深度剖析 DeepSeek：中国 AI 的“技术革命”如何改写全球游戏规则？

磊叔的技术博客

发布于 2025-06-09 20:22:04

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一场由杭州掀起的 AI海啸

2025 年 2 月，全球科技界因一家中国公司的动作陷入躁动：成立仅两年的 AI 初创企业 深度求索（DeepSeek），却因一场技术革命与地缘博弈的叠加，站上了风暴中心。从 2023 年成立到 2025 年席卷全球，DeepSeek 以 开源+低成本 的组合拳，不仅让硅谷巨头股价暴跌，更引发了一场关于“AI技术路径是否该被重写”的全球大讨论。本文将以时间为主线来深入了解 DeepSeek 的背景、发展历程，探寻它从发酵到爆火的原因，并对其面临的质疑进行分析。

DeepSeek 的诞生背景

DeepSeek 成立于 2023 年 5 月，由中国对冲基金 High-Flyer 创立并资助。High-Flyer 的前身是由三位浙江大学的工程师在 2015 年设立，早在 2007 - 2008 年金融危机期间，他们还在学生时代就开始涉足股票交易，后来公司利用机器学习进行股票交易。2019 年，High-Flyer 成立了专门研究人工智能算法及其基础应用的 High-Flyer AI。到 2021 年，High-Flyer 的所有策略都在使用人工智能，这也为 DeepSeek 的成立和发展奠定了坚实的技术与资金基础。

一路狂飙的发展历程

一、技术沉淀期（2023年5月-2024年1月）

2023 年 5 月中国AI初创公司深度求索（DeepSeek）成立，核心成员来自清华、北大及国际顶尖实验室，专注于通用大模型研发。团队早期未大规模曝光，但凭借在 NLP 领域的积累，迅速推出首个千亿参数模型 DeepSeek-v1，通过私有化部署服务金融、医疗等企业客户。

2023 年 11 月 DeepSeek 发布轻量级模型DeepSeek-Mini（70亿参数），以 Apache 2.0 协议开源，吸引开发者社区关注。其训练效率（单卡成本仅为行业平均的1/3）和长文本处理能力（支持16k上下文）成为技术圈讨论焦点。

2024 年 1 月完成首轮融资，红杉中国、高瓴资本领投，估值超10亿美元。

二、爆发前夜（2024年2月-2024年4月）

2024年 2 月发布 DeepSeek-MoE-16B 模型，采用混合专家架构（Mixture of Experts），以16B参数量实现接近GPT-4的推理能力，训练成本降低60%。论文登上 arXiv 后，Hugging Face下载量单周破 10 万次，被开发者称为“平民版GPT-4”。

2024 年 3 月与某国有银行合作落地智能客服系统，处理复杂金融问答的准确率达92%，较原有系统效率提升3倍。公众号“AI前线”报道后，B 端订单量月增 300%。

2024 年 4 月推出个人AI助手“DeepSeek Chat”，定价仅为ChatGPT Plus的1/5，支持多模态输入。用户实测其在中文古诗词生成、代码调试等场景表现优异，社交媒体话题#DeepSeek真香#阅读量破亿。

三、现象级爆火（2024年5月-2024年7月）

2024 年 5 月科技博主“AI狂人”发布视频《DeepSeek为什么让硅谷紧张？》，解析其技术路径和国产化替代潜力，播放量超 2000 万。同期，工信部发布《AI大模型创新发展白皮书》，点名 DeepSeek 为“自主可控标杆案例”。

2024 年 6 月首次举办线下大会，宣布推出 DeepSeek-2.0 架构，支持百万 token 上下文窗口，并开源多模态模型 DeepSeek-Vision。GitHub 星标数单日新增 2.4万，创中文项目纪录。

2024 年 7 月与某顶流明星合作推出虚拟偶像“DeepSeek-星瞳”，直播首秀吸引 500 万观众，但引发“AI替代人类创作者”伦理争议。同期，外媒《The Information》爆料其正筹备美股 IPO，估值或超200亿美元。

四、全球化扩张（2024年8月-2025年1月）

2024 年 8 月与东南亚和中东地区的多家科技公司达成合作，提供智能客服和语音助手服务。DeepSeek-R1 模型在东南亚电商平台的应用显著提升了用户转化率。 2024 年 10 月向开源社区贡献了多项技术成果，包括优化的自然语言处理算法和高效的分布式训练框架。开发者社区规模突破50万，成为全球最活跃的AI开源社区之一。

2025 年 1 月推出 DeepSeek-R2 模型，支持文本、语音、图像和视频的多模态处理，能耗降低25%，响应速度提升40%。该模型在医疗影像诊断和智能家居控制领域表现突出。

爆火背后的深层原因

用 557 万美元撬动 7800 万美元权力

1、成本革命：打破“算力即权力”的铁律

2024 年 12 月 26 日，DeepSeek 发布开源大模型 DeepSeek-V3，训练成本仅 557万美元，不到 OpenAI GPT-4 的1/20。这一数字的震撼性在于：它证明 “高算力投入=高性能模型”的行业法则已被颠覆。

