人工智能的世界一直是“烧钱”大赛，AI公司训练一个大模型，动辄就是上亿美元的算力成本，GPU芯片一买就是上万块，就跟不要钱一样。
可就在大家以为“没钱玩不转”时，一家叫DeepSeek（深度求索）的中国公司，直接来了个降维打击——他们只用2000块芯片，就打造出了世界级的AI系统，而别的公司起步就要1.6万块！
DeepSeek-R1使用MIT协议开源，意味着任何人都可以自由使用该模型，包括商业用途。用户可以在DeepSeek官方网站和App使用官方提供的服务。
DeepSeek-R1上线时提供的API服务定价为每百万输入tokens 1元人民币（缓存命中）/4元（缓存未命中），每百万输出tokens 16元，输出API价格仅仅只有OpenAI o1的3%
消息一出，全球科技圈一片哗然，金融市场甚至都跟着抖了三抖。DeepSeek是怎么做到的？他们到底用了哪些“黑科技”？今天我们就来揭开这场“AI界的价格屠夫”行动！
AI训练有多烧钱？
要训练一个AI大模型，你得让它在海量数据里“泡澡”，学习各种知识，从写诗、编程，到做菜、讲笑话，全都得拿下。而这一切，都靠神经网络来实现。
简单来说，神经网络就像一个超大号考试刷题机，它疯狂分析数据，总结规律，不断调整自己，直到能精准回答各种问题。可问题是，这种“刷题机”太费电，太费芯片了！
现在训练顶级AI，一般都要用英伟达的GPU芯片，一块4万美元起步，组装起来就是一台超级计算机。这些AI公司动辄上万块GPU，光是电费都够你买好几套房。
所以，DeepSeek想到了一个问题：“有没有可能，花更少的钱，办更大的事？” 于是，他们找到了一条不走寻常路的捷径——“混合专家”+“省位存储”+“精确计算”！
第一招：“混合专家”，让AI团队分工明确！
一般AI公司训练模型的方法是“一锅煮”——所有任务都让同一个大模型来学，不管是写情诗，还是写代码，全都一视同仁。这就像让一个人既当诗人，又当程序员，还得兼职医生、物理学家……你说累不累？
DeepSeek的想法是：“何必让一个人全干？干脆让不同的专家各管一摊！”
于是，他们采用了 “混合专家”（Mixture of Experts，MoE）的方法，把AI拆分成很多个小专家 ，比如：
写诗的专家：专门学怎么写优美的诗歌；
编程的专家：专门研究代码的逻辑；
生物学专家：专门钻研生命科学；
物理学专家：负责牛顿、爱因斯坦的活儿……
然后，再加一个“通才”模型，就像一个主编，负责协调所有专家的工作。这么一来，AI训练的效率大幅提升，因为每个部分都专注自己的领域，不需要所有数据都满世界乱传，节省了大量计算资源！
第二招：“省位存储”，AI也能“压缩数据”！
还记得你上学时老师讲的圆周率 π 吗？完整值是3.1415926535……，但一般我们只用3.14，因为精度够用了。DeepSeek的AI训练也用了类似的技巧。
传统AI训练时，每次计算都会用16位存储，但DeepSeek的工程师发现，其实用8位存储也够用了！相当于数据压缩了一半，但精度几乎不受影响。
这就好比你买了一堆薯片，袋子看着挺大，但实际里面90%都是空气。DeepSeek直接把这些“空气”挤掉，只留真正有用的数据，一举减少了一半的计算量！
第三招：“精确计算”，该抠的地方抠，该精准的地方精准！
当然，光是“省位存储”还不够，DeepSeek在计算时还用了一个妙招——“该省就省，该精确就精确”！
在做普通计算时，他们用8位存储，节省计算量。但当模型做关键计算（比如决定AI怎么回答你的问题）时，他们会临时把数据扩展到32位，确保计算结果足够精确。
这就像，你平时做饭可以随便撒盐，但做蛋糕的时候，就得精准到克，不然味道全毁了！DeepSeek的AI训练也是这个道理，在不影响结果的地方省钱，在关键地方下足功夫！
DeepSeek的成功，让AI降本成现实！
DeepSeek的这些“省钱大法”，让他们用2000块芯片，就干出了1.6万块芯片的活儿，训练成本只花了600万美元，比Meta的十分之一！
这就像别人开法拉利烧油狂飙，DeepSeek直接造了辆节能超跑，跑得一样快，还超级省油！
DeepSeek的成功告诉我们，AI训练不一定非要砸钱，关键在于技术创新。他们的做法，未来可能会被更多公司采用，让AI训练成本大幅下降，让AI技术更加普及！
所以，DeepSeek到底做对了什么？答案很简单：他们不是靠“砸钱”取胜，而是靠“聪明”取胜！
未来，AI的价格战才刚刚开始，我们拭目以待！
