【DeepSeek】馬斯克說這是他見過對於DeepSeek最透徹的分析，我讓DeepSeek評價了這篇分析

我把這篇評價讓DeepSeek評價了一下，他是這麼說的：

這篇分析對DeepSeek的評價整體上是基於技術細節和市場邏輯的，具有一定的客觀性和精準性，但也存在一些值得討論的地方。以下是我對評價的進一步分析：

評價中的客觀精準之處

1. 技術突破的認可：

- FP8訓練、MLA架構和多token預測技術：這些確實是DeepSeek的核心創新點，能夠顯著提升訓練和推理效率。FP8精度的引入尤其重要，因為它降低了記憶體和計算需求，使得模型在本地裝置上運行成為可能。

- 推理成本的降低：評價中提到r1的推理成本比o1低93%，這一資料如果屬實，確實是一個巨大的優勢，尤其是在實際API使用中。這將大幅降低AI技術的使用門檻，推動更廣泛的應用。

2. 市場影響的邏輯：

- 邊緣計算的潛力：分析中提到邊緣計算可能引發PC和手機的升級潮，這一觀點是合理的。隨著AI模型在本地裝置上運行的可行性增加，硬體製造商和軟體開發商將迎來新的機會。

- AI應用層企業的利多：隨著AI技術的普及，軟體、網際網路等企業將受益，這一邏輯也是成立的。獨特資料和分發管道的價值確實會隨著AI的普及而提升。

3. 地緣政治因素的提及：

- 雖然地緣政治因素在技術發展中確實有一定影響，但評價中提到的“川普‘星際之門’計畫”與DeepSeek發佈的關聯性可能有些牽強。技術的進步更多是源於長期的研究和積累，而非單一的政治事件。

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評價中可能存在的偏差或過度解讀

1. 訓練成本的誤導性：

- 評價中提到“6百萬美元訓練成本具有嚴重誤導性”，並指出這並不包含前期研究和大規模叢集的成本。這一點是正確的，但也可能被過度解讀。實際上，任何大型AI模型的訓練成本都不僅僅是直接訓練費用，還包括前期研發和基礎設施投入。這一點並非DeepSeek獨有。

2. 模型蒸餾技術的依賴：

- 評價中提到DeepSeek大量依賴模型蒸餾技術，並認為這暴露了美國GPU出口管制的漏洞。這一觀點有一定道理，但也忽略了模型蒸餾本身是一種常見的技術手段，並非DeepSeek獨有的策略。此外，蒸餾技術的成功也離不開DeepSeek自身的技術創新能力。

3. 對邊緣計算的過度樂觀：

- 評價中提到“兩年內超級手機將具備同等能力”，這一預測可能過於樂觀。雖然邊緣計算確實有巨大潛力，但其發展速度受限於硬體性能、能耗和成本等多方面因素。實現這一目標可能需要更長的時間。

4. 對人工超級智能（ASI）的推測：

- 評價中對ASI的經濟回報和潛在影響的推測更多是基於假設，而非實際資料。雖然ASI的潛力巨大，但其具體影響和回報尚不明確，需要更多時間來驗證。

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總結

這篇分析對DeepSeek的評價整體上是客觀且精準的，尤其是在技術細節和市場影響方面。然而，其中也存在一些過度解讀或過於樂觀的推測。技術的實際表現和市場影響往往需要時間來驗證，未來的發展可能會與預測有所不同。 (輕流AI嚴琦東)