文 | 《中國企業(yè)家》 孔月昕
編輯 | 馬吉英
AI Infra公司在宣布接入DeepSeek-R1后，會有很多中小企業(yè)前來聯(lián)系，希望獲得部署了R1模型的產(chǎn)品，清程極智就遇到了類似情形。
“你們的DeepSeek是不是‘滿血版’？”清程極智CEO湯雄超曾被客戶這么問。
注：DeepSeek滿血版即DeepSeek-R1模型的頂級版本，模型參數(shù)達(dá)671B（6710億），是普通版（14B/32B）的20倍以上，滿血版支持本地/API部署及復(fù)雜科研計算，能力上限更高，且對硬件要求也更高。
收到太多此類問詢后，清程極智團(tuán)隊決定用工程解決這個問題——在官網(wǎng)上線一個“滿血版”鑒別小程序，并精心挑選了幾道比較有區(qū)分度的題目，用戶可以用這些題目去提問，如果系統(tǒng)回答得對，基本上就是“滿血版”；如果回答不出來，可能就不是“滿血版”。
該小程序上線后，其訪問量超出了清程極智的預(yù)期。
實(shí)際上，清程極智的經(jīng)歷只是近期AI行業(yè)的一個縮影。“整個AI行業(yè)這一個多月應(yīng)該都過得很充實(shí)?！庇袠I(yè)內(nèi)人士表示。DeepSeek的火爆，讓整個AI賽道的從業(yè)人員處于一種“痛并快樂著”的狀態(tài)。
一方面，DeepSeek的出現(xiàn)激發(fā)了普通用戶使用AI工具的意識和需求，推動了AI的普及。DeepSeek也成為有史以來增速最快的AI應(yīng)用，據(jù)AI產(chǎn)品榜統(tǒng)計，DeepSeek 2月份活躍用戶1.57億，已接近ChatGPT 7.49億的20%。過多用戶的涌入，也讓DeepSeek對話機(jī)器人常常陷入“服務(wù)器繁忙”的狀態(tài)。
另一方面，DeepSeek的快速迭代和開源，讓本來就“卷”的AI行業(yè)進(jìn)入了新一輪的“軍備競賽”，從模型層至應(yīng)用層的很多公司，在今年春節(jié)期間幾乎沒有休息。眾多企業(yè)宣布接入DeepSeek，既有云服務(wù)提供商、芯片制造商等B端公司，也有各類C端應(yīng)用公司。據(jù)正和島統(tǒng)計，已有超200家企業(yè)完成DeepSeek技術(shù)接口的集成部署。
接入的企業(yè)也迎來了一波“潑天流量”——騰訊元寶APP在接入DeepSeek之后，下載量迅速攀升，并在3月3日登頂中國區(qū)蘋果應(yīng)用商店免費(fèi)APP下載排行榜TOP1；作為AI基礎(chǔ)設(shè)施公司，硅基流動在全網(wǎng)最快接入DeepSeek-R1，訪問量激增40倍，2月訪問量高達(dá)1719萬人次。
DeepSeek-R1的出現(xiàn)，也進(jìn)一步提高了各方對AIGC應(yīng)用加速發(fā)展的期待。當(dāng)3月6日Monica.im發(fā)布AI智能體產(chǎn)品Manus時，再次引發(fā)了一場“邀請碼搶購”狂潮。
無論是各大模型廠商還是AI產(chǎn)業(yè)鏈上下游的公司，都在興奮地等待通往未來AI世界的關(guān)鍵路徑。
01 如何接入DeepSeek？
早在2024年DeepSeek-V2模型發(fā)布時，業(yè)內(nèi)已經(jīng)關(guān)注到這家公司及旗下的開源模型。
美圖設(shè)計室技術(shù)負(fù)責(zé)人郭晨暉表示，為了在美圖的AI應(yīng)用場景中給用戶更好的效果體驗(yàn)，在自研的基礎(chǔ)上，美圖也一直對國內(nèi)外優(yōu)秀的大模型保持關(guān)注。DeepSeek-V2發(fā)布時，美圖的外采AI團(tuán)隊就關(guān)注到了該模型，與DeepSeek團(tuán)隊接觸嘗試合作。不過為了尋求穩(wěn)定性，美圖當(dāng)時主要通過第三方AI Infra服務(wù)商調(diào)用DeepSeek模型API。2024年9月，美圖設(shè)計室接入了V2模型，輔助文案擴(kuò)寫，V3、R1模型發(fā)布后，他們也陸續(xù)進(jìn)行了更新。“我們產(chǎn)品和業(yè)務(wù)團(tuán)隊看到一些適合結(jié)合的模型，就會去做效果評估，合適的可能就會引入到我們自己的應(yīng)用場景里?！惫繒熣f。
