文 | 科技旋涡，作者｜贾桂鹏

近日，纽约大学名誉教授Gary Marcus在《Fortune》杂志发表了一篇引人深思的文章，深入分析了国内最新推出的AI聊天机器人DeepSeek。作为人工智能领域的权威声音，Marcus对DeepSeek提出了八个容易被大众忽略的问题，这也从国外的视角阐述了国外学者和媒体对这款新兴产品的看法。

以下是Gary Marcus关于DeepSeek的8个大多数人忽略的问题：

1. DeepSeek r1并不比早期的模型更智能，只是训练成本更低。

DeepSeek r1并没有显著超越早期模型的智能水平。其最大优势在于训练过程中的成本大幅降低，而并非在智能表现上有质的飞跃。

2. 它的运营(“推理”)仍然很昂贵，尤其是如果你希望它像OpenAI的o3那样“思考”更久。

尽管DeepSeek的训练成本较低，但其在推理阶段的运营依然昂贵。尤其是当你想让它进行更长时间的思考时，成本仍然不容忽视，这一点与OpenAI的o3类似。

3. 中国并没有在技术上超越美国。

DeepSeek的出现并不意味着中国在AI技术上超越了美国。尽管DeepSeek采用了一些新的技术，但这些技术很容易被其他公司复制。并且，DeepSeek的系统在准确性方面并没有明显优于其他同类技术。不过，它在工程设计上的优秀表现为其赢得了竞争中的一席之地。

4. Nvidia的霸主地位受到了威胁，市场调整是合理的。

Nvidia在GPU市场的领先地位正面临挑战。随着价格战的到来，市场的调整似乎是不可避免的。尽管如此，Nvidia的威胁并不意味着它将被完全取代，毕竟高端GPU仍然有需求。更大的威胁来自于生成性AI为核心的公司，如OpenAI和Anthropic，因为价格战可能会削弱它们的盈利能力。

5. DeepSeek是一次经济革命和地缘政治的警钟，但这并不直接让我们更接近人工通用智能(AGI)。

DeepSeek的问世代表了一次经济和地缘政治的重大变革，但它并没有直接推动我们更接近人工通用智能(AGI)的实现。DeepSeek的成功可能影响全球AI产业格局，但它并未解决AI的根本难题。

6. AI的价值最终是数万亿的，但由大型语言模型驱动的生成性AI可能并不会如此。

虽然AI的整体市场潜力巨大，可能达到数万亿美元，但由大型语言模型驱动的生成性AI的前景并不一定如此光明。生成性AI在可靠性和幻觉问题上存在固有的缺陷，同时像DeepSeek这样的创新不断降低了价格，几乎接近零。这使得许多AI公司面临着巨大的经济压力，市场的未来充满了不确定性。

7. 孙正义据说向OpenAI投资高达250亿美元，尽管该公司从未盈利，这笔投资要么被看作是明智的决策，要么被认为是一次失误。

据报道，孙正义曾向OpenAI投资了多达250亿美元，虽然OpenAI尚未盈利，且其估值高达3400亿美元。这笔投资或许将被证明是一次聪明的决策，但也可能成为继他向WeWork投资40亿美元、估值470亿美元的失败投资后又一重大的失误。

8. 在新的环境下，继续推进StarGate(星际之门)这一提议的5000亿美元基础设施项目可能没有太大意义。

随着市场环境的变化，继续推进StarGate这个5000亿美元的基础设施项目可能已经没有那么大的实际意义。相较之下，投资于发展更为可靠、且更难被复制的新技术，或许对美国来说是一个更好的选择。

DeepSeek的崛起不仅是中国AI技术的重要突破，也是全球AI产业格局的重大变化。它带来了成本的大幅下降，给传统AI巨头带来了更大的竞争压力。然而，DeepSeek的发展过程仍然充满了不确定性，对于投资者和行业观察者而言，关注生成性AI商业模式中的潜在风险显得尤为重要。通过这篇分析，我们可以更好地理解当前AI领域的发展趋势及其面临的挑战。


                                        
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