DeepSeek利用AI模型R1独立发现成本控制核心思路，OpenAI首席研究官亲自证实，引发业内广泛关注，连奥特曼都不得不发声评论这一突破性进展！

DeeSeek掀起全球AI革命，改变科技格局

短短几天内，DeeSeek凭借其R1模型在Hugging Face中的like数飙升，迅速登顶美国App Store榜首，引发了全球科技股的集体重挫。这股来自东方的力量展示了其强大的影响力。甚至连OpenAI首席研究官Mark Chen也不得不承认，DeepSeek确实独立发现了一些关键的AI核心理念，并且未来将发布更多模型。

OpenAI的回应与技术突破

面对外界的各种分析，Mark Chen表示现代AI系统采用了「预训练」和「推理」两大范式，提供了更灵活的优化空间，在降低成本的同时提升模型性能。Noam Brown也强调，算法突破和规模化是互补而非竞争的关系。为了应对这一挑战，OpenAI特意发布了专为美国政府打造的ChatGPT Gov。

中国AI实力震撼硅谷

这场风暴始于一篇22页的学术论文，由一个约200人的团队完成。R1模型的出现不仅改变了华尔街的投资逻辑，也让硅谷对AI的看法发生了根本性转变。尤其值得一提的是，R1并非依赖昂贵的算力堆砌，而是通过精妙的工程设计实现突破，证明了平民算力也能颠覆游戏规则。

打破三大假设

首先，构建顶尖AI模型不再需要巨额资金投入；其次，DeepSeek的成本突破打破了“越大越好”的观点，证明较小的模型也可以媲美甚至超越大型模型；最后，DeepSeek的成功动摇了中国在AI竞赛中处于落后地位的观点，表明中国的AI能力足以匹配甚至超越OpenAI等美国公司。

市场反应与未来展望

尽管市场对AI训练成本骤降感到恐慌，但一些业内资深玩家看到了不一样的未来。前英特尔CEO Pat Gelsinger认为，降低AI成本将推动更广泛的商业应用，持续维持市场对英伟达芯片的需求。英伟达也在周一表示，DeepSeek的创新将促进其业务发展。

DeepSeek-R1的技术细节

DeepSeek-R1是一个开放权重模型，提供了多个轻量级版本，并分享了训练方法。其训练过程包括长链推理的监督微调、临时高质量推理模型的创建以及大规模强化学习的应用。这些技术突破不仅降低了运行成本，还提升了模型性能。

模型训练的关键步骤

1. 长链推理的监督微调：包含60万个长思维链推理示例。
2. 临时高质量推理模型：专注于推理任务，通过大规模RL训练生成高质量数据。
3. 大规模面向推理的强化学习：直接从预训练基础模型通过RL过程进行训练，无需监督微调步骤。