国产AI新秀深度求索（DeepSeek）掀起了一场开源风暴，短短一周内，连续发布五个代码库，涵盖AI开发的各个核心环节。

这究竟是一场技术革新，还是一次战略布局？

DeepSeek的举动将如何重塑AI开发的格局，又将对行业巨头英伟达带来怎样的冲击？

DeepSeek的开源周从2月21日开始，到2月28日结束，每天都有新的惊喜。

首先亮相的是FlashMLA，一个针对英伟达Hopper GPU的优化工具，如同“加速器”一般，提升显卡的计算效率，尤其针对不同长度文本的处理进行了优化。

紧接着，DeepEP，这个大模型训练的“通信管家”，负责协调多个AI专家模型之间的协同工作，减少延迟和资源消耗。

2月26日，DeepSeek发布了DeepGEMM，一个矩阵计算的“省电小能手”，通过低精度计算和CUDA技术，兼顾速度和准确性。

27日，DualPipe和EPLB加入开源阵营，分别解决流水线并行中的等待时间和GPU负载平衡问题。

DeepSeek推出了3FS，一个数据处理的“极速组合”，利用高速存储和网络技术，让数据读取速度飞升。

DeepSeek为何选择开源？

专家分析认为，DeepSeek的核心竞争力并非依赖模型售卖，而是另有布局。

开源可以吸引更多开发者加入DeepSeek生态，提升其在全球AI领域的影响力，并推动国内芯片厂商的适配与发展，最终形成商业闭环。

更深层次的意义在于，DeepSeek正在试图引导全球AI标准的制定，与其他大模型生态体系展开竞争。

这波开源也引发了关于开源与闭源路线之争的讨论。

DeepSeek的开源模式与OpenAI的闭源模式形成了鲜明对比。

OpenAI的GPT系列模型虽然性能强大，但成本高昂。

2月27日，OpenAI发布了GPT-4.5预览版，性能更强，但价格也更贵，甚至面临GPU资源不足的困境。

DeepSeek则选择走低成本路线，在2月26日宣布API降价，进一步凸显其性价比优势。

在数字经济时代，信息复制成本几乎为零，开源可以快速占领市场，积累用户，而闭源模式则需要大量的推广成本。

DeepSeek的开源项目对AI硬件和软件行业都将产生深远影响。

FlashMLA、3FS等工具直接提升了硬件性能，DeepEP、DeepGEMM等则优化了模型训练效率。

这些技术的开源将激发全球AI软硬件团队的创新活力，推动算法优化和硬件升级。

同时，DeepSeek也暴露了现有AI芯片的设计缺陷，为国产AI芯片研发提供了宝贵的参考。

专家认为，DeepSeek的开源相当于在英伟达的AI护城河上架起了一座浮桥。

它证明了DeepSeek有能力深入理解英伟达的CUDA和并行计算架构，并进行优化和创新。

这将推动各个细分领域采用国产软硬件一体化AI模型，开启AI应用的新时代。

此外，DeepSeek的开源也将推动API价格下降，使AI技术更加普惠。

DeepSeek的开源之举，不仅是对技术的开放，更是对未来AI发展方向的探索。

它带动了国内大模型开源的趋势，百度、阿里等大厂纷纷跟进。

在全球范围内，虽然开源与闭源之争仍在继续，但DeepSeek的实践为开源模式提供了有力佐证。

正如香港科技大学校董会主席沈向洋所说，未来一两年开源与闭源的平衡将发生剧烈变化，中国的团队有望引领开源潮流。

DeepSeek的开源并非毫无保留，例如训练数据和训练过程并未公开。

这体现了开源与闭源之间的复杂关系，也预示着未来AI发展路径的多样性。

DeepSeek的开源能否真正挑战英伟达的AI护城河，引领AI开发的新方向？

这仍然是一个值得探讨的问题。

DeepSeek的未来，以及整个AI行业的未来，将在开源与闭源的碰撞中不断演进。

这场技术变革最终将走向何方？

我们拭目以待。