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DeepSeek帶來的AI變革,在低精度FP8的模式下訓練大模型,計算成本降低約1000倍

來源:華福證券     編輯:創澤   時間:2025/3/6   主題:其他 [加盟]

一、用戶量:海外加速出圈,迅速登D下載榜單

1、網頁端:重度用戶為主,DeepSeek 在 24 年 12 月 26 日推出V3(對標 GPT4o),因其顯著的性能,用戶迅速開始增長,同時在 1月 20 日發布 R1(對標 GPT-o1)后,進一步出圈。

2、APP 端:大眾用戶為主,R1 推出后,追平 GPT-o1,迅速出圈海外。根據點點數據,從 DeepSeek 在美國下載排名從 1 月 22 日的 201名,迅速在 1 月 27 日登DD一名;根據七麥數據,截止 1 月 30 日,DeepSeek 在 168 個國家位居下載榜D一名。

二、DeepSeek 偏好激進性創新:架構(MOE+MLA)+精度(FP8)

1、MOE 架構創新:相比過去主流模型的 MOE 專家模型停留在8~16 個,而 DeepSeek 每個 MoE 層包含 1 個共享專家和 256 個路由專家,有助于降低模型推理時激活的參數量。

2、MLA 架構創新:MLA 通過聯合壓縮鍵值矩陣為低秩向量,將多個頭的鍵值信息融合,使推理時僅需緩存少量低秩向量,大幅降低 KV 緩存需求,減少內存占用。

3、訓練特色:突破大模型訓練固定思維(一般模型權重和梯度使用 FP16,優化器參數使用 FP32),敢于嘗試在低精度 FP8 的模式下訓練大模型,并且該嘗試同樣出現了較好的效果。

三、DeepSeek 開源對 AI 應用和 AI 終端的影響:產品力競爭時代

DeepSeek 從 V3 到 R1,將進一步推動全行業大模型的提升,更快的追趕 GPT4o 和 GPT-o1;同時成本的下降,有助于 AI 應用和 AI 終端的普及。未來行業競爭將進入“產品能力競爭”,巨頭的流量優勢將進一步凸顯。

四、DeepSeek 對推理成本的影響:用戶規模和使用頻次

未來推動推理成本增加的核心因素:用戶規模和用戶使用頻次的增加。根據 Grok 創始人,過去 60 年,每10年計算成本降低約1000倍,但人們的購買量增加了 10 萬倍,總支出反而增長了 100 倍。




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