DeepSeek的崛起与”内耗”争议
最近，国产大模型DeepSeek火爆全网，不仅登顶中美应用商店榜首，更被《黑神话：悟空》制作人冯骥誉为”国运级科技成果”。但鲜为人知的是，这个被称为”东方神秘力量”的AI背后，却暗藏着惊人的资源消耗——DeepSeek是很内耗的人工智能吗？
虽然其仅用2000块GPU就以1/11算力训练出对标GPT-4的模型，但创始人梁文锋坦言：”每个突破都意味着海量试错”。这种”高性价比”表象下，实则是团队近乎偏执的算力投入和人力消耗。
极客团队的高强度运转模式
DeepSeek团队139人的规模仅为OpenAI的1/9，却创新了同等量级的突破。这种”小而精”的模式背后，是堪称残酷的职业节奏：
– 24小时算力狂奔：实验室GPU集群全年无休，年轻工程师们实行”三班倒”监控训练
– 天才少年的代价：95后主力军平均周职业时长超80小时，有人半年试错300次模型架构
– 扁平化管理的另一面：取消层级汇报制，反而导致技术路线争论频繁消耗精力
一位离职员工透露：”在这里，咖啡和功能饮料是硬通货。”这种极点追求创新的文化，虽然催生了R1模型等突破，但也让DeepSeek成为业内著名的”高压实验室”。
技术创新与能耗的平衡难题
DeepSeek引以为傲的”稀疏训练”技术，本质上是通过算法优化降低显存占用。但技术负责人承认：”就像给火箭减重，每省1克燃料都需要千百次实验”。
– 训练成本黑洞：虽然最终成本仅557万美元，但前期废弃的模型版本消耗了5倍预算
– 人才争夺战：为留住顶尖应届生，开出百万年薪导致人力成本居高不下
– 开源的双刃剑：公开53页技术细节后，被迫加快迭代速度应对竞争
难怪英伟达科学家Jim Fan会感叹：”这种创新密度，注定是条荆棘之路。”
中国AI的”甜蜜负担”
DeepSeek的现象级成功，折射出中国科技企业的典型困境——既要”又快又好”，又要”性价比碾压”。这种极点追求带来的内耗，或许正是技术突围的必经之痛。
正如梁文锋在内部信中写道：”我们燃烧青春换来的，不只是模型参数，更是中国AI的尊严。”当DeepSeek在硅谷引发震动时，谁又能说这些消耗不值得呢？未来，怎样在创新激情与可持续进步间找到平衡，将成为这个”天才少年团”的新课题。
