6710億參數的事情人家已經用論文詳細闡述了，deepseek不是石頭縫裏麵蹦出來的，先後發表了13篇論文，一步一步闡述自己的算法發展過程，開源了訓練方法和訓練結果，用多少張卡人家也公開了。多卡並行計算的時候CUDA效率不高，人家繞過CUDA，采用接近匯編語言的方法重寫了通訊協調過程，大大提升了計算效率，更有意思的是，這個匯編語言代碼，人家也開源了。
再去質疑人家的數據就顯得是沒有身份的死纏爛打了。
至於550W美元，並不是deepseek自己說的，是好事者根據耗用的GPU機時數估算出來的，並不準確。真實的開發成本，人力永遠是大頭。 deepseek有140人，按照國內人均100萬的行情，一年1.4億，加上試錯的算力成本，deepseek一年花費2~3億是合理推斷。但就算這個成本，也是讓人絕望的成本。1/10的訓練成本，1/20的推理成本，1/50的人力成本，不要說領先，就算落後1年，領先者也沒有任何盈利可能。因為開源，企業可以私有化部署，對公共AI需求就會大幅度降低。他們永遠賺不回燒掉的錢，一旦不燒錢，馬上落後。
至於美國有人拿出1個億美元，組300個人的夢幻團隊，山寨deepseek的技術路線，中國人會怕嗎？睡著都會笑醒。先不說1億美元在美國組建不了夢幻團隊。開源的LLaMa團隊一年花幾十億美刀，成果擺在那裏。難道2018年圖靈獎得主Yann André LeCu領銜的團隊不夠夢幻？說到技術路線，法國豪華團隊Mistral走的就是MoE（混合專家路線），他們兩個連富二代阿裏的Qwen都打不過。而且阿裏是要商用部署的，通常會先在阿裏雲商用，過6個月開源，確保自己的商業利益。現在阿裏的開源版本都領先LLaMa和Mistral，說明中國AI是湧現式的崛起了。
任何指數增長的領域，早期的投入會換來巨大的飛躍，後麵的增長必然進入線性區。這個時候有人手拿無限美刀進來，複製deepseek的技術路徑，去海量砸錢，等於替中國人驗證各種算法的靠譜程度。等到你驗證完畢，我隻要輕車熟路就可以跟上了。如果美國人靠錢多算力多開路，你說我們開不開森？
真要比拚算力，就要看今年下半年了。華為的升騰910C和升騰920，會真正讓美國人體會到什麽叫算力。十萬卡陣列？800G光通訊？那是華為的強項。能源供應？那是中國的強項。
在AI的鬥獸場上，是頂級精英的較量，也是中國生死存亡的較量。以中國人的種族天賦，鬥爭精神和人才厚度，任何一個維度都遠超白人，他們有什麽理由贏？
