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发布时间：2025-02-16 03:00:35 | 作者: 火狐直播app官方网址
DeepSeek-V3 和 R1 强势登场，如同在全球军事科技领域投下一颗震撼弹，为军事领域 AI 技术的发展开辟全新道路。这款突破性的大规模语言模型凭借创新的混合专家架构、高效的推理优化以及卓越的强化学习能力，在维持 6710 亿参数规模的同时，把单 token 计算成本压低至前所未有的程度。其问世不仅在军事技术层面引发了连锁反应，更直接冲击了中美军事战略布局。在军事指挥决策智能化、武器装备智能化升级以及情报分析处理等关键军事领域，DeepSeek-V3 和 R1 正迅速改变着游戏规则。本期专栏将深度剖析 DeepSeek-V3 和 R1 的技术创新细节，全方位梳理其在军事和技术领域引发的变革。
DeepSeek-V3在混合专家（MoE）架构的基础上进行了多项优化，实现了高效计算与更优性能。模型整体参数规模达到6710亿，但每个token仅激活370亿参数，大大降低推理成本。无辅助损失负载均衡策略通过动态调整路由偏置项，实现专家负载的自动均衡，无需额外损失函数，相比GShard等传统MoE方法，减少了因负载不均衡带来的训练效率损失，并在MMLU、MATH等多个基准测试中展现出更优性能。
此外，多头潜在注意力（MLA）技术通过低秩联合压缩键（Key）和值（Value）矩阵，使KV缓存空间需求减少至传统多头注意力（MHA）的1/3。具体而言，键值压缩维度为512，查询（Query）压缩维度1536，并结合旋转位置编码（RoPE），大大降低推理内存占用，提升推理效率。多令牌预测（MTP）训练目标增强了模型的长程依赖建模能力。MTP通过预测多个未来token（如4个），采用共享嵌入层、Transformer块和投影矩阵，使每个模块独立计算交叉熵损失并加权融合。这种方法不仅提升了训练效率，还支持推测解码（Speculative Decoding），使解码速度提升至原来的1.8倍。
简评：DeepSeek-V3使用了多种技术加速模型的计算。首先使用MoE模型在保持高性能的同时，明显降低了计算的成本。此外无辅助损失负载均衡策略，解决了MoE架构中常见的负载不均衡问题。同时，MLA与MTP技术逐步优化了推理效率，使其在长文本处理和解码速度上具备显著优势。
2. 推理工程的杰作，架构优化与硬件协同驱动3倍推理加速，分布式框架与FP8量化实现超大规模模型高效训练
DeepSeek-V3通过优化架构设计与工程实现，使推理速度提升至3倍，达到每秒60个token，并支持128K长上下文处理。KV缓存与内存优化方面，MLA的低秩压缩技术使KV缓存需求降低至传统架构的30%。结合华为昇腾NPU和NVIDIA GPU的定制化内核，可高效处理超长文本，如100K代码文件。此外，通过优化显存管理策略，逐步降低了长序列推理的计算成本。
在分布式推理框架方面，DeepSeek-V3采用DualPipe算法优化流水线并行计算，将计算过程拆分为注意力计算、全节点广播、MLP计算和全节点合并四个部分，并通过手动调整GPU流式多处理器（SMs）分配，减少流水线气泡（Bubble），提升并行计算效率。同时，借助InfiniBand和NVLink的高带宽优势，降低跨节点通信延迟，使推理吞吐量进一步提升。
简评：DeepSeek通过分布式推理框架，使其在大规模推理场景下具备更高的吞吐能力。此外DeepSeek首次在整个世界验证了FP8混合精度推理的可行性，提升了推理效率。KV缓存优化策略逐步提升其推理性能，降低了计算开销。这些使得DeepSeek-V3成为当前最低成本的开源基础模型之一。
