主题：茗谈149:赤雁 -- 本嘉明

我们中学微信群里，有人在说他有工友跑过去将民用的组装、调试和改装年入几百万。他们在讨论要不要也过去。

6710亿参数的事情人家已经用论文详细阐述了，deepseek不是石头缝里面蹦出来的，先后发表了13篇论文，一步一步阐述自己的算法发展过程，开源了训练方法和训练结果，用多少张卡人家也公开了。多卡并行计算的时候CUDA效率不高，人家绕过CUDA，采用接近汇编语言的方法重写了通讯协调过程，大大提升了计算效率，更有意思的是，这个汇编语言代码，人家也开源了。

再去质疑人家的数据就显得是没有身份的死缠烂打了。

至于550W美元，并不是deepseek自己说的，是好事者根据耗用的GPU机时数估算出来的，并不准确。真实的开发成本，人力永远是大头。 deepseek有140人，按照国内人均100万的行情，一年1.4亿，加上试错的算力成本，deepseek一年花费2~3亿是合理推断。但就算这个成本，也是让人绝望的成本。1/10的训练成本，1/20的推理成本，1/50的人力成本，不要说领先，就算落后1年，领先者也没有任何盈利可能。因为开源，企业可以私有化部署，对公共AI需求就会大幅度降低。他们永远赚不回烧掉的钱，一旦不烧钱，马上落后。

至于美国有人拿出1个亿美元，组300个人的梦幻团队，山寨deepseek的技术路线，中国人会怕吗？睡着都会笑醒。先不说1亿美元在美国组建不了梦幻团队。开源的LLaMa团队一年花几十亿美刀，成果摆在那里。难道2018年图灵奖得主Yann André LeCu领衔的团队不够梦幻？说到技术路线，法国豪华团队Mistral走的就是MoE（混合专家路线），他们两个连富二代阿里的Qwen都打不过。而且阿里是要商用部署的，通常会先在阿里云商用，过6个月开源，确保自己的商业利益。现在阿里的开源版本都领先LLaMa和Mistral，说明中国AI是涌现式的崛起了。

任何指数增长的领域，早期的投入会换来巨大的飞跃，后面的增长必然进入线性区。这个时候有人手拿无限美刀进来，复制deepseek的技术路径，去海量砸钱，等于替中国人验证各种算法的靠谱程度。等到你验证完毕，我只要轻车熟路就可以跟上了。如果美国人靠钱多算力多开路，你说我们开不开森？

真要比拼算力，就要看今年下半年了。华为的升腾910C和升腾920，会真正让美国人体会到什么叫算力。十万卡阵列？800G光通讯？那是华为的强项。能源供应？那是中国的强项。

在AI的斗兽场上，是顶级精英的较量，也是中国生死存亡的较量。以中国人的种族天赋，斗争精神和人才厚度，任何一个维度都远超白人，他们有什么理由赢？

在中国这种轻松年产1亿架无人机的国度，哪有乌克兰发话的余地。谷爱凌代表中国出征奥运会，为国争光，很好，也是她毕生的荣耀，如果她接下来不愿意做中国人，就由她去好了，如果她以后发展更好，对于曾经的同胞，我们给与祝福。如果她一路走下坡路，对很多人也是一个教训。