DeepSeek：AI 赛道的超级引擎 ｜AI前线特刊

目录 开篇词1 DeepSeek崛起：大模型之战与应用未来5 纯强化学习的革命：DeepSeek技术路线揭秘24 DeepSeek的组织文化：创新与商业化的平衡35 AI开源新趋势：DeepSeek的决策与影响44 AI时代的百万年薪：DeepSeek与全球人才争夺战58 RAG技术前沿：DeepSeek模型的应用与突破70 DeepSeek如何重塑AI商业化格局？93 从提示词到变现：DeepSeek如何赋能用户105 全球AI新格局：DeepSeek带来的生态机会114 AI的能力边界：DeepSeek能否重新分配生产力？128 AI领域的下一个里程碑：DeepSeek的预测与机遇139 让天下没有难做的AI交付，DeepSeek服务交付联盟是个什么组织？149 开篇词 各位开发者朋友： 当你们翻开这本电子书时，我们正站在人工智能革命的临界点。过去十年，AI技术从实验室走向产业应用；未来十年，这场革命将以前所未有的深度重塑人类社会的每个角落。作为这场变革的见证者和参与者，InfoQ极客传媒联合极客时间、TGO鲲鹏会等兄弟单位，联袂多名专家第一时间对DeepSeek这一革命性技术进行深度解读，获得众多开发者朋友和企业的广泛认可。今天我们怀着敬畏与期待，将DeepSeek探索人工智能边界的故事凝结成册，希望通过这些沉淀继续影响更多的朋友一起见证历史。 这本电子书不是简单的技术汇编，而是一个创新组织在AI浪潮中劈波斩浪的完整叙事。从大模型底层架构的革命性突破，到开源生态的战略抉择；从纯强化学习的技术攻坚，到百万年薪人才争夺战中展现的组织智慧我们试图通过九个维度的深度剖析，向大 家展示：在算法红利与商业化压力的双重作用下，一家AI企业如何保持技术创新定力， 同时构建可持续发展的商业闭环。这本电子书记录的不仅是DeepSeek成功背后的故事，更是一部关于“如何成为时代引擎”的方法论。 超级引擎的轰鸣：技术突破即行业加速器 如果说算力是AI时代的石油，那么DeepSeek正在重新定义内燃机的构造当行业还在监督学习的线性轨道上匀速前行时，DeepSeek通过自主进化系统让模型实现指数级成长。这种技术路径的颠覆性，正如从蒸汽机到火箭引擎的跨越：它不追求单一任务的极致优化，而是构建可自适应环境、持续突破性能极限的“智能推进器”。每一个技术突破的爆震声，都在为行业校准新的速度阈值。 DeepSeek：AI赛道的超级引擎 动力系统的秘密：组织文化的聚变反应 超级引擎的持久运转，依赖内部精密的能量转化机制。DeepSeek独特的组织哲学保持了研发团队与商业化团队之间的创造性张力，既不让短期盈利目标束缚技术想象力，也避免陷入技术乌托邦的陷阱。这种戴着镣铐跳舞的智慧，体现在工程师与产品经理每周的认知碰撞会中，也体现在允许20资源投入高风险探索项目的制度设计里。正如硅谷教父杰弗里摩尔所言：跨越技术采纳鸿沟的关键，在于建立创新与市场的对话机制。 传动轴的革新：开源生态重构AI产业 真正的超级引擎从不独行，它需要重新定义传动的规则。在有关AI开源新趋势的交流中，我们讨论了DeepSeek开源决策背后的战略考量。不同于某些企业将开源视为市场防御手段，DeepSeek的开源实践始终秉持生态共建的初心。通过开放模型中间层接口，既降低了开发者的准入门槛，又在产业上下游催生出200余个创新应用案例。这种利他即利己的生态思维，正在改写AI时代的价值分配规则。 核心部件的进化：人才飞轮突破性能极限 当行业用薪酬数字粗暴比拼“马力”时，DeepSeek更关注人才的“推重比”。当“百万年薪”成为行业热议话题，我们更应注意人才争夺背后的深层逻辑。在DeepSeek的实践中，顶尖人才的价值不仅体现在代码能力，更在于其构建认知飞轮的能力那些能同时理解技术本质与商业规律，在模型优化与用户体验之间找到平衡点的人才，才是驱动AI落地的关键齿轮。