郭晨暉 來源：受訪者
DeepSeek官方提供了兩個接入方法，一是模型跑起來后，通過一些編程方式去調(diào)用它的API接口；二是用戶在手機(jī)上裝一個APP或打開官網(wǎng)的聊天窗口，直接跟它對話，聊天窗口的背后就在調(diào)用API。
不過，由于目前DeepSeek的流量過高，又存在服務(wù)器、人手不足等情況，導(dǎo)致DeepSeek自己的API會出現(xiàn)超時等問題。郭晨暉表示，美圖旗下產(chǎn)品有著大體量的用戶基數(shù)，一些功能推廣開來后流量可能會激增數(shù)十倍、上百倍，這種情況下，公有云的服務(wù)保障能力相對更強(qiáng)。
不僅如此，DeepSeek的模型比較大，尤其是“滿血版”模型對硬件有一定要求；基于性價比層面的考慮，美圖的業(yè)務(wù)場景存在很顯著的（使用）高峰、低峰效應(yīng)，云廠商可以抹平各家調(diào)用API高低峰期的差異。“如果我們自己進(jìn)行部署，低峰期資源利用率可能比較低，會有比較大的資源浪費(fèi)。”郭晨暉說。
因此，美圖目前接入DeepSeek-R1模型的方式，主要是調(diào)用云廠商的API，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行一定的私有化部署。
與美圖類似，部署端側(cè)芯片的此芯科技，也一直對新發(fā)布的各種大模型保持關(guān)注，尤其是比較適合在端側(cè)進(jìn)行本地化部署的模型。此芯科技生態(tài)戰(zhàn)略總經(jīng)理周杰表示，對于一些開源的大模型，尤其是SOTA模型（State of the Art，在某一領(lǐng)域或任務(wù)中表現(xiàn)最佳的模型），他們會第一時間投入資源進(jìn)行相應(yīng)的異構(gòu)適配。因此在DeepSeek去年發(fā)布V2以及今年發(fā)布R1后，此芯科技都第一時間嘗試適配這些模型。
在周杰看來，DeepSeek-V2模型的主要創(chuàng)新點(diǎn)有兩個，一是通過MLA（多頭潛在注意力）架構(gòu)有效地降低了KV緩存（Transformer模型在自回歸解碼過程中使用的一種優(yōu)化技術(shù)）的開銷，因?yàn)榇笳Z言模型對于內(nèi)存帶寬和容量的要求很高，一旦能夠降低KV緩存，可以給算力平臺帶來很大幫助；二是DeepSeek發(fā)布的MoE（混合專家）模型，對傳統(tǒng)MoE架構(gòu)進(jìn)行了優(yōu)化改造，這個架構(gòu)可以讓一個（參數(shù)）更大的模型在資源有限的情況下被使用。
當(dāng)時，此芯科技很快適配了V2模型的light版本，即16B大小的模型?！半m然16B參數(shù)看起來也很大，但實(shí)際運(yùn)行時，它只會激活2.4B參數(shù)。我們覺得這樣的模型非常適合在端側(cè)運(yùn)行，此芯科技的P1芯片也可以給2.4B參數(shù)規(guī)模的模型提供比較好的支持?！敝芙芨嬖V《中國企業(yè)家》。
周杰 來源：受訪者
對于此芯科技如何“接入”DeepSeek，周杰解釋道：“用戶現(xiàn)在使用DeepSeek等應(yīng)用，很多需要調(diào)用云端的算力，相當(dāng)于DeepSeek自己的數(shù)據(jù)中心或云廠商，提供了一些API給終端側(cè)應(yīng)用調(diào)用，用戶使用DeepSeek APP時，就可以調(diào)用云端的AI能力。但是部分端側(cè)場景可能對數(shù)據(jù)隱私等方面有很高的要求，這種情況下就需要在本地進(jìn)行運(yùn)算，在端側(cè)部署后，用戶可以在斷網(wǎng)的情況下運(yùn)行DeepSeek等模型?！?/p>
