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　　新年伊始，本该沉浸在休息放松的惬意时光里，可面对读者们热情满满的催更，实在让我难以招架，尤其是关于DeepSeek的讨论呼声，热度简直居高不下。本以为只有科技圈对它格外关注，结果在一个搞笑博主的评论区里，都能看到网友焦急地发问：“你怎么还不讲 DeepSeek？它血洗美国股市，把美国人的幻想都干碎了，那些欧美科技公司都坐不住啦！” 这关注度，着实超乎想象！

　　这股 “DeepSeek 热” 不仅没有降温，反而愈演愈烈。各种夸张的言论甚嚣尘上：

　　仿佛一夜之间，DeepSeek 成了改写科技史的超级英雄。更离谱的是，还有人编造出 DeepSeek 遭受境外大规模网络攻击，中国红客高手隐迹江湖出手相救的热血爽文剧情，这想象力，不去写小说都可惜了。

　　舆论的走向愈发失控，我们似乎只要一谈到 DeepSeek，就会陷入一种盲目狂热的情绪之中。不可否认，DeepSeek 自身实力确实出色，加上这几年 AI 行业本就火爆，这些因素都为它的热度添了一把柴。但其中地缘因素的推动作用也不容忽视，很多人内心深处渴望听到一个 “歪果仁怕了、服了” 的科技故事，DeepSeek 的出现，就像是一场及时雨，满足了大家这种心理需求。

　　媒体和公众人物也纷纷下场，为这种情绪推波助澜，把对 DeepSeek 的讨论上升到哲学、国运、历史走向的高度。这些讨论在流量的放大镜下，被不断放大、断章取义，让一款 AI 模型背负了远超它本身的地位、责任和期待，硬生生地被推上了神坛。

　　可神坛之上，真的是一片坦途吗？回顾过往，我们不难发现，被捧得越高，往往摔得就越惨，“伤仲永”“泡沫破裂” 的舆论反噬屡见不鲜。对于刚刚崭露头角的 DeepSeek 和它的研发团队来说，这种过度追捧带来的负面影响，很可能远远超过正面意义。

　　所以，是时候冷静下来，拆掉这座舆论堆砌的神坛，还 DeepSeek 一个真实、朴素的面貌，基于客观的共识，重新审视它。

　　先抛出一个可能会让不少人惊讶的观点：与社交媒体上那些夸张的说法不同，DeepSeek 其实并没有实现从 0 到 1 的核心技术突破。

　　DeepSeek 爆火之后，研发团队和科技产业的相关人士都在强调中国 AI 不能只是亦步亦趋，必须要完成从 0 到 1 的蜕变。这个观点无疑是正确的，可就目前的情况来看，DeepSeek 还难以成为这个观点的有力例证。

　　所谓的核心技术突破，要么是主要技术路径发生根本性变化，要么是达成的效果有质的飞跃。DeepSeek 目前最引人注目的技术能力，一个是 R1 模型带火的思维链推理过程，另一个是其联网检索的RAG效果表现出色。

　　但这两条技术路线都不是 DeepSeek 的首创。思维链的兴起，一般认为是 OpenAI 发布的 o1 模型引发的。去年 9 月 o1 模型公布后，全球主流大模型纷纷跟进，推出了类似的思维链、推理大模型等能力，虽然各家的名称可能不太一样，但整体技术路线高度一致。DeepSeek 确实把思维链的过程展示得更加完整、详细，可仔细观察就会发现，其中大模型幻觉的问题依然十分严重。

　　在联网检索方面，其他厂商也早就开始布局，也就是所谓的 RAG 检索－增强－生成机制。这项技术最初是为了解决大模型缺乏实时信息的问题，同时帮助矫正大模型幻觉。早在 2023 年，百度发布文心一言时，RAG 就已经是其核心能力的重要组成部分。

　　不过，没有从 0 到 1 的创新，并不代表没有创新。DeepSeek 在模型能力的优化上付出了诸多努力，做了大量开拓性工作，比如通过 GRPO 算法让模型运行更加高效。可以说，DeepSeek 集成了业界主流且经过验证的技术路线，并在此基础上实现了模型优化、能力提升和用户体验升级。

　　我们总是对从 0 到 1 的创新满怀期待，渴望见证石破天惊的突破。但客观来讲，迈出第一步和迈出第一万步，在本质上并没有区别，每一步都同样重要。

　　那么，DeepSeek 究竟凭什么能引发全球关注呢？在经过一个春节的疯狂发酵后，很多人可能都快忘记了它最初出圈的原因 —— 通过软件和架构创新，以极低的算力成本完成了 DeepSeek - V3 模型的训练。

　　DeepSeek - V3 是我们现在使用的 R1 模型的基础模型。从研发团队发表的论文中可以了解到，他们仅仅花费了 550 万美元的算力训练成本，就完成了 6710 亿参数大模型的训练。即便这个统计只涵盖了基础模型训练的算力成本，不包括后续应用模型的强化学习、模型推理，以及人才成本、综合成本等项目，但这已经足以颠覆大模型训练的主流成本模型。

　　最终，DeepSeek 实现的效果基本达到了以 o1 为代表的主流大模型水平。虽然在模型效果上很难说全面超越了其他模型，但它确实凭借软件算法的革新，实现了硬件成本的大幅下降，让低成本模型的效果不逊色于高成本模型，也让开源模型的效果逐渐追赶闭源模型。

