二、DeepSeek隱藏了總成本（TCO）參數(shù)？

Semianalysis和Anthropic對DeepSeek總成本的推斷，還涉及到除了GPU采購之外的因素，諸如優(yōu)化架構、處理數(shù)據(jù)、支付員工薪資等等，而這恰恰是我們最不太需要花費心思去反駁的。

通常意義上，H100的云租賃成本不包括電力成本，在數(shù)據(jù)中心實際托管的IT設備的成本與占地面積、園區(qū)環(huán)境和政策支持密切相關。

從未到中國進行過實地調研的Semianalysis，依據(jù)美國行情判斷DeepSeek的API服務成本也是欠妥當?shù)摹?

美國本土的云服務和大模型部署合作也相當復雜。與OpenAI自己的API相比，更多客戶選擇了微軟進行公共和私有實例的推理，微軟當年非常聰明地用自己的云服務積分置換對OpenAI的“天使輪投資”；而亞馬遜喜歡把他們的SageMaker平臺說成是客戶在云上創(chuàng)建、訓練和部署模型的好工具，但自己卻用英偉達的Nemo云原生框架代替Sagemaker，來開發(fā)他們的模型。

相比Semianalysis對DeepSeek R1模型通過MLA（Multi-head Latent Attention）優(yōu)化KV Cache機制的分析，他們對DeepSeek托管、運維和員工薪資的分析更像是一種臆測。

三、DeepSeek贏在了營銷？

相比缺乏扎實一手調研和推論依據(jù)的成本估算，更讓人匪夷所思的是，無論是Semianalysis還是Dario Amodei都用了不少的篇幅闡述了DeepSeek的“營銷”手段，包括但不限于R1模型在實戰(zhàn)中會首先向用戶展示推理的思路框架，以及DeepSeek R1故意把發(fā)布時間踩點特朗普就職典禮等等。Semianalysis總裁Dylan Patel在近日的視頻節(jié)目中，更是指出DeepSeek的營銷勝在一個“快”上，比如說半年多以前急于推出成熟度欠奉的V2模型，意在炒作。

無利不起早的海外大廠已經(jīng)用實際行動反擊了這種“營銷”說：從1月25日到2月1日，AMD的MI300X GPU、英偉達NIM微服務、英特爾Gaudi 2D Al加速器，均紛紛表示支持和接入DeepSeek V3/RI/Janus模型。如果DeepSeek沒有展示出足夠的技術實力，這些大廠為何要配合DeepSeek“營銷”呢？

Semianalysis可能忽視了一個事實：2022年年底OpenAI急于推出的ChatGPT就是走了先占坑位然后再調試的路線，谷歌的Bard（現(xiàn)在已經(jīng)改名Gemini）晚了一步被OpenAI搶了先手，就在于其創(chuàng)始團隊擔憂這種聊天機器人會搶奪搜索引擎市場從而影響谷歌營收，畢竟對谷歌來說，依靠搜索引擎導入的廣告收入占了大頭。

這一次，OpenAI在壓力之下推出了全新的免費o3-mini（有趣的是，o3也在模仿R1展示推理思維鏈），可見“創(chuàng)新者困境”的魔咒和營銷無關，這是一種涌浪式的推陳出新競爭法，指責DeepSeek以快取勝是毫無道理的。

從另一個層面上看，為什么OpenAI以及Anthropic的同推理模型不展示具體的推理思路呢？展示推理鏈路真的是一種營銷嗎？

OpenAI和Anthropic冠冕堂皇的理由是優(yōu)化用戶體驗界面，避免信息過載。但這個問題其實觸及到這幾家公司深層次顧慮，一方面是模型的內部工作機制（如微調策略、特定任務的優(yōu)化方法）可能會讓競爭對手進行逆向工程，而且保持黑盒化的推理過程也避免了外界過分渲染這些工具的黑歷史——從一開始，ChatGPT就很有爭議性地不斷爬取《紐約時報》、《華爾街日報》等公眾媒體和數(shù)據(jù)資源進行語料訓練，其合規(guī)性經(jīng)營一再遭受質疑，并一度走到法律訴訟層面。

由此可見，OpenAI、谷歌和Anthropic這些本來通過營銷起家的AI模型公司無法效仿DeepSeek所謂的“營銷大法”，非不為而實不能。

結語：模型蒸餾是DeepSeek給全人類的美好饋贈

Semianalysis總裁Dylan Patel和Anthropic 的CEO Dario Amodei對DeepSeek評述還有一個共性，就是認為R1遠不如V3有趣，其主要論據(jù)是R1很可能用了模型蒸餾。

在保證模型性能與效率的同時，推動AI技術的普惠化，將其變?yōu)樗碗娨粯拥墓伯a(chǎn)品，模型數(shù)據(jù)蒸餾和用戶知識蒸餾是一種必然之路，它不僅優(yōu)化了資源利用，加速模型向本地部署和端側推理遷移，對構建可持續(xù)、高效的AI生態(tài)具有重要意義。

OpenAI團隊創(chuàng)立就是對谷歌AI商業(yè)化路線的一種逆反，奧爾特曼和馬斯克當時秉承了一種為全人類尋找AGI途徑的愿景才取了“OpenAI”這個名字，如今OpenAI變成“CloseAI”其實已經(jīng)偏離了初心。

Dario Amodei抨擊DeepSeek搞蒸餾有侵犯知識產(chǎn)權風險。但如前所述，這幾家美國大廠都是吃到了數(shù)據(jù)時代紅利，在《紐約時報》反應過來要搞法律訴訟之前先把語料數(shù)據(jù)“竊取”了過去，吃下去怎么可能再吐出來？

曾幾何時，艱深晦澀的AI技術曾是學院派們的禁臠。英偉達的CUDA軟件開發(fā)者系統(tǒng)平臺，當初讓先驅者們有機會在商業(yè)市場中一試身手。很快，AI的重心從斯坦福大學、多倫多大學和加州理工等轉移到了初創(chuàng)公司中。

辛頓和李飛飛加入了谷歌，吳恩達去了百度，奧爾特曼和他鬧宮斗的蘇茨克維等等一起創(chuàng)辦了OpenAI，他們一起把AI帶向了公眾視野。

一切的AI生產(chǎn)要素的流動，其實是一種人才、軟硬件技術以及資本市場的變相“蒸餾”。本來就是脫胎自OpenAI的Anthropic也是用戶知識蒸餾的最大受益者。

前一段時間李飛飛團隊“50美元”復刻DeepSeek-R1，此舉恰恰蘊藏著梁文峰們的美好愿景——推動知識與信息的平權，AI應成為造福全人類的公共產(chǎn)品。

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