• 技术三叉戟：FP8 混合精度训练（显存消耗降低40%）、MLA 注意力机制（推理速度提升3倍）、动态 MoE 架构（每次仅激活3%参数），三者融合实现“四两拨千斤”。
• 性能对标GPT-4：在数学竞赛（AIME 2024）中超越所有开源/闭源模型，编程能力接近 GPT-4o，API 价格却仅为后者的 1%。

2、硬件封锁下的“逆袭剧本“

在美国对华芯片禁令背景下，DeepSeek 团队用受限的英伟达 H800 GPU，通过 小数据集蒸馏算法 和 分布式训练优化，将训练周期压缩至 2 个月。硅谷工程师感叹：“他们用软件创新弥补了硬件短板，这才是真正的‘中国式突破’。”

价格优势打开市场大门

在国内市场，AI 技术的应用尚处于快速普及阶段，众多中小企业和开发者对成本较为敏感。DeepSeek - V2 以超低的价格（每百万输出令牌仅需 2 元人民币）进入市场，成为中国 AI 模型价格战的导火索。这一价格策略使得原本因高昂成本而对 AI 技术望而却步的企业和开发者，能够以较低的门槛将 AI 技术融入自身业务或开发中。在国际市场，同样存在着对高性价比 AI 模型的需求。DeepSeek 的低价策略吸引了众多海外企业和开发者，就连亚马逊 AWS、微软 Azure 等全球云服务巨头也纷纷接入 DeepSeek 模型，进一步推动了其在全球市场的广泛应用。

开源生态：“谁才是真正的 Open AI？”

1、周鸿祎的尖锐批判：“谁才是真正的Open AI？”

360 董事长周鸿祎在 2025 年 2 月 3 日公开炮轰：“OpenAI名为开放，实则封闭；DeepSeek才是践行开源精神的真 ‘Open AI’。

• 开源VS闭源：DeepSeek开源了 全栈工具链（模型+训练框架+数据集），吸引超 10 万开发者共建生态，而 OpenAI 自 GPT-3 后逐步闭源。
• 社区裂变效应：GitHub 星标数单日新增 2.4 万，全球 100+ 高校采用其模型，甚至出现“开发者用 DeepSeek-V3 复现 GPT-4 论文”的奇观。

2、商业模式的“危险诱惑”

低成本开源策略带来双重效应：

• B 端收割：企业客户 ARPU（单客户收入）季度增长180%，金融、医疗领域落地500+案例
• C 端颠覆：个人版 “DeepSeek Chat” 美国下载量超 ChatGPT，1元/百万Token的定价迫使竞争对手跟进降价。

巨头合作助力品牌腾飞

近期，国内云服务提供商阿里云、百度智能云、腾讯云等相继发文，纷纷宣布接入 DeepSeek 大模型。

华为云于 2 月 1 日宣布联合硅基流动首发并上线基于昇腾云服务的 DeepSeek R1/V3 推理服务。

腾讯云在 2 月 3 日宣布，DeepSeek - R1 大模型一键部署至腾讯云「HAI」上，开发者仅需 3 分钟就能接入调用。

阿里云也在 2 月 3 日宣布，阿里云 PAI Model Gallery 支持云上一键部署 DeepSeek - V3、DeepSeek - R1 。

海外的亚马逊 AWS、微软 Azure、英伟达 (Nvidia) 等全球多家科技巨头也陆续宣布接入 DeepSeek 模型。国内外巨头纷纷接入，这一系列动作不仅标志着 DeepSeek 大模型在商业化和应用落地方面迈出了重要一步，也侧面反映了 DeepSeek 技术实力获得认可，通过与巨头合作，DeepSeek 品牌知名度进一步提升，加速其爆火。

质疑与封禁

技术创新层面的质疑

虽然 DeepSeek 在技术上取得了显著成果，如在模型训练成本控制和性能提升方面表现突出，但仍有部分、专家对其技术细节提出质疑。例如，DeepSeek 宣称采用了独特的训练算法来实现高效低成本的训练，但对于算法的具体细节披露较少，这引发了一些同行对其技术可重复性和创新性的疑问。一些人认为，在没有充分公开技术细节的情况下，难以判断其技术是否真的具有突破性，还是只是在现有技术基础上的优化。

数据隐私方面的质疑

荷兰隐私监管机构荷兰数据保护局于 2025 年 1 月 31 日表示，将对 DeepSeek 的数据收集行为展开调查，并敦促荷兰用户谨慎使用该公司的软件。荷兰数据保护局负责人阿莱德・沃尔夫森在声明中称，DeepSeek 的隐私政策以及其处理个人信息的方式引发严重担忧。此前，意大利在 1 月 30 日屏蔽了 DeepSeek 的应用程序，爱尔兰和法国也都向 DeepSeek 索要其数据处理方式的相关信息。

