紐約大學教授深入分析DeepSeek：八大被忽視的問題

近日，紐約大學名譽教授Gary Marcus在《Fortune》雜誌發表了一篇引人深思的文章，深入分析了國內最新推出的AI聊天機器人DeepSeek。作爲人工智能領域的權威聲音，Marcus對DeepSeek提出了八個容易被大衆忽略的問題，這也從國外的視角闡述了國外學者和媒體對這款新興產品的看法。

以下是Gary Marcus關於DeepSeek的8個大多數人忽略的問題：

1. DeepSeek r1並不比早期的模型更智能，只是訓練成本更低。

DeepSeek r1並沒有顯著超越早期模型的智能水平。其最大優勢在於訓練過程中的成本大幅降低，而並非在智能表現上有質的飛躍。

2. 它的運營(“推理”)仍然很昂貴，尤其是如果你希望它像OpenAI的o3那樣“思考”更久。

儘管DeepSeek的訓練成本較低，但其在推理階段的運營依然昂貴。尤其是當你想讓它進行更長時間的思考時，成本仍然不容忽視，這一點與OpenAI的o3類似。

3. 中國並沒有在技術上超越美國。

DeepSeek的出現並不意味着中國在AI技術上超越了美國。儘管DeepSeek採用了一些新的技術，但這些技術很容易被其他公司複製。並且，DeepSeek的系統在準確性方面並沒有明顯優於其他同類技術。不過，它在工程設計上的優秀表現爲其贏得了競爭中的一席之地。

4. Nvidia的霸主地位受到了威脅，市場調整是合理的。

Nvidia在GPU市場的領先地位正面臨挑戰。隨着價格戰的到來，市場的調整似乎是不可避免的。儘管如此，Nvidia的威脅並不意味着它將被完全取代，畢竟高端GPU仍然有需求。更大的威脅來自於生成性AI爲核心的公司，如OpenAI和Anthropic，因爲價格戰可能會削弱它們的盈利能力。

5. DeepSeek是一次經濟革命和地緣政治的警鐘，但這並不直接讓我們更接近人工通用智能(AGI)。

DeepSeek的問世代表了一次經濟和地緣政治的重大變革，但它並沒有直接推動我們更接近人工通用智能(AGI)的實現。DeepSeek的成功可能影響全球AI產業格局，但它並未解決AI的根本難題。

6. AI的價值最終是數萬億的，但由大型語言模型驅動的生成性AI可能並不會如此。

雖然AI的整體市場潛力巨大，可能達到數萬億美元，但由大型語言模型驅動的生成性AI的前景並不一定如此光明。生成性AI在可靠性和幻覺問題上存在固有的缺陷，同時像DeepSeek這樣的創新不斷降低了價格，幾乎接近零。這使得許多AI公司面臨着巨大的經濟壓力，市場的未來充滿了不確定性。

7. 孫正義據說向OpenAI投資高達250億美元，儘管該公司從未盈利，這筆投資要麼被看作是明智的決策，要麼被認爲是一次失誤。

據報道，孫正義曾向OpenAI投資了多達250億美元，雖然OpenAI尚未盈利，且其估值高達3400億美元。這筆投資或許將被證明是一次聰明的決策，但也可能成爲繼他向WeWork投資40億美元、估值470億美元的失敗投資後又一重大的失誤。

8. 在新的環境下，繼續推進StarGate(星際之門)這一提議的5000億美元基礎設施項目可能沒有太大意義。

隨着市場環境的變化，繼續推進StarGate這個5000億美元的基礎設施項目可能已經沒有那麼大的實際意義。相較之下，投資於發展更爲可靠、且更難被複制的新技術，或許對美國來說是一個更好的選擇。

DeepSeek的崛起不僅是中國AI技術的重要突破，也是全球AI產業格局的重大變化。它帶來了成本的大幅下降，給傳統AI巨頭帶來了更大的競爭壓力。然而，DeepSeek的發展過程仍然充滿了不確定性，對於投資者和行業觀察者而言，關注生成性AI商業模式中的潛在風險顯得尤爲重要。通過這篇分析，我們可以更好地理解當前AI領域的發展趨勢及其面臨的挑戰。