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外界预期,其中将会涉及到战后的边界问题、维护冲突地区少数民族权益等问题。这些问题影响着周边国家乃至整个欧洲的安全,不存在简单化的解决方案。因此许昌志得出结论:“这是一个非常复杂的、各方博弈的过程,特朗普想要在100天内解决问题的可能性非常小,估计将会出现多方长时间的拉扯和反复。”


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韩国 Mirae Asset Securities Research 的一名分析师在 X 撰写长文分析称:“这一突破是通过实施大量细粒度优化和使用英伟达的汇编式 PTX 编程,而非通过英伟达 CUDA 中的某些功能来实现的。”


特斯拉是马斯克商业帝国的基本盘,汽车销售是最主要的收入和利润来源。2024年第四季度,尽管特斯拉创下新的季度交付记录,但新车的产销量都显得有些疲软。


蔚来面临的另一个重大挑战是日益激烈的市场竞争。2024年,传统车企和新兴造车势力的价格战愈演愈烈,尤其是特斯拉的降价策略带动了国内市场的价格下行压力。特斯拉在中国市场的价格下调,直接影响了蔚来等高端电动车品牌的销量。蔚来为了保住市场份额,不得不采取优惠政策,进一步压缩了利润空间。


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。


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