從算力和系統(tǒng)層面滿足了運(yùn)行一個大語言模型的基本要求后，此芯科技就可以結(jié)合客戶項目的實(shí)際需求，跟DeepSeek等模型廠商進(jìn)行商業(yè)化合作，對模型進(jìn)行微調(diào)優(yōu)化，把具體項目落地。
V2推出后，清程極智內(nèi)部也嘗試接入該模型，但當(dāng)時的市場需求較少，他們就沒有推廣使用。今年R1出來后，他們覺得這是一個非常好的機(jī)會，決定接入DeepSeek并大規(guī)模向客戶推廣。
清程極智是做系統(tǒng)軟件的，對外基于系統(tǒng)軟件提供推理服務(wù)，因此不是像部分應(yīng)用公司那樣直接接入DeepSeek的API，而是為客戶提供一套專屬的DeepSeek的API用于應(yīng)用服務(wù)。“我們接入的方式是把DeepSeek的開源模型下載下來，在我們的算力系統(tǒng)上用系統(tǒng)軟件把服務(wù)部署起來?！睖鄢f。
通俗來講，R1模型是一個幾百G大小的文件，但下載后無法直接使用。“它只是一個文件，不是一個可用的服務(wù)，我們要做的是把這個模型運(yùn)行起來，讓它去對外提供服務(wù)的接口。通過API的服務(wù)接口，用戶就可以跟模型進(jìn)行對話了?！睖鄢忉尩?。
基于前期技術(shù)積累，清程極智在把模型文件下載下來后，一天內(nèi)就迭代出了第一個版本，隨后針對R1模型結(jié)構(gòu)進(jìn)行了優(yōu)化，正式“滿血版”官宣上線只用了一周。
在湯雄超看來，技術(shù)環(huán)節(jié)的工作都比較順利，接入DeepSeek后，更多的挑戰(zhàn)來自于商務(wù)側(cè)或市場側(cè)。具體來說，DeepSeek的流量給公司帶來了非常多來咨詢的客戶，但每個客戶的需求都不太一樣?！鞍ㄋ懔ζ脚_、芯片型號、服務(wù)器規(guī)格等都不一樣，我們需要針對不同的算力等基礎(chǔ)，做針對性的調(diào)優(yōu)?！睖鄢f。
02 API成本降低推動大模型普及
在2024年5月發(fā)布V2模型后，因其極致性價比，DeepSeek獲得“AI界拼多多”的稱號，并帶動國內(nèi)大廠打起了大模型價格戰(zhàn)。
價格戰(zhàn)降低了API費(fèi)用。以美圖“AI商品圖”為例，在郭晨暉看來，一方面，美圖在AI圖像處理上擁有強(qiáng)大技術(shù)優(yōu)勢，而DeepSeek模型的接入帶來了用戶體驗(yàn)和轉(zhuǎn)化的正向反饋，且大語言模型API的調(diào)用成本占比很低，這與美圖的業(yè)務(wù)場景形成了很好的優(yōu)勢互補(bǔ)，因此美圖也會加大對大語言模型應(yīng)用的關(guān)注。
2月9日，DeepSeek停止了V3模型為期45天的優(yōu)惠價格體驗(yàn)期，API恢復(fù)原價，每百萬輸入tokens 0.5元（緩存命中）/2元（緩存未命中），每百萬輸出tokens 8元。R1的百萬tokens輸入價格（緩存命中）為1元，百萬tokens輸入價格（緩存未命中）為4元，輸出價格為16元。
但OpenAI官網(wǎng)顯示，GPT-4o的2.5美元/百萬輸入tokens，10美元/百萬輸出tokens；最新發(fā)布的GPT-4.5的百萬輸入/輸出tokens更是高達(dá)75美元/150美元，僅較GPT-4o就上漲了15~30倍。
在郭晨暉看來，一方面DeepSeek模型調(diào)用費(fèi)用在美圖AI研投的整體成本占比不高；另一方面，DeepSeek恢復(fù)原價后依然處于比較便宜的價格區(qū)間，且美圖接入DeepSeek后，在用戶轉(zhuǎn)化及反饋上是正向的，因此他們會加大在大語言模型方面的投入。
周杰也認(rèn)為，DeepSeek的API價格比OpenAI低了很多倍，對于企業(yè)和用戶而言，買token的費(fèi)用大大降低。在端側(cè)模型層面，現(xiàn)在一個3B的模型可能就能做到以前7B以上規(guī)模的模型效果，內(nèi)存等成本也相對降低了。
