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“正确的解读是：‘开源模型正在超越专有模型’。”Meta首席AI科学家杨立昆（Yann LeCun）最近表示，“他们（DeepSeek）提出了新想法，并在其他人的工作基础上进行了构建。由于他们的工作是公开且开源的，因此每个人都可以从中受益，这就是开放研究和开源的力量。”

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DeepSeek 并没有“用 600 万美元做到美国 AI 公司花费数十亿美元才能实现的事情”。以 Anthropic 为例，Claude 3.5 Sonnet 是一个中等规模的模型，训练成本达 数千万美元，远不是数十亿美元级别。 并且，Claude 3.5 Sonnet 训练于 9-12 个月前，而 DeepSeek 的模型训练于 2023 年 11 月至 12 月，即便如此，Claude 3.5 Sonnet 在多个关键评估中仍明显领先。 DeepSeek 的训练成本并未突破行业趋势。如果成本曲线下降的历史趋势是每年约 4 倍，那么按照正常业务发展——即 2023 年和 2024 年的成本下降趋势——我们现在应该会看到一个比 3.5 Sonnet/GPT-4 便宜 3 到 4 倍的模型。 然而，DeepSeek-V3 的性能比这些美国前沿模型差一些——假设在扩展曲线上差约 2 倍，这已经是对 DeepSeek-V3 相当慷慨的估计了——这意味着，如果 DeepSeek-V3 的训练成本比一年前开发的美国当前模型低约 8 倍，那其实完全符合正常趋势。 我虽不便给出确切数字，但从前面的分析可以看出，即使接受 DeepSeek 的训练成本数据，他们也只是处于趋势线上，甚至可能还未完全达到。 比如，这比原始 GPT-4 到 Claude 3.5 Sonnet 的推理价格差异（10 倍）要小，而且 3.5 Sonnet 本身也是一个比 GPT-4 更好的模型。这些都表明，DeepSeek-V3 并非独特的突破，也没有从根本上改变 LLM 的经济性，它只是持续成本降低曲线上一个预期的点。 不同的是，这次第一个展示预期成本降低的公司是中国的，这在以往从未有过，具有重大的地缘政治意义。不过，美国公司很快也会跟上这一趋势——他们不会通过抄袭 DeepSeek 来实现成本降低，而是因为他们自身也在沿着常规的成本降低趋势发展。 DeepSeek 不是第一个实现成本优化的公司，但它是第一个来自中国的公司。这一点在地缘政治上意义重大。但同样，美国 AI 公司也会很快跟进——并不是通过抄袭 DeepSeek，而是因为它们本就沿着同样的技术路线前进。

此外，欧盟还抱有一定的希望，认为欧美双方可以在经济安全工具上开展合作，以遏制中国在部分高科技领域的发展。上周，欧盟委员会推进了有关筛查人工智能、量子计算和半导体领域对外投资计划的进程，指示欧盟27个成员国在15个月内开始监控并记录这些领域的私人投资。

另据《华尔街日报》报道，美国新任交通部长肖恩·达菲29日宣誓就职，上任首日就面对坠机事故，当晚他正在美国联邦航空管理局总部关注事故情况。达菲在本月举行的参议院任命听证会上讨论了航空安全问题，并表示他的首要任务之一是解决空中交通管制短缺问题。他说，在航空领域，美国需要更多空中交通管制员，必须利用尖端技术推进系统现代化。达菲承诺，交通部将与美国国会和联邦航空管理局合作，恢复全球对波音公司的信心，确保航空安全。

在王兴兴身边工作的人都知道，他的虎口上有几道刀痕，右手大拇指有一层老茧。这些都得益于他少年时代的爱好——做手工。

不过，特斯拉也在快速调整。在展望2025年时，特斯拉仍然信心满满，其表示，“随着汽车自动化程度的提高和新产品的推出，汽车业务将在2025年恢复增长。”