DeepSeek-V3结合强化学习（RL）和知识蒸馏，训练思维链（CoT）能力，在数学、编程等复杂推理任务中表现卓越。DeepSeek-R1-Zero采用纯强化学习（RL）训练基座模型DeepSeek-V3-Base。这种方法可在数学、编程等领域形成较为强大的推理能力。例如，在AIME 2024测试中，pass@1准确率从15.6%提升至71.0%，多数投票策略（majority voting）逐步提升到86.7%，达到了OpenAI-o1的水平。该模型可在推理过程中自发优化思考路径，甚至进行“反思”调整答案。不过，早期版本在可读性和稳定能力方面仍存在一定欠缺，因此后续采用多阶段训练来优化。DeepSeek-R1采用冷启动数据与多阶段训练策略，在强化推理能力的同时，优化了可读性。训练过程包括：长链式推理（Long CoT）数据微调，利用少量高质量CoT数据来进行初步微调，使模型具备更好的推理逻辑和可读性；强化学习增强推理能力，进行大规模RL训练，专注数学、编程、科学推理等任务；拒绝采样策略优化，基于RL推理数据来进行二次筛选，并结合通用任务数据来进行新一轮监督微调（SFT）；最终RL训练，在强化推理能力的同时，优化日常对话、写作任务的表现。DeepSeek-R1在AIME 2024测试中达到79.8% pass@1，在MATH-500测试中取得97.3%的高分，并在编程任务中展现出专业级水准，综合能力接近OpenAI-o1。
此外，DeepSeek-R1通过知识蒸馏技术，将推理能力迁移至小模型，明显提升了小模型在数学和编程等领域的表现。具体而言，通过将DeepSeek-R1的知识蒸馏至Qwen-7B得到的Distill-Qwen-7B，在AIME 2024测试中以55.5%的准确率超越部分更大规模的开源模型。进一步地，Distill-Qwen-32B在AIME 2024测试中取得72.6%的准确率，并在LiveCodeBench编程测试中获得62.1%的分数，性能接近或超越部分商业模型。
简评：DeepSeek-V3通过强化学习和知识蒸馏，在数学、编程等推理任务中展现出卓越的能力，特别是Zero-Shot CoT训练策略，使其在无需额外微调的情况下就能完成复杂推理任务。同时，知识蒸馏技术将这一能力有效迁移至小模型，使其在移动电子设备和资源受限环境下依然具备出色的推理能力，极大提升了模型的实用性。
1. DeepSeek获全球科学技术巨头广泛接入，技术开源加速重构AI产业格局
DeepSeek 已被多家企业快速接入，以增强其 AI ECO。云服务提供商（如华为云、腾讯云、阿里云、百度智能云）已宣布接入 DeepSeek 系列模型，为用户更好的提供高效、便捷的 AI 部署和调用服务。同时，钉钉也已全面接入 DeepSeek，使用户能创建基于该模型的 AI 助理，优化办公场景的智能化体验。此外，亚马逊 AWS 也在研究怎么样将 DeepSeek 模型整合到其云服务平台，以提升 AI 能力并扩展市场应用，而 Stripe 则计划将 DeepSeek 技术融入其支付系统，以优化交易安全性及风险控制机制。
部分全球科学技术巨头对 DeepSeek 的技术实力表示高度认可，并在评估其整合方案。例如，微软 CEO 萨提亚·纳德拉评价 DeepSeek “超级令人印象非常深刻”，并表示微软正在评估将其整合到自家产品的可能性。OpenAI CEO 山姆·阿尔特曼也对 DeepSeek 的表现给予肯定，认为其展现出了强大的技术潜力。尽管 DeepSeek 的发布导致英伟达股价波动，但该公司仍对其技术表示认可，称其为“AI 领域的一项重大进展”。此外，Meta 首席 AI 科学家杨立昆认为，DeepSeek 的成功表明开源大模型正在慢慢地超越闭源模式，这对整个 AI 研究领域具备极其重大意义，而谷歌目前也在评估 DeepSeek 的技术水平，以决定是不是将其纳入自身的产品和服务体系。
然而，部分企业对 DeepSeek 的长期竞争力持谨慎态度。例如，特斯拉 CEO 埃隆·马斯克公开质疑 DeepSeek 的成功是否可持续，认为其长期性能表现仍需进一步验证。同时，Scale AI 和 Anthropic 等企业的高管也对 DeepSeek 的市场竞争力表示怀疑，担心其能否在 AI 领域保持领先优势。
简评：DeepSeek 的发布不仅推动了 AI ECO的发展，也影响了全球科学技术巨头的战略部署。其开源模式为开发者提供了更多选择，并可能重塑 AI 行业格局。然而，一些企业仍持观望态度，认为其能否在激烈的市场之间的竞争中维持长期优势仍需进一步验证。