“這是個軟硬件協(xié)同的過程。同樣的硬件條件下，現(xiàn)在相當(dāng)于能實(shí)現(xiàn)以前更大參數(shù)規(guī)模的模型效果，或者要達(dá)到同樣的模型效果，對硬件的要求變低了。”周杰說。
3月初，持續(xù)五天的“DeepSeek開源周”結(jié)束后，DeepSeek團(tuán)隊首次對外公布了模型的優(yōu)化技術(shù)細(xì)節(jié)、成本利潤率等關(guān)鍵信息。按DeepSeek測算，其成本利潤率理論上能達(dá)到545%。
大模型成本的快速降低以及能力的提升，也帶來了to B和to C領(lǐng)域用戶的高速增長。湯雄超透露，現(xiàn)在有很多的中小企業(yè)會主動聯(lián)系到他們，希望獲得基于R1模型的產(chǎn)品。
03 AI應(yīng)用將加速爆發(fā)
百度創(chuàng)始人、董事長兼CEO李彥宏在《緊抓AI智能體爆發(fā)元年機(jī)遇，推動新質(zhì)生產(chǎn)力加快發(fā)展》一文中寫道，大模型的推理成本，每12個月就降低90%以上，遠(yuǎn)超“摩爾定律”。隨著大模型技術(shù)的迭代和成本的直線下降，人工智能應(yīng)用將大爆發(fā)。
目前，AI市場處于高速增長階段，湯雄超認(rèn)為，DeepSeek的理論利潤率高達(dá)545%，對于整個行業(yè)的意義和影響非常積極，給市場科普了算力系統(tǒng)軟件的重要性。
湯雄超 來源：受訪者
“過去大家并不是非常重視軟件的能力，DeepSeek讓大家認(rèn)識到，花錢買軟件不是浪費(fèi)錢，而是為了更好地省錢?！睖鄢硎?，在受過教育的市場環(huán)境下，核心系統(tǒng)軟件的優(yōu)勢能被更大地發(fā)揮出來；短期來看，DeepSeek的開源也能讓各方降低產(chǎn)品交付的商業(yè)成本。
隨著越來越多企業(yè)接入DeepSeek，在其開源生態(tài)上做“建設(shè)”反饋，DeepSeek的發(fā)展進(jìn)程也在加速。
郭晨暉認(rèn)為，這也是DeepSeek的開源生態(tài)最大的優(yōu)勢——接入的企業(yè)在各自應(yīng)用場景上打造差異化能力產(chǎn)品的同時，應(yīng)用場景也能推動DeepSeek等基座大模型的發(fā)展?！案骷夜驹陂_源生態(tài)的差異化部署不僅能加速AI的創(chuàng)新，大模型的低成本化也有助于大模型在垂直細(xì)分領(lǐng)域的可用性，給AI的應(yīng)用帶來更大的想象空間。”郭晨暉說。
在周杰看來，除了云端應(yīng)用爆發(fā)外，在DeepSeek的推動下，端側(cè)AI應(yīng)用也會在2025年實(shí)現(xiàn)井噴式發(fā)展。
“未來的AI其實(shí)是一個混合式的人工智能，不是所有的東西都在云端跑，也不是所有東西都在端側(cè)跑，因?yàn)楦饔懈鞯膬?yōu)勢。如端側(cè)只能跑相對小規(guī)模參數(shù)的模型，但對于某些任務(wù)來說，對精度有更高要求，還是要用云端算力；而為了保證數(shù)據(jù)安全和隱私，就需要使用端側(cè)能力實(shí)現(xiàn)以前更大參數(shù)規(guī)模的模型效果，這就形成一個混合式的部署方案。”周杰說，此芯科技也在跟云廠商進(jìn)行這方面的應(yīng)用探索。
“AI應(yīng)用元年”已經(jīng)不是一個新概念，但截至目前，AI行業(yè)從業(yè)者以及投資人，還在尋找更適合AI應(yīng)用的落地場景。在周杰看來，這只是時間問題，“一個新生態(tài)的發(fā)展肯定需要一定時間，所有的東西不會突然完善，需要軟件和硬件不斷迭代。目前來看，芯片側(cè)、模型側(cè)等已經(jīng)為AI的大規(guī)模應(yīng)用打下了堅實(shí)的基礎(chǔ)，后面需要更多的開發(fā)者來開發(fā)AI應(yīng)用，滿足實(shí)際的場景需求?！?/p>