　　而 DeepSeek “降低 AI 算力成本” 的这一突破，恰好发生在全球主流 AI 玩家疯狂囤积高端 GPU，以此构筑产业护城河，以及美国对中国禁售高端 AI 芯片，企图打压中国 AI 发展的关键节点上。这就使得 DeepSeek 被赋予了实现 AI 民主化，甚至助力打破地缘科技垄断的特殊意义，于是就有了中国 AI 大模型让美国股市遭遇震荡的戏剧性一幕。

　　DeepSeek 实现的训练效率提升与训练成本下降，在特殊的产业环境和国际环境下引发了连锁反应。但问题是，很多平时不太关注 AI 的朋友，可能根本不知道 AI 大模型算力越大效果越好的 Scaling Laws，也不了解算力垄断和禁售的背景信息，只知道短视频里说 DeepSeek 横空出世，把外国人都吓得不轻。这种缺乏前因后果的片面认知，给 DeepSeek 凭空塑造了一座不属于它的神坛。

　　推而广之，我们很多人都热衷于追捧那些天才式、戏剧化的创新。但在现实世界里，往往只有通过不断地工程化实践，持续调优、降本、提效，技术创新才有可能得到广泛应用和普及。就像我们都知道爱迪生发明了电灯，却容易忽略大规模电网建设对降低电力成本的巨大作用。要是每家都得自己发电，那世界恐怕真的会陷入一片黑暗。

　　“我们把成本打下来了。” 这句看似荒诞、俗套，甚至带点反讽意味的话，恰恰是中国产业化能力的真实写照。我们不妨大大方方地承认，包括 DeepSeek 在内的中国 AI，在未来很长一段时间里，最擅长的就是把成本狠狠降下来。

　　DeepSeek 爆火之后，很多人都将其归功于技术的巨大胜利，甚至有人预言 AI 的崛起会让人文学科和人文工作失去价值，“DeepSeek 来了，学文科还有意义吗？” 这样的话题还登上了热搜。

　　但只要我们多使用 DeepSeek，仔细分析它与其他模型的差异，就会发现一个截然不同的观点：DeepSeek 恰恰证明了文科与人文能力，在 AI 时代有着不可替代的重要性。

　　随机询问一些人对 DeepSeek 的使用体验，他们大多会说跟 DeepSeek 对话感觉更有人情味。但这种人味，并非源于理解、推理等 AI 技术层面，而是模型在对话过程中展现出了丰富的幽默感、网感，以及更符合年轻群体的对话习惯。此外，DeepSeek 还具有相对精妙的修辞能力、优美的文笔和不错的综合人文素养。

　　这些能力，让 DeepSeek 更契合年轻用户的对话习惯和审美需求，能够给出更具话题度和传播度的回答。可关键在于，这些能力与技术的关联不大，更多地与训练语料的选取等人文能力密切相关。

　　比如，让 DeepSeek 写首诗，它能写出文艺青年喜爱的语调与修辞；而其他主流国内大模型，虽然也能写得平仄工整、辞藻华丽，却总给人一种打油诗般的 “老干体” 感觉。再比如，让 DeepSeek 预测未来趋势等问题，它的回答就像网络科幻小说，虽然经不起仔细推敲，但就是能让年轻人觉得特别厉害、特别燃。

　　这些优点的背后，是研发团队的年轻化、高审美，以及对模型训练过程中人文要素的重视。反观很多主流大模型，由于最终听取汇报的领导层普遍是 45 岁以上、缺乏人文学科背景的中年男士，导致大模型对话充满 “官腔”，让人提不起兴趣。与其说是年轻人在支持 DeepSeek，不如说是年轻人在支持自己的话语权和审美权。

　　顺便提一句，DeepSeek 目前还有些 “百无禁忌”，但监管迟早会介入，大家也不必对 AI 的犀利和大胆抱有过多幻想。

　　DeepSeek 以一种巧妙的方式，实现了更好的用户对话体验和更优秀的传播效果。这或许能促使 AI 公司反思产品体验，重视人文能力的培养。如果我们只一味地吹嘘 DeepSeek 的技术，而忽略了它在人文体验方面的优势，那可就太可惜了。

　　综合以上这些方面，我们可以勾勒出一个完整、真实的 DeepSeek，它不再被神圣的光晕笼罩：

　　它是一次综合性的突破，融合了技术创新、人文素养、开源和低成本策略等要素，并且在特殊的产业周期和国际环境背景下被不断放大。

　　DeepSeek 不是石破天惊的技术革命，但它足够成熟，也足够有新意。这也在一定程度上解释了，为什么欧美的 AI 大佬与专家，对它的评价比较一致：令人印象深刻。

　　DeepSeek 没有一步登天，我们也不必幻想一步登天。它只是前进了一大步，我们完全可以为这一步的迈出而感到自信和骄傲。

　　这种片面的言论。事实上，中国有着清晰的 AI 产业格局，坚实的自主化 AI 软硬件体系，数十万 AI 开发者，以及积极的 AI 政策导向。这些都是孕育更多优秀 AI 成果的肥沃土壤。有了这些因素的支撑，我坚信会有更多像 DeepSeek 这样的优秀成果不断涌现，直到 AI 工业革命全面开启，直到 AGI 的曙光真正降临。

　　所以，何不把 DeepSeek 带下神坛？理性、从容地看待它，用好它，用好中国 AI 事业的一切成果，这才是 AI 在中国真正成熟的标志。

　　王阳明说：“山高万仞，只登一步。”DeepSeek 这一步，有着它独特的意义。迈出这一步后，我们不妨停下来，听听山风，享受一下阶段性的成果。但同时也要清醒地认识到，我们还在攀登的路上。休息好了，高兴够了，我们唯一要做的，就是坚定地迈出下一步。

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