2. DeepSeek获全球学界广泛认可，低成本技术突破或重构AI研究范式
学术界普遍认可 DeepSeek 在 AI 领域的技术突破。《Nature》 发表文章指出，DeepSeek 以极低的成本实现了接近 GPT-4 级别的性能，展示了中国在 AI 领域的战略布局和人才教育培训成果。中科院计算所陈云霁研究员认为，DeepSeek 的成功得益于中国 AI 人才储备和政策支持，并强调其技术创新（如低秩路由算法、动态计算路径等）已被多篇论文引用。英伟达高级研究科学家吉姆·范指出，DeepSeek 可能是首个成功展示强化学习飞轮机制的开源项目，并具有持续增长潜力。
DeepSeek 的开源模式也引起了全球 AI 研究者的关注。吴恩达认为 DeepSeek 的开源策略为全球 AI 研究提供了重要资源，有助于推动行业开放合作。Meta 首席 AI 科学家杨立昆认为，DeepSeek 的成功标志着开源模式在 AI 领域的崛起，将影响未来行业格局。加州大学伯克利分校教授亚历克斯·迪马基斯则认为，DeepSeek 正在践行 OpenAI 最初的使命，推动 AI 研究更加开放透明。
尽管 DeepSeek 取得了诸多突破，部分学者仍认为其需要更加多实验和理论验证。浙江大学教授张克俊认为 DeepSeek 增强了复杂推理能力，有助于 AI 研究者在特定主题上深入探索。复旦大学教授邱锡鹏解析 DeepSeek 的技术路线，并指出其研究价值。斯坦福大学教授李飞飞认为 DeepSeek 的开源策略为学术界提供了新研究机会，推动 AI 发展。加州大学伯克利分校教授迈克尔·乔丹则指出，DeepSeek 展示了在资源受限情况下实现高性能 AI 模型的可能性，对未来研究具备极其重大启示。
简评：DeepSeek 的技术创新得到了学术界的高度认可，尤其是在开源模型的发展方面。然而，部分学者指出，其长期性能及适合使用的范围仍需更多实验验证。随着更多研究的展开，DeepSeek 对 AI 学术界的影响将持续扩大。
3. DeepSeek触发全球金融市场震荡，美股科学技术板块市值单日蒸发超5000亿美元
DeepSeek 的发布对全球金融市场造成了显著影响。高盛指出，DeepSeek 的推理效率比其他模型高 40-50 倍，导致纳斯达克 AI 概念股单日蒸发 5000 亿美元，英伟达市值大跌 600 亿美元。英伟达受影响最为严重，股价单日跌幅创下历史纪录，市值蒸发约 5890 亿美元。此外，纳斯达克指数因此下跌超 3%，全球芯片制造商及 AI 相关企业股价普遍走低。
金融机构也在重新评估 AI 投资趋势。摩根士丹利预测，AI 资本开支将因 DeepSeek 的普及而持续增长，2025 年推理算力需求或成为行业新主流。瑞银（UBS）认为，DeepSeek 可能会颠覆 OpenAI 等闭源企业的商业模式，并推动行业从“烧钱竞赛”转向“效率竞争”。
与此同时，市场避险情绪上升，投资者将资金转向债券市场，美国 10 年期国债收益率下降近 10 个基点。DeepSeek 的发布被认为是美国 AI 领域的“斯普特尼克时刻”，引发了对美国 AI 竞争力的担忧。此外，部分投资的人对美国科技公司的 AI 竞争力产生疑虑，导致科技股普遍下跌。
简评：DeepSeek 的发布对全球金融市场产生了深远影响，尤其是在 AI 相关科技股领域。投资的人要重视 AI 技术的发展的新趋势，并重新评估行业的长期投资策略。未来，随着 DeepSeek 生态的逐步发展，市场对其价值的认知可能会更加明朗。
近期，DeepSeek的隐私安全问题引发多国监督管理的机构关注。意大利数据保护局已采取紧急措施，下令立即封锁该平台，以保障本国公民数据安全。作为欧盟主要数据监督管理的机构，爱尔兰数据保护委员会已正式要求DeepSeek提供相关信息，以评估其用户数据保护的方法是不是满足欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）要求。与此同时，英国信息专员办公室发布声明强调，生成式人工智能开发商必须严格遵守数据透明度原则，否则将面临监管处罚。