美国封禁

美国封禁 DeepSeek 或许源于多方面因素。从技术层面来看，DeepSeek 的迅猛发展威胁到美国在 AI 领域的领先地位，其模型性能与成本优势使其在国际市场极具竞争力，冲击美国 AI 产业的全球市场份额。在数据安全方面，美国对数据安全极为敏感，在未充分了解 DeepSeek 数据处理方式时，可能以数据安全为由封禁。此外，地缘政治因素也促使美国通过封禁手段限制中国 AI 技术发展和国际影响力提升。

德克萨斯州州长 Greg Abbott 宣布在政府设备上禁止使用 DeepSeek 模型，成为首个采取此类措施的州，理由是防止 AI 和社交媒体应用渗透关键基础设施。美国国防部、国会、海军、NASA 也已相继禁用该模型。

1 月底，美国分别因安全、隐私及伦理问题禁止访问或使用 DeepSeek，担忧其可能收集敏感数据并被滥用。

在立法层面，美国国会正推动《2025 年美国人工智能能力与中国脱钩法案》，拟禁止从非本土进口 AI 模型，并对违规者处以高额罚款，甚至面临驱逐出境的风险。

企业方面，已有数百家公司（尤其是政府相关企业）屏蔽 DeepSeek。网络安全公司 Armis 披露约 70% 客户已请求限制访问，Netskope 52% 客户全面封锁。主要担忧 AI 模型可能导致数据泄露。

硅谷的“黑色星期一”

在 DeepSeek 技术成果引发广泛关注的同时，其较低的训练成本也成为业界焦点。虽然目前没有确切公开报道表明有哪些公司完整复现了 DeepSeek 的论文，但从 DeepSeek-V3 模型的相关数据和技术细节来看，其训练成本得到了一定程度的证实。根据 DeepSeek-V3 论文介绍，其训练模型仅使用了 2048 张英伟达 H800 GPU，就达到了竞争对手用 16000 张英伟达 H100 GPU（H800 为 H100对华出口禁售的降配版，性能约为其一半）的模型训练效果，而研发投入仅 558 万美元，训练成本不到市场同类产品 GPT-4o 的二十分之一。DeepSeek 开发团队还采用了 模型压缩、专家并行训练、fp8混合精度训练等一系列创新技术降低成本。其中，fp8技术是一大亮点，它充分利用了 fp8 带来的计算和传输优势，同时为缓解 fp8 训练出现不稳定的情况，团队仅在模型一部分使用fp8，并在使用时对激活和权重做了细致的设计，在尽可能保证训练精度的情况下利用到fp8带来的计算和成本优势。这些技术的应用使得 DeepSeek 在较低成本下实现了高性能的模型训练。 DeepSeek 这种低成本的训练模式对英伟达股票产生了巨大影响。

2025 年 1 月 27 日美股交易日，因为 DeepSeek “只用不到十分之一的算力训练出了可媲美硅谷巨头的AI模型”，再度引发了市场对“算力过剩”的泡沫恐慌。算力相关的半导体股在这次美股暴跌中遭受重创，英伟达跌近17%，博通跌超17%，台积电跌超13%，阿斯麦跌超5% 。短短一个交易日英伟达股价暴跌16.86%，市值蒸发近6000亿美元，创下美股单日最大跌幅纪录。投资者担忧DeepSeek引领的“低成本AI大模型算力范式”会推动科技巨头们在短中期内大幅削减AI GPU订单。摩根士丹利在最新发布的报告中称，将 2025 年英伟达 GB200 出货量从此前的3万 - 3.5万大幅下调至2万 - 2.5万件，最差的情况出货量可能低于2万，可能导致 GB200供应链的市场影响达 300 亿至 350 亿美元。DeepSeek 的出现让市场开始重新审视AI模型训练对算力的需求，以及英伟达在AI芯片市场的地位和未来发展预期，这也是导致英伟达股票大跌的主要原因。虽然英伟达声明称 DeepSeek 的进步反而证明了市场需要更多 AI 芯片，AI 推理仍然需要大量英伟达 GPU 和高性能网络，且其新一代产品需求旺盛，但 DeepSeek 带来的低成本算力浪潮已切实给业界带来冲击，未来其对英伟达及整个 AI 芯片市场的影响仍有待进一步观察。

结束语

这场始于杭州的 AI 革命，或许正在书写一个更具包容性的智能时代。而 DeepSeek 的未来，将不仅是商业故事，更是一场关于技术伦理与人类命运的宏大实验。DeepSeek 的崛起不仅是中国 AI 产业的里程碑，更是全球AI格局重塑的重要力量。其以技术普惠为核心，通过开源生态和全球化布局，正在重新定义AI的未来。随着技术的不断突破和应用场景的扩展，DeepSeek 有望在全球AI行业中占据更重要的地位，成为推动人类智能革命的关键参与者。