高盛：deepseeK被高估了

  高盛认为 DeepSeek 被高估了。在过去两年的一系列出版物中，高盛认为生成式AI可以提高劳动生产率和全球增长。高盛估计，在广泛采用该技术后，美国的劳动生产率和 GDP 水平将累计上涨 15%。

  然而，DeepSeek 使用的硬件不太先进，开发成本也低得多，但其 R1 AI 模型在性能方面与当前领先模型相比更具优势。这引发了对投资周期下一阶段是否比预期更早到来的疑问。尽管 DeepSeek 报告的 560 万美元培训成本可能未完全反映开发成本或训练硬件的成本，但它已经证明使用新颖的计算技术进行模型推理，如多层注意力（MLA）和混合专家（MoE），以及更高效的模型训练，能够以更低的成本生产出性能卓越的 AI 模型。

  从宏观角度看，DeepSeek 低成本模型的出现并不影响高盛关于生成式人工智能带来的生产力提升将带来最大总体经济收益的观点。如果高盛的长期估计正确，那么尽管 DeepSeek 可能被高估，但生成式人工智能的整体前景仍然乐观。

  1. 持续创新：不断投入研发，改进和优化其核心技术，如自然语言处理算法、模型架构等，以保持技术领头羊。例如采用更先进的训练方法、探索新的模型结构等，逐步提升模型的性能和准确性。

  2. 专注特定领域：结合自己在图像处理和图像搜索等方面的优势，深入挖掘特定领域的需求，提供更专业、精准的解决方案。比如在医疗影像诊断、智能安防等领域，充分的发挥其快速识别和定位目标的能力。

  3. 提升使用者真实的体验：注重产品的界面设计和交互体验，使其更加简洁、易用，方便不同用户群体使用。同时，按照每个用户反馈及时优化产品，提高用户满意度和忠诚度。

  4. 加强数据管理：收集更多高质量、多样化的数据，并一直在优化数据处理和管理方式，以提升模型的训练效果和泛化能力。

  5. 拓展应用场景：积极探索新的应用场景，将其技术应用于更多领域，如教育、金融、交通等，扩大市场份额。

  6. 建立合作伙伴关系：与别的企业、机构建立广泛的合作，实现优势互补。例如与硬件厂商合作优化计算资源利用，与软件开发商合作集成其技术等。

  7. 优化成本效益：继续发挥其在成本控制方面的优势，以较低成本实现高性能，为用户更好的提供更具性价比的服务，吸引更多客户，特别是对成本敏感的普通用户和小型企业。

  8. 保障数据安全与隐私：在数据使用和处理过程中，严格遵守相关法规和标准，加强安全保护措施，确保用户数据的安全与隐私，增强用户信任。

  9. 打造品牌形象：通过有效的市场推广和品牌建设活动，提高 DeepSeek 的知名度和美誉度，树立良好的品牌形象。

  10. 吸引和培养人才：吸引全球优秀的技术人才、数据科学家等加入，同时也加强内部员工的培训和发展，提升团队的整体实力。

  11. 积极应对挑战：重视市场动态和竞争对手的发展，及时作出调整战略，有效应对可能出现的各种挑战和风险。

  例如，DeepSeek 发布的新一代开源大模型 DeepSeek-R1，在数学、代码、自然语言推理等任务上性能比肩美国 OpenAI 公司最新的 o1 大模型正式版。它采用混合专家（MoE）和多头潜在注意力（MLA）等创新性技术，在参数规模较大的情况下仅激活部分参数就能实现高性能，大幅度的降低了计算成本，其开发时间仅两个月，成本不到 600 万美元，所用英伟达的专用芯片仅约 2000 枚。相比之下，OpenAI 训练一个像 ChatGPT 这样的高级模型，成本在 1 亿到 10 亿美元之间。同时，DeepSeek-R1 在数学能力测试、编程能力等方面表现出色，例如在 AIME 2024 测试中以 79.8%的 Pass@1 准确率超越了 OpenAI o1-1217 的 79.2%；在 LiveCodeBench 任务中取得 65.9%的 Pass@1 准确率，高于 OpenAI o1-1217 的 63.4%。

  另外，DeepSeek 专注于图像处理和图像搜索，能在大量图像数据中快速识别和定位目标，大范围的应用于图像推荐、内容检索等领域，在图像处理任务中具有高效计算和优化资源消耗的特点，非常适合于计算资源有限的环境。并且它具有强大的推理能力，在数学难题解答、法律条文分析等方面表现出色，能够给出更具逻辑性和准确性的答案。目前官方提供的服务完全免费，这对普通用户和小企业也具有极大吸引力。

  总体而言，DeepSeek 需要充分的发挥自身优势，持续创新和优化，以适应快速变化的市场需求和技术环境，从而在竞争非常激烈的市场中脱颖而出。

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  显然，不单单是要统一那个结果，国家富强，人民安居乐业，中华民族实现伟大复兴，这才是我们要的终极结果，只是这个复兴过程中的一环。

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