据Axios报道，美国国会办公室已发出警告，指出DeepSeek可能被用于传播恶意软件并损坏设备，要求工作人员不得在官方设备上安装该应用。同时，美国国防信息系统局已悄然封锁DeepSeek，五角大楼的部分设备已无法访问该网站，理由是“运营原因”。
美国海军：宣布禁止使用DeepSeek，并禁止在官方工作中使用开源AI系统，理由是安全和道德问题。
美国空军：尚未发布具体指导意见，但禁止未经批准将敏感信息用于商业生成AI系统。
美国陆军：去年6月发布指导意见，强调生成AI工具在数据隐私和安全方面的挑战，建议制定治理流程，但不鼓励全面禁止。
简评：DeepSeek引发多国监督管理的机构和美国军方的联合封锁，反映出全球对生成式AI工具数据安全的高度警惕。各国和军种的不同应对措施，体现了在技术创新与安全风险之间的权衡与博弈。未来，生成式AI的监管框架或将进一步收紧，尤其是在涉及跨境数据流动和国家安全的领域。
美国参议员Josh Hawley提出的《美中人工智能能力脱钩法案》旨在全面切断中美在AI领域的技术、投资和合作往来，主要涉及三大方面：
禁止从中国进口AI或生成式AI有关技术、知识产权。禁止向中国出口AI有关技术、芯片、设备和工具。违规者最高可被罚款100万美元，企业可面临更高罚款，个人可能被判最高20年监禁。
禁止美国公民、绿卡持有者及公司参与中国AI研发，包括在华工作、合作研究或提供技术上的支持。限制美国高校、实验室、研究机构与中国合作，无论是不是在中国境内。机构最高罚1亿美元，并取消所有联邦合同、补助及许可证。个人最高罚100万美元。
禁止美国资本投资中国AI相关公司，包括购买其股票和证券。民事违规罚款25万美元或交易金额的两倍。刑事违规罚款100万美元，并可判最高20年监禁。
简评：该法案反映了美国对中国AI发展的强烈焦虑，并试图通过极端手段阻止技术和资金流动。然而，全面封锁AI产业合作不仅会影响中国，也将对美国科技公司、研究机构及全球AI生态带来深远冲击。
法案的严苛程度超越了以往的科技出口管制，甚至波及个人研究合作，显示出美国政界对AI竞争的高度政治化。这种“零和思维”不仅可能加剧中美科技脱钩，还可能促使其他几个国家重新评估AI发展的策略，推动去美国化的技术布局。DeepSeek的成功让开源AI进入全球视野，这一趋势可能不会因单一法案而逆转。真正决定AI未来的，仍是技术突破和产业创新，而非地理政治学博弈。
特朗普政府前AI事务负责人David Sacks在最新访谈中首次公开美国AI竞争五大应对方案，旨在遏制中国AI产业的全球竞争力。
要求台积电在出口AI芯片时植入性能衰减程序，使其在离开特定地理区域后，每月算力下降8%，确保中国无法经常使用高性能芯片。
将arXiv、GitHub等平台的2500万份AI有关技术文档列入出口管制清单，防止中国AI模型获得关键技术支撑。
建立国家级战略储备，通过金融衍生品锁定未来三年全球60%的AI芯片供应，试图掌控全球AI发展资源。
提供300%税务减免，鼓励美籍华裔AI研究人员返美工作，以防止美国AI人才进一步流失。
要求盟国在2026年前全面清除数据中心内的所有中国AI模型，确保全球AI计算资源远离中国企业。
然而，这些措施的可操作性和长期有效性存疑：芯片降级方案可能会影响台积电的全球市场信誉，并引发技术规避方案。语料管制将加剧技术封锁，但开源社群的去中心化趋势使其难以彻底实施。算力期货战略表明美国正将AI资源金融化，但市场供需复杂，难以完全掌控。人才回流激励或能部分缓解人才外流，但AI研究者的职业选择更受市场薪资、研究自由度、长期发展空间影响。AI北约政策强调技术阵营化，但盟国在经济利益和技术合作上的权衡，使其执行难度较高。
简评：Sacks提出的AI遏制五大战略代表着美国AI竞争政策的系统化升级，其核心逻辑是从芯片、数据、算力、人才、国际合作五个维度全面封锁中国AI产业链。从全球角度来看，这些策略标志着美AI政策从单点制裁向系统性打压转变，但同时也可能逐步推动AI产业的去中心化和区域技术生态的独立化，为全球科学技术版图带来长期结构性变革。
