最近，关于中国人工智能公司深度求索（DeepSeek）在大模型领域的成功震动了硅谷，甚至引发了Meta生成式人工智能部门的内部恐慌。1月23日，一名Meta员工在匿名职场论坛TeamBlind发布了一则引人注目的帖子，称从DeepSeek发布的DeepSeek-V3模型开始，Meta的Llama4在各项性能测试中均落后于竞争对手。更令人震惊的是，该模型的开发成本仅为550万美元，正好不到Meta AI部门某些领导薪资的一半！
这个巨大的成本差异让Meta团队倍感压力，甚至该员工还透露，Meta的工程师们每天都在拼命研究DeepSeek的成功经验，试图找到能够复制的技术。
不过，情况在DeepSeek-R1发布后变得更为复杂。虽然具体细节尚未公开，但Meta员工们对于即将出现的新挑战充满了不安。DeepSeek-R1，作为开源大模型的又一力作，正式对标OpenAI的闭源模型OpenAIo1，并且其训练成本与时间的节约更是让业内人士刮目相看。
DeepSeek-V3于去年12月发布后迅速攀升至开源模型之首，Meta的Llama3.1-405B在多项测试中表现不及DeepSeek-V3，尤其是在算法和工程类代码场景下，更是处于只及其一半的水平。
与此同时，DeepSeek-R1以277.8万GPU小时的训练时间，创造了在没有人类数据标记的情况下，自我成长的奇迹。这就像是让谷歌的围棋程序AlphaGo从零开始自我博弈，而无需任何人类大师的指导。
此外，其他科技公司也在热议DeepSeek的成就。三星的一名员工评论称，特朗普宣布的“星球之门计划”若无法与DeepSeek的低成本相媲美，投资者的耐心将会消失，而谷歌的员工则表示，面对如此成功的中国公司，OpenAI和Meta都感到了压力，但同时也认为，这样的竞争对行业创新是有益的。
从目前的形势来看，深度求索的成功不仅是其技术上的突破，也在于其低成本的运营模式正不断撼动着硅谷的信心。而Meta AI部门则需要认真反思组织规模与成本的问题，以应对这场行业变革。返回搜狐，查看更多
