我的姐姐感人片段：“木头姐”谈DeepSeek启示：在AI领域成功不用那么烧钱，加速了成本崩溃

我的姐姐感人片段

北京青年报记者注意到，万宁融媒体中心“万宁发布”披露了更多信息，还原了事件的过程。1月30日，王丽（化名）带着8岁的女儿在海南参加骑行活动，15时许，途经万宁一处海滩，她们在海边歇脚，女儿跟同行的小朋友在沙滩上玩沙子。海滩边有禁止下水的安全警示牌，当时觉得距离海水较远，感觉是安全范围可以玩沙子，没想到海浪这么猛，一下就把她女儿卷进海里，她立刻就扑进去想拉回她，但是被越冲越远。，“木头姐”谈DeepSeek启示：在AI领域成功不用那么烧钱，加速了成本崩溃

堵国青致辞

华福证券分析师杨晓峰指出，DeepSeek从V3到R1，将进一步推动全行业大模型的提升，更快的追赶GPT4o和GPT-o1；同时成本的下降，有助于AI应用和AI终端的普及。未来行业竞争将进入“产品能力竞争”，巨头的流量优势将进一步凸显。AI全球竞争时代来临，看好以DeepSeek为代表的中国大模型的崛起，尤其看好AI应用和AI终端的落地。预期未来推理成本仍将显著增长，全球AI竞争背景下，国产替代是算力增长核心。

马振英主持会议

赵彦青报告

想要戏曲被更多人看到，改编是逃不掉的。“相对传统戏曲，我的作品可能叙事节奏更快，剧情设计更复杂，人物形象更立体，视觉呈现更丰富多元，就好比今天对现代美人的审美，是从‘骨、肉、皮、毛’的整体更迭和焕新，但拥有古典美是我们的底色，任何时候都是经典的。”

潘春光作报告

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薛亮报告

对中国电影而言，神话史诗是一个比较新的文体类型，一个民族发展到一定阶段，都必然会寻根，“我们从哪里来到哪里去”是个永恒话题，封神系列基本遵循人民史观，保护百姓守卫家园，始终是推动剧情的基本源动力。

王敬元作报告

H100是英伟达目前算力最强的AI芯片，相当于A100的6~7倍。马斯克的xAI为了训练Grok 3大模型，去年搭建了一个包含10万块H100的超级计算集群。而中国公司可以合规买到的H800，仅仅是H100的阉割版。

李冰峰作报告

陈丽君以细腻入微的妆容，勾勒出许仙温文尔雅、书生卷气的面容，眉眼间既有书生的清癯，又不失温柔与坚定。发髻整齐而古朴，配以简约而不失精致的头饰，既彰显了许仙的文人身份，又巧妙地映衬出他内心的纯净与高远。她的步伐稳健而不失飘逸，举手投足间尽显许仙的温文尔雅与书卷气息，仿佛就是从古画中走出的翩翩公子。

李承中作报告

从这个角度看，不排除美国的折腾，更有助于加强中国与东盟、与中亚、与拉美、与中东、与非洲，甚至与日韩、澳大利亚以及欧洲的关系。

薛清涛报告

1月31日，一农商行工作人员对《华夏时报》记者表示，春节期间，来网点的客户很多，有的客户取现金准备发红包，有的客户存取养老金、过节转账汇款给亲朋等。

雷英猛报告

此前，各个政治派别的经济学家都预计，特朗普关税将提高汽车、电子产品、农产品和木材等众多商品的价格，升高美国普通消费者的生活成本。彭博经济1日对特朗普关税政策的初步分析指出，这将使美国平均关税税率从目前的3%提高到10.7%，并对美国经济造成重大供应冲击。根据美联储委员一个模型测算，美国GDP或因此下降1.2%，核心PCE（个人消费支出）增加约0.7%。

这一波热度持续到2023年元宵节。整个行业都感受到，我们进入了一个前所未有的黄金期，仿佛所有人都想挤进烟花行业。经销商的态度转变也很明显，经销商通常在上半年就会把货囤进仓库，在2022年之前，很多经销商都在观望市场，不愿意提前进货。从2023年开始，许多经销商早早地就来询问货源。

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。 更多推荐：我的姐姐感人片段

来源：王俊法