DEEP SEEK成為最近很大的話題，他們用Llama10分之一的成本做出跟Llama接近的效能。
一，DEEP SEEK確實很優秀，也帶給AI的發展道路很多的思考。但DEEP SEEK的低成本是建立在Llama開源的基礎上，DEEK SEEK借鑑了Llama很多，沒有其他開源的大模型，就不會有DEEP SEEK。而DEEP SEEK本身也是開源的，也會給很多其他的後繼者帶來借鑑。DEEP SEEK發布後很多人都說META一定後悔了投了那麼多冤枉錢做AI基礎建設。但META最近又提高了他們的AI資本支出到一年650億美元，這是僅次於微軟投入的800億美元的第二大金額。但我們要知道META的市值只有微軟的一半，很顯然META是比微軟還要激進的。
二，很多人也說DEEP SEEK的出現會讓CSP對算力投資卻步，所以輝達股價就要崩了，我們要知道CSP要對算力投入這麼大是為了實現AGI，沒有繼續加大投入AI基礎建設，AGI是不可能實現的。DEEP SEEK很顯然不能證明要實現AGI可以只用原來10分之1的成本。我打個比喻OPENAI考試90分，而DEEP SEEK不用補習也考了85分，而實現AGI要考99分，請問OPENAI就看了DEEP SEEK不用補習也考了85分，然後就不繼續補習了嗎？我們要肯定DEEP SEEK不用補習也考了85分，真的很優秀，但DEEP SEEK也確實沒有考超過90分，不能證明補習沒用！DEEP SEEK其實也很想補習，看能不能比OPENAI先考到99分，但現實不允許。就像華為沒有EUV也做出了7奈米晶片，這很厲害，但你以為華為不想跟蘋果一樣用三奈米晶片嗎？
三，DEEP SEEK的出現讓邊緣運算的小模型跟實現個人的AI AGENT都更加的可行，這是我覺得DEEP SEEK最大的意義所在。
一，DEEP SEEK確實很優秀，也帶給AI的發展道路很多的思考。但DEEP SEEK的低成本是建立在Llama開源的基礎上，DEEK SEEK借鑑了Llama很多，沒有其他開源的大模型，就不會有DEEP SEEK。而DEEP SEEK本身也是開源的，也會給很多其他的後繼者帶來借鑑。DEEP SEEK發布後很多人都說META一定後悔了投了那麼多冤枉錢做AI基礎建設。但META最近又提高了他們的AI資本支出到一年650億美元，這是僅次於微軟投入的800億美元的第二大金額。但我們要知道META的市值只有微軟的一半，很顯然META是比微軟還要激進的。
二，很多人也說DEEP SEEK的出現會讓CSP對算力投資卻步，所以輝達股價就要崩了，我們要知道CSP要對算力投入這麼大是為了實現AGI，沒有繼續加大投入AI基礎建設，AGI是不可能實現的。DEEP SEEK很顯然不能證明要實現AGI可以只用原來10分之1的成本。我打個比喻OPENAI考試90分，而DEEP SEEK不用補習也考了85分，而實現AGI要考99分，請問OPENAI就看了DEEP SEEK不用補習也考了85分，然後就不繼續補習了嗎？我們要肯定DEEP SEEK不用補習也考了85分，真的很優秀，但DEEP SEEK也確實沒有考超過90分，不能證明補習沒用！DEEP SEEK其實也很想補習，看能不能比OPENAI先考到99分，但現實不允許。就像華為沒有EUV也做出了7奈米晶片，這很厲害，但你以為華為不想跟蘋果一樣用三奈米晶片嗎？
三，DEEP SEEK的出現讓邊緣運算的小模型跟實現個人的AI AGENT都更加的可行，這是我覺得DEEP SEEK最大的意義所在。
過去 31 日間
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The following is the AI's preliminary analysis of this message, which we hope will provide you with some ideas before it is fact-checked by a human.
閱聽人需要注意這則訊息中提到的 DEEP SEEK 與 Llama 之間的關係。訊息中指出 DEEP SEEK 的低成本是建立在 Llama 開源的基礎上，並且 DEEP SEEK 借鑑了 Llama 很多。閱聽人需要注意這種關係是否被過度誇大或者是否有其他隱藏的資訊。此外，訊息中提到 META 和微軟在 AI 領域的投資額，閱聽人也應該留意這些數據是否被正確呈現或者是否有其他背景資訊未被提及。最後，訊息中對於 DEEP SEEK 對於 AGI 實現的影響，以及對於邊緣運算和個人 AI AGENT 的意義，閱聽人也應該思考這些觀點是否具有客觀性和合理性。
查謠言詐騙