中国AI进展神速，让人眼前一亮。

几乎Record的背后团队就是中国团队组成的，吴恩达还表示道:中国这波跟美国可谓是平起平坐了。

人工智能将开启全新一轮的革命，开源模型更是让竞争之火愈发烈焰高烧。

吴恩达对DeepSeek进行了一番点评分析，DeepSeek是我国一款非常厉害的生成式人工智能模型。

从DeepSeek发布的模型看出，我国已经迎头赶上了。

吴恩达强调道，他认为中国现在在生成式人工智能，有些方面甚至比美国还要领先。

这一说法令一众期待我国人工智能进步者欢欣鼓舞。

DeepSeek-R1最亮眼的一点就是它将权重模型进行开放，这表明基础模型层商品化的趋势愈发明显。

这对开发者们来说无疑是个好消息，因为之前想要构建应用程序必须拥有独家的基础模型，而随着它开放权重的出现，开发者们可以有更多选择，也更能降低构建应用的成本。

然而这样也会导致一些问题出现，比如计算机公司为了自己的盈利，最终可能会选择停掉基础模型，保留出个别特征，形成独到的优势。

如果真的这样做，就无法发挥出AI的真正能力和效果，因此希望能够得到解决。

DeepSeek-R1对外开放的权重模型，让我们动摇了对大规模商用语言模型的依赖怀疑。

以往，构建应用程序和商业背后需要买下独家基础模型，这是需要花费一大笔钱首付外加每月支付一定费用的。

就拿OpenAI最新发布的GPT-3.5-turbo-o1为例，每百万个输出代币需要花费60美元，想要构建高效益，高产出的应用程序，这笔费用只会逐步增加。

而DeepSeek R1每百万个输出代币仅需2.19美元，这几乎是巨型软件所需费用的十分之一，这无形中省下了很多钱。

他们还会将大部分利益返还给开发团队，这是OpenAI不太可能拿出来的。

这也为接入DeepSeek R1的开发者或者企业所带来的估值在50亿美元以上，最多提升20倍盈利率，可以说相当可观了。

在构建AI应用程序的过程中，不仅仅是人工智能生成模型规模的扩大，更有算法创新带来的影响。

在此之前，还曾有人提出过这样的观点—人工智能生成模型规模扩大仅会带来丰富多样化的应用程序，并不会产生新的技术创新。

对于这种观点，吴恩达持有不同态度，他认为AI领域一直都在不断进步发展，只需关注其进步的方向以及成果。

DeepSeek发表后，吴恩达便发表了自己的一些看法，他认为中国国内一些团队或者组织在与国外比如OpenAI团队之间进行比较是没有什么意义的。

因为这些团队人员都不能参与到对比中来，也没有必要在意这些比较。

但是无论如何，中国和国外之间，在生成性人工智能方面进行比较都是个不错的想法。

这不仅关系着中美两国，还关系到国际间是否会形成一些趋势，此事看似小但却影响非常大，让人重视起来，毕竟APeX-3模型可是Household Program所拥有。

如果说它有着划时代意义的话，好像也并没有什么夸大其词。

但不能否认的是它确实具有系统性，能给人一种恍若身处一个瞬息万变的大环境中。

他认为应该给予团队公平对待，不要将它排除在外部，这是对它不公正。

他还认为DeepSeek或许在有些地方会走错路，但是相信它一定会找到成功的大道。

DeepSeek R1的推出意味着基础模型层商品化趋势愈发明显，其所带来的影响之大不可小觑，其将引领潮流，也势必影响相关行业的发展。

开源模型将改变供应链格局，我们该好好研究研究这些开源模型，看看它们对我们有何影响，以及能否适应我们的需求。

他相信，在我们全球范围内，对AI的需求只会越来越大，我们需要更多的智能和计算来帮助我们应对未来的挑战，不论是机器人还是机器学习，它们都将成为我们生活中不可或缺的一部分。

我们可以从开源模型中看到，未来世界将会更加美好。

随着算力和知识量的不断增加，我们不仅能够创建出更强大的工具，还能够帮助更多的人类走出困境，实现他们的梦想。

然而，当开源模型不断涌现时，我们也要时刻关注它们所引发的各种地缘政治问题。

随着竞争的加剧，可能会发生一些不愉快的事情，这些事情对于全球的发展都是不利的，所以我们需要好好的关注一下这些问题，保持警惕。

对于开发者来说，现在正是构建优秀AI应用程序的大好时机。

在DeepSeek R1这样开放权重模型出现之后，这种机会显然更加强大。

与之前需要购买独家基础模型相比，现在只需要针对你的应用程序需求找到合适的开源模型，并根据需求进行定制即可。

开发者们可以将更多精力放在需求上，而不是担心基础模型的费用。

这种变化将推动生成式人工智能领域更快速的发展，同时也为广大开发者提供了更灵活、更高效、更低成本的开发方式。

那么OpenAI公司将如何应对这一局面呢?

我们不妨拭目以待，

同时也期待着未来生成式人工智能领域更多惊喜和突破!

可以预见的是，在开源模型大行其道、全球竞争加剧的背景下，企业可能会更加倾向于开发定制化AI解决方案，以满足特定行业需求，从而加速整个行业的发展步伐。

吴恩达所提出的问题也非常有意义，那就是现在AI进步方式不止于规模上的扩大，更需要算法上的创新。

无论是在智能还是计算方面，我们依然可以看到未来巨大的需求存在，只不过计算成本可能会下降，但是我们相信总会有所收益!