主要观点总结
本文主要讨论了DeepSeek在AI领域的影响及发展趋势。DeepSeek因成本优势在业界受到广泛关注，其开源生态发展奠定了良好的基础。DeepSeek找到了低算力、高效率的路径，训练成本远低于OpenAI相关模型。其开源策略、技术方法和母公司的支持使其快速成为AI领域的新星。DeepSeek的案例证明了垂直突破、开放协作、长期主义仍是赢得AI竞争的关键。同时，DeepSeek的出现改变了中国科技企业的估值叙事，激发了投资者对中国股票的热情。
关键观点总结
关键观点1: DeepSeek因成本优势受到业界关注，为开源生态发展奠定了良好基础。
DeepSeek在AI领域中的优势主要体现在其成本优势上，这使得其在业界中受到广泛关注。同时，其开源的策略也为其生态发展奠定了良好的基础。
关键观点2: DeepSeek找到了低算力、高效率的路径，训练成本远低于OpenAI相关模型。
DeepSeek通过独特的训练方法和优化策略，找到了低算力、高效率的路径，这使得其训练成本远低于OpenAI相关模型。这也是其能够在短时间内取得显著进展的重要原因之一。
关键观点3: DeepSeek的开源策略、技术方法和母公司的支持使其快速成为AI领域的新星。
DeepSeek通过开源策略，公开了模型和论文，供人们免费下载和使用，这吸引了全球技术人员的关注。同时，其独特的技术方法和母公司的支持也使其快速成为AI领域的新星。
关键观点4: DeepSeek的案例证明了垂直突破、开放协作、长期主义仍是赢得AI竞争的关键。
通过分析DeepSeek的成功案例，我们可以发现垂直突破、开放协作、长期主义仍然是赢得AI竞争的关键。DeepSeek在AI领域的成功也证明了这些策略的有效性。
关键观点5: DeepSeek的出现改变了中国科技企业的估值叙事，激发了投资者对中国股票的热情。
DeepSeek的成功不仅在国内产生了广泛的影响，还改变了中国科技企业的估值叙事。这激发了投资者对中国股票的热情，也提高了中国科技企业在全球范围内的地位和影响力。
文章预览
摘要： 行业普遍认为，两大“AI巨头”，都被DeepSeek卷到了，开源的胜利正在改变AI世界。 凤凰网科技 出品 作者｜梁思琦 编辑｜董雨晴 DeepSeek把两大“AI巨头”都卷到了 自走红之初，DeepSeek就因成本优势不断震惊业界，这为其开源生态发展奠定了非常好的基础。 过去大模型走闭源路线与成本息息相关。许多大模型在预训练阶段几乎都选择了不计成本地投入，而DeepSeek选择剑走偏锋，把重点放在了上岗之后的强化学习。用反复高强度地训练，倒逼自身不断地调整姿势，理解逻辑，自我反思，直到结果令人满意。 以一直在难产的OpenAI GPT-5为例，估算显示，该项目一次为期半年的训练，仅计算成本就高达约 5亿美元。目前，该项目已开发超过18个月，成本花费巨大，却仍未取得预期成果。 这给国内很多大模型公司都敲响了警钟，意味着想训练顶级的模型
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