为此，其建立起独特的双轨道培养体系，让技术天才与产品极客能在碰撞中实现认知升级。 输出功率的质变：商业化重塑价值坐标系 超级引擎的真正价值，体现在它如何重新定义“速度”。AI商业化绝非简单的技术变现。当电商企业将提示词响应速度从3秒降至05秒时，带来的不仅是效率提升，更是用户决策模式的根本改变。这种价值重构要求企业具备技术穿透力既能洞察算法瓶颈，又能感知用户体验的细微痛点。DeepSeek在金融、教育、医疗等领域的成功实践证明：AI商业化的天花板，取决于技术团队对产业KnowHow的理解深度。 站在2025年的技术拐点上，我们清晰地看到：大模型正在从技术奇观走向产业基础设施， AI竞争进入应用深水区。在这个过程中，DeepSeek始终秉持三个核心信念：其一，真正的智能革命必须带来可衡量的商业价值；其二，开放协作的生态比封闭系统更具生命力；其三，人机协同进化的终极目标是解放而非替代人类创造力。 谨以此书，献给所有不甘于匀速前进的行业颠覆者。真正的超级动力，永远源自那些敢于重新定义速度的人。今年极客邦科技的年度主题也是“AI应用落地”，我们期待和所有心怀梦想，勇于挑战的朋友一起创造历史，见证历史！ 霍太稳极客邦科技创始人2025年3月10日于北京 DeepSeek AI赛道的超级引擎 DeepSeek崛起：大模型之战与应用未来 分享嘉宾：彭靖田策划：极客时间 亮点内容： DeepSeek持续爆火，背后到底是什么原因； DeepSeek基础模型核心架构DeepSeekMoE DeepSeekR1推理模型关键技术突破与原理解析 DeepSeek有什么应用场景和案例。 中美大模型未来竞争格局分析 家一个问题：你们是什么时候听说DeepSeek的？ 1月20日，也就是春节前一周左右，国务院总理李强主持了一场座谈会，深度求索的创始人梁文峰参与了此次座谈，并就政府工作报告的征求意见稿提出了建议。这一事件从顶层设计层面体现了中国对DeepSeek技术突破的高度重视。 那么，DeepSeek为何受到如此重视？它仅仅是中国人关注的对象，还是全球瞩目的焦点？数据或许能给出答案。通过Google搜索引擎的GoogleTrends来看，过去30天内，在美国IP属地的搜索数据中，我选取了三个关键词：DeepSeek、ChatGPT和LLaMA。1月11日时，LLaMA的搜索热度高于DeepSeek，但自1月20日起，DeepSeek的热度迅速攀升，仅用1到 2天就超过了运营两年多、月活用户近10亿的ChatGPT。 再看美国各地区对DeepSeek的关注情况。加州作为美国创新高地，对DeepSeek的关注度很高，但最初超过ChatGPT的那几天，华盛顿特区的搜索热度更高。美国政府官员对DeepSeek表现出紧张情绪，甚至有官员宣称要禁止DeepSeek，还有人主张限制芯片出口中国。从过去30天的整体数据来看，不仅是加州、华盛顿特区，马萨诸塞州（美国高校聚集地，如哈佛大学所在地）和纽约（华尔街所在地）等地，整个美国都在密切关注DeepSeek的发展，DeepSeek并非仅仅是墙内开花的故事。 从另一个角度也能看出DeepSeek的影响首当其冲的是ChatGPT。从流量和搜索相关问题来看，与DeepSeek相关的问题增长了50倍，而“DeepSeek是否优于ChatGPT”的问题增长了41倍。这表明，很多美国人开始质疑DeepSeek是否比ChatGPT更强大。事实上，DeepSeek确实很厉害，美国一线专家如山姆奥特曼、杨立昆等都对其赞不绝口。 再看全球范围内的趋势，不仅仅是美国，亚洲、欧洲等全世界范围内都呈现出类似的趋势。DeepSeek自1月底开始热度迅速上升，目前仍高于LLaMA。这令人深思，因为Meta在LLaMA上投入了大量资金。我们称DeepSeek为AI界的“拼多多”，其成本仅为LLaMA的110。通过这些数据可以看出，DeepSeek早已出圈，它不仅在中国受到关注，还在全 球范围内，无论是学术圈还是大众领域，都受到了广泛关注。 