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中國人工智能公司深度求索（DeepSeek）在大模型上取得的成功，目前已經(jīng)深深撼動了硅谷同行們的信心。

1月23日，在美國匿名職場論壇TeamBlind上，一名Meta公司員工發(fā)布涉深度求索的帖子“Meta生成式人工智能部門陷入恐慌”，引起廣泛討論。該員工在文中稱，從深度求索發(fā)布DeepSeek-V3開始，就已經(jīng)讓Meta的Llama 4在各項測試中處于落后，“更糟糕的是，這家不知名中國公司僅為此花費了550萬美元?！?

550萬美元是什么概念呢？“Meta生成式AI部門里的每位‘領(lǐng)導(dǎo)’的薪資都超過了這個數(shù)字”，該Meta員工稱，“而我們卻有幾十位這樣的領(lǐng)導(dǎo)，我根本無法想象該如何向公司高層證明部門目前高額成本的合理性?！?

該員工透露，目前Meta的工程師們正在瘋狂研究分析DeepSeek的成功，并試圖從中復(fù)制任何能復(fù)制到的東西，這不是夸張?！叭欢?dāng)DeepSeek-R1發(fā)布時，事情變得更加可怕了”，該員工表示雖然不能透露太具體，但有些事情很快將會公開。

1月20日，深度求索發(fā)布DeepSeek-R1開源大模型，對標OpenAI o1正式版。南華早報

最后，該員工反思稱，Meta的生成式AI部門本應(yīng)該是一個以工程為重點的小型組織，但因為很多人都想進來分一杯羹，人為膨脹了組織的規(guī)模，到最后人人都是輸家。

目前不清楚該員工所指具體為何，是否暗示該公司生成式AI部門面臨的調(diào)整或者其他情況的可能性，這還需要進一步觀察，不過Meta在大模型中競爭中腳步放緩已是事實。

公開信息顯示，帖子中提及的DeepSeek-V3于去年12月26日對外發(fā)布，該模型一經(jīng)發(fā)布就站上了開源模型No.1的位置。根據(jù)當(dāng)時深度求索公布的技術(shù)報告數(shù)據(jù)，Meta公司的Llama 3.1-405B僅在大規(guī)模多任務(wù)理解數(shù)據(jù)集MMLU-Pro一項，接近DeepSeek-V3水平，其余多項幾乎都不及八成，甚至在算法類代碼場景和工程類代碼場景下，Llama 3.1-405B只有DeepSeek-V3的一半水平。

而4天前（1月20日），深度求索對外正式發(fā)布DeepSeek-R1，官方技術(shù)報告的測試所對照模型中，僅有OpenAI公司閉源的OpenAI o1 模型，以及DeepSeek-v3等自家模型。而在上一輪DeepSeek-V3測試中所對照的Meta、Anthropic等公司模型，此時早已不見蹤影。

最重要的是，DeepSeek-R1以及深度求索同期提及的DeepSeek-R1-Zero模型，首次讓整個行業(yè)清楚看到，大模型如何僅靠大規(guī)模強化學(xué)習(xí)（RL）驅(qū)動、在沒有人類標注數(shù)據(jù)冷啟動（SFT）的情況下，實現(xiàn)持續(xù)自我成長。簡單說，DeepSeek-R1的意義就相當(dāng)于讓谷歌的圍棋軟件AlphaGo（阿法狗）從零開始自己與自己下棋，并通過試錯自學(xué)達成如今的水平，但期間卻不向AlphaGo提供任何人類大師的下棋思路信息。

而在成本方面，深度求索雖然未透露DeepSeek-R1 的訓(xùn)練花費，但DeepSeek-v3的總訓(xùn)練時長則為278.8萬GPU小時（其中預(yù)訓(xùn)練占266.4萬小時），使用2048塊英偉達H800 GPU，耗時約兩個月完成。與之相比，同樣開源的Llama 3.1-405B卻消耗了3080萬GPU小時，成本是DeepSeek-V3的11倍。甚至OpenAI公司的 GPT-4o的模型訓(xùn)練成本也達到1億美元，這與DeepSeek-V3訓(xùn)練花費的557萬美元相差巨大，也讓“花小錢辦大事”成為深度求索的重要標簽。

對此，在該Meta員工的帖子下邊有一名三星員工評論稱，特朗普日前宣布的“星球之門計劃”預(yù)計投入總規(guī)模達到5000億美元，“但如果當(dāng)這些AI基礎(chǔ)設(shè)施僅能與深度求索極小的成本相匹配時，投資人還能有多少耐心？這個5000億美元的計劃還沒開始就將夭折?！?

而谷歌公司的一名員工也評論稱，深度求索很瘋狂，不僅僅是Meta，面對這家中國公司時，OpenAI以及谷歌/Anthropic目前同樣是“火燒屁股”。

不過這名谷歌員工也承認，對于行業(yè)來說是一件好事，“我們可以實時看到公開競爭對創(chuàng)新的推動作用”。

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