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2024年初，在腾讯新闻《朱啸虎讲了一个中国现实主义AIGC故事》的报道中，朱啸虎对AGI（通用人工智能）的态度是：
- “我们一看就知道，这个肯定没戏”，
- “我们一开始就说了，我就不看好大模型”，
- “ 我都不愿意去聊，你知道吗？这没有意义”。
当时朱啸虎明确表态：绝不会投资6家中国大模型创业公司中的任何一家。
一年之后，也就是2025年2月，再次接受腾讯新闻张小珺访谈的朱啸虎，对AGI的态度发生了翻天覆地的变化。
如今，朱啸虎用“真的让我大开眼界”、“非常惊艳”、“非常惊讶”、“很吃惊”、“哇！”、“太优美了”、“非常有深度”来评价DeepSeek的表现，甚至表态说：“DeepSeek快让我相信AGI了。
对此，不少网友评价为：真香。
这种观点忽略了过去的AI六小龙与DeepSeek的差异。
假如有个女生在一年前面对追求者时说自己“不相信爱情”，如今又说自己相信爱情，也盼着结婚。
大家猜猜真实原因可能是什么？
A. 她突然开始相信爱情
B. 之前的追求者她都不满意，现在遇到满意的
说的再直白些，朱啸虎一年前说自己“不相信AGI”，是真的不相信AGI，还是不相信当时的AI六小龙？
让朱啸虎态度发生180°变化的核心原因，是他思维的变化，还是DeepSeek本身足够优秀？
让我们回顾AI六小龙在一年前打出的口号。
长文本有那么好吗？
如果你对AI领域持续保持主动关注，不等着媒体给你喂饭，那就应该知道AI业内对AI六小龙的真实态度：
例如，对于月之暗面打出的“长文本”口号，AI业内早就有共识。长期关注AI领域的技术圈资深大咖、中文AI信息流的顶端宝玉老师就委婉地谈过长文本概念：
腾讯科技也撰文指出“Kimi概念”并没有宣传的那么重要。
类似的观点业内还有很多，可以总结为：“长文本”不划算，护城河不深，也不实用。
AI业内不仅是这么想的，也是这么做的。
GPT4、Claude 3等顶尖大模型的长文本之战“高开低走”，大家都不在“长文本”方向上继续努力，大家可以想想是什么原因。
反倒是DeepSeek，AI业内无论国内国外都给出了切实的高评价，也都竞相模仿。
OpenAI也抄DeepSeek
宝玉老师对DeepSeek的评价非常中肯，实事求是。
对于低训练成本这点，他说：
- 有些宣传说 DeepSeek 的训练成本是 550 万美元, 是 Meta 的 1/10, OpenAI 的 1/20, 好像一下子比别人厉害了 10 倍 20 倍, 这有点夸张。
- 因为现在在美国预训练几千亿参数的一个模型其实也到不到 2000 万美元的成本, DeepSeek 把成本差不多压缩到三分之一。
- Meta 和 OpenAl 花的钱多是因为前沿探路, 探路就意味着会有浪费, 而后发追赶是站在别人的肩膀上, 是可以避开很多浪费的。另外算力成本在过去几年是指数型下降的, 不能这么机械的比较。打个不恰当的比方, 创新药的研发需要十年几十亿美元, 而仿制药的研发一定会更快更省。另外成本的统计口径也没有统一的标准, 可以有很大的差别。
换言之，有些媒体宣传DeepSeek超低成本的优势，但这个优势其实没那么大，也不是最重要最出彩的。
宝玉老师提到的一个DeepSeek普通用户能感知到优点——CoT: Chain of thought (思维链)，是顶尖大模型反过来抄的。
思维链是一种训练和推理方法, 将复杂的问题拆分成小步的中间逻辑, 细分逻辑链条。在训练阶段, Deepseek 用标注的 Long CoT 数据微调模型, 让模型生成更清晰的推理步骤, 在强化学习中用 CoT 设计奖励优化, 增强长链推理能力, 并且在此过程中观察到了模型的反思 (回溯推理路径)、多路径推理 (能给出多个解)、aha 时刻 (通过策略突破瓶颈) 等自发行为。
就是下图这个展示AI如何推理思考的部分：
用非常容易理解的话说就是：我们中国团队做出来的产品，世界顶尖团队也在抄，那么这个产品好还是不好呢？
AI六小龙 VS DeepSeek
我们对比AI六小龙和 DeepSeek就能发现他们的不同。
AI六小龙基本上只在简体中文舆论圈受到追捧，其中最受瞩目的月之暗面主打的“长文本”概念，业内并不重视，应者寥寥。
DeepSeek则是引发全世界关注，顶尖大模型团队争相模仿。
高下立判。
笔者一直是AI的深度使用者，月之暗面等国产AI大模型体验后就继续用回ChatGPT，但是自从用过DeepSeek后，我每次使用AI都会看看DeepSeek给出的结果。
表面上看，这些大模型都差不多，但用起来就知道：DeepSeek是有真东西的。
结语
去年，有位在AI六小龙身上押重注的大咖离职，坊间传闻是高层对其投资决定不满。
我们理工科的人脑子死板，不会因为你是投资界大咖，就认为你投的东西就一定是好东西，只会觉得“啊？不会吧？这么贵啊？”
如今看来，的确是买贵了。
- 作者:何北航
- 链接:http://gamesushi.cn/article/1953dd3b-c219-80e4-b990-d2a86ca40089
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