DeepSeekvs其他大模型 DeepSeek与其他大模型相比，到底有什么独特之处。其实，大家现在谈论的DeepSeek更多的是指R1模型，也就是在2025年1月热度超过ChatGPT的那个版本。原因很简单，R1是一个与OpenAI的o1同等级别的模型，但o1非常昂贵且没有开源，而DeepSeekR1完全开源，大家可以免费享受到与o1同等水平的智能体验。 在讲R1之前，我想先提一下DeepSeekV2版本。这个版本可以说是横空出世，它在2024年发布了多篇重要论文，包括V1、V2、V3、R1以及DeepSeekMOE等。其中，V2论文提出了多头潜在注意力机制（MLA），这是对传统Transformer模型中多头注意力机制的重要改进。它能够显著降低算力和显存开销。此外，V2还提出了稀疏大模型架构DeepSeekMOE，这种架构在降低成本的同时，还能保持较高的性能。 从效果来看，DeepSeekV2在2024年5月的开放测试中，与其他大模型相比，表现非常出色。在二维坐标系中，左上角代表性能最好，而V2的性能接近甚至超过了当时的一些顶尖模型，如Mixtral822B。这表明，DeepSeekV2不仅成本低，性能也非常强大。通过MLA机制，DeepSeekV2的KV缓存需求仅为原来的67，大大降低了算力需求，同时提高了吞吐量。在推理任务和不同语言任务上，V2的表现也非常接近GPT4的早期版本。 紧接着，在2024年12月发布的DeepSeekV3更是让人震惊。V3不仅在性能上有了大幅提升，还能够与千问2572B、LLaMA31405B等大型模型相媲美，甚至在某些方面超过了GPT4o。V3采用了混合专家模型（MOE）架构，这种架构的最大优势在于降低了训练和推理成本。V3的模型体量为6711亿参数，但在推理时只需激活370亿参数，大大降低了成本。与V2相比，V3将专家数量提升了一倍，参数总量提升了三倍，但激活值仅增加了15倍。相比之下，千问和LLaMA等模型采用的是稠密架构，训练成本更高。 到了2025年1月，DeepSeekR1的发布更是让整个行业为之震动。R1不仅赶超了OpenAI的o1模型，还通过强化学习实现了复杂的推理能力。R1的开源，为整个行业提供了新的方向。它证明了在不依赖昂贵标注数据的情况下，也能实现与o1相当甚至更好的效果。这无疑对OpenAI构成了巨大挑战，也让整个行业看到了DeepSeek的技术实力和创新潜力。 DeepSeek为什么突然火了？ 在深入了解了DeepSeek从V2到R1的演进过程和其价值之后，我们再来看看DeepSeek到底有哪些技术细节值得我们学习和了解。在探讨这些技术之前，我们不得不回到一个核心问题：DeepSeek为什么会火？从理性分析来看，任何技术的火爆必有其原因。一开始，DeepSeek在圈内人中传播，大家开始讨论它有多厉害。随后，国内的总理座谈会和自媒体的分享推动了其在国内的传播，而在国外，主要是技术领域的KOL在分享。 那么，DeepSeek到底有多火呢？这需要量化来看。AI产品榜一直在记录这些数据。两年前，大家都认为互联网已经进入后半场，很难再出现像抖音、微信这样的平台级产品。然而，ChatGPT的出现打破了这一认知，它以最快的速度突破了百万用户和亿级用户。而DeepSeek的表现更为惊人，它仅用了18天就达到了1500万的日活用户，这是ChatGPT的13倍增速。大家想象一下，一个APP每天有1500万用户在使用，服务器出现繁忙提示也就不足为奇了。因为DeepSeek没有那么多算力支持，它几乎是免费提供服务，用户量呈指数级增长，服务器压力自然巨大。更令人震惊的是，DeepSeek仅用了7天就达到了1亿用户，而ChatGPT用了两个月。两个月是60多天，相比之下，DeepSeek的增长速度简直令人难以置信。这两个数据足以说明DeepSeek的火爆程度。ChatGPT已经让华尔街和全球技术界为之疯狂，