心4.0等闭源模型处于同一梯队。英文综合能力与最强的开源模型LLaMA3-70B处于同一梯队,超过最强MoE开源模型Mixtral8x22B。而这些竞争者都背靠科技大厂,或者拥有科技业界明星团队。

相较于出色的性能,有分析公司直言DeepSeek-V2的价格“便宜得难以置信”。该模型每百万tokens输入价格为1元、输出价格为2元,而GPT-4 Turbo每百万tokens的输入/输出价格为72元、217元。

同为中国公司,尽管DeepSeek率先定下了大模型的低价,但在过去一周,关于价格战的讨论却更多地围绕字节跳动、阿里等行业巨头。

5月15日,字节发布豆包大模型,其主力模型的定价为输入0.0008元/千tokens,当时称较行业便宜99.3%。阿里云周二宣布,通义千问对标ChatGPT-4的主力模型Qwen-Long,API输入价格从0.02元/千tokens降至0.0005元/千tokens,直降97%。百度随之公告,文心大模型的两款入门级主力模型ENIRE Speed、ENIRE Lite全面免费。此前,智谱AI入门级产品GLM-3 Turbo模型的调用价格也从5元/百万tokens降至1元/百万tokens。

虽然国外AI公司仍将竞赛焦点放在技术的迭代升级和产品的应用场景上,但一些大模型今年也相继宣布下调价格。2月底,法国人工智能企业Mistral AI发布大模型Mistral Large,其输入、输出价格比GPT-4 Turbo便宜约20%,成为OpenAI的强劲对手。自去年以来,OpenAI已进行4次降价,5月发布的GPT-4o价格较前一代模型降低了50%。

降价有助于大模型快速抢占市场,争取更多的用户。而使用量越大,大模型也能被调用得更好。但并非所有玩家都有资格加入价格战,降价涉及到大模型的研发、训练、推理等成本的优化,一些中小企业会难以跟上大厂的脚步。

正如字节旗下火山引擎总裁谭待所说,“豆包模型的超低定价,来源于我们有信心用技术手段优化成本,而不是补贴或是打价格战争夺市场份额。”

对于DeepSeek-V2而言,定出低价的底气在于其架构的创新。该模型没有沿用传统的大模型架构,而是采用新的多头潜在注意力(Multi-Head Latent Attention)和DeepSeekMoE架构,在处理信息时能够更智能和高效,降低大模型的推理成本。

DeepSeek-V2具有2360亿总参数,但处理每个token时只需激活210亿参数。这不仅能够减少内存使用,也能提高计算效率。一些大模型需要激活所有参数来提供响应,参数越多,计算成本也就越高。

AI明星公司Anthropic联合创始人、OpenAI前政策主管Jack Clark也关注到DeepSeek-V2的突破,并表示:“DeepSeek组建了一支团队,他们对训练雄心勃勃的模型所需的基础设施有着深刻的理解。中国制造也将成为AI模型的发展趋势。”

此外,也有业界人士认为,DeepSeek可能是中国几家大厂之外,拥有英伟达高性能GPU最多的公司。

随着头部厂商们陆续入局,大模型价格战越发声势浩大,创新能力或可成为DeepSeek参与竞争的资本。

不做应用做研究

除了开始卷价格,国内AI行业还卷起了应用的落地。如果说过去一年上演的还是“百模大战”,2024年则被认为将会是AI应用落地元年。

今年3月,月之暗面宣布旗下的Kimi智能助手已支持 200 万字超长无损上下文,随后拉动Kimi概念股大涨,反映出市场对于AI技术的商业化应用的信心。据AI产品榜数据,4月Kimi访问量达2004万,超过百度文心一言的1691万。

横空出世的Kimi抢占风口后,巨头们也开始加速推出一系列AI应用。百度联合创始人兼首席执行官李彦宏多次表态,“卷大模型没有意义,卷应用机会更大。”字节跳动更是一气推出十多款AI产品,从“App工厂”转型为“AI应用工厂”。大厂们在推动大模型落地时大多遵循由内到外的逻辑,先基于AI重构内部产品,再实现对外的输出。

在一片AI应用浪潮中,DeepSeek却显得有些安静。其母公司幻方量化的创始人梁文锋去年在接受媒体采访时表示,公司不会过早地设计基于模型的一些应用,而是会专注在大模型上。幻方的目标是探索 AGI(人工通用智能),认为语言大模型可能是通往AGI的必经之路,并且初步具备了AGI的特征,所以会从大模型开始。

梁文锋也承认,很多风投对于优先做研究、不做应用的策略有顾虑,希望能尽快实现产品商业化,这让DeepSeek很难获得融资。但其拥有的算力和工程师团队相当于“有了一半筹码”。

有云计算专家提出,1万枚英伟达A100芯片是做AI大模型的算力门槛。当中国云厂商受限于紧缺的GPU芯片时,幻方却早早押中了大模型赛道的入场券。据报道,除商汤科技、百度、腾讯、字节、阿里等科技巨头外,幻方也手握着超1万枚GPU。

梁文锋在媒体采访中表示,幻方对算力的储备并不突然。在2019年,幻方就已投资2亿元自研深度学习训练平台“萤火一号”,搭载了1100块GPU。到了2021年,“萤火二号”的投入增加到10亿元,搭载了约1万张英伟达A100显卡。一年后,OpenAI发布ChatGPT的公开测试版本,拉开全球新一轮AI热潮的序幕。

顶着高昂的研发成本,百度、阿里等头部玩家已开始大打价格战,抢占市场,期望有更多的真实使用场景以推进产品训练。而事实上率先掀起本轮大模型价格战,喊着“不做应用做研究”的DeepSeek,却并没有在各家大厂密集召开降价发布会时发声,显得无心参战。尽管背后有幻方量化提供研发经费,DeepSeek不计ROI的坚持究竟会导向领先,还是落后的未来呢?

       原文标题 : 拆解AI|“白菜价”始作俑者、大模型 “价格屠夫”DeepSeek是谁?

(来源:维科网)
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