春節(jié)假期，潑天流量降到了DeepSeek的頭上。
大概一周多之前，DeepSeek還算不上太有名氣，在大模型圈之外，外界對它可能多是一頭霧水。然而短短幾天，其就一躍成為業(yè)界頂流，并闖進了公眾視野。
因接連推出的兩款大模型產(chǎn)品，DeepSeek在華爾街掀起風暴，美股科技股一度重挫。周二，英偉達單日蒸發(fā)近6000億美元市值，博通和美光科技等芯片產(chǎn)業(yè)鏈股票也紛紛大跌。雖然周三英偉達反彈漲近9%，但DeepSeek帶來的心理沖擊并沒消散。
“DeepSeek大模型在性能上比肩ChatGpt，可能意味著國產(chǎn)大模型實現(xiàn)突破，這對美股科技股造成了沖擊。”前海開源基金首席經(jīng)濟學(xué)家楊德龍告訴時代周報記者。在他看來，科技股是美股牛市的主要推動力，但投資者擔心其估值產(chǎn)生巨大泡沫。若一些新技術(shù)突破或新模型不需要消耗那么多的GPU，可能會引發(fā)像英偉達等公司的大幅下跌，從而導(dǎo)致美股科技股泡沫破裂。
作為一家成立不到兩年的大模型公司，無論在融資、技術(shù)進展還是輿論層面，DeepSeek一向都動靜不大。而它背后的公司幻方量化（一家頭部量化私募），在此之前也僅是在私募圈出名。出人意料的是，一家私募和一家大模型初創(chuàng)公司，這樣的少見組合誕生了“DeepSeek神話”——無疑令人倍感好奇。
這一切是怎么做到的？
潛行多年
如果從成立時間上看，DeepSeek并無特別之處。自2022年底ChatGPT發(fā)布之后，全球科技圈震動，隨之一系列國產(chǎn)大模型創(chuàng)業(yè)項目面世。DeepSeek搭乘的也是這股潮流，2023年4月，幻方量化高調(diào)宣布進軍大模型，三個月之后，DeepSeek作為獨立公司成立。
但脫胎于幻方量化的DeepSeek，其實技術(shù)積累要更早。
幻方量化成立于2015年，創(chuàng)始人是梁文鋒。在該公司官網(wǎng)上，赫然寫著的是：使用AI投資的對沖基金。按照幻方量化的披露，在公司成立之前七八年時間，創(chuàng)始團隊就在探索將技術(shù)應(yīng)用于投資交易。當時量化投資在國內(nèi)尚未流行，團隊成員在這方面的經(jīng)驗同樣寥寥，出于朦朧的市場感知和技術(shù)理想，梁文鋒團隊仍決定走上這條路。
在這一時期，幻方量化創(chuàng)始團隊從零開始嘗試全自動交易，采用機器學(xué)習(xí)等技術(shù)。2010年是一個轉(zhuǎn)折點，當年股指期貨和融資融券相繼推出，A股投資更活躍和多樣化。一時間，量化投資在國內(nèi)私募基金業(yè)逐漸增加，報道稱梁文鋒團隊也借此收益頗豐。
2015年，幻方量化正式成立，借助AI和數(shù)學(xué)進行量化投資。2016年，幻方量化第一個由深度學(xué)習(xí)算法模型生成的股票倉位上線實盤交易，使用GPU進行計算。而在此之前，算法主要依靠線性模型和傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)算法，模型計算主要依賴于CPU。
自此之后，幻方的量化策略全面AI化。到2017年底，幾乎所有量化策略均已采用AI模型計算。隨后不久，該公司明確宣布AI為主要發(fā)展方向。
所謂量化投資，指的是借助統(tǒng)計學(xué)和數(shù)學(xué)方法，利用計算機程序?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進行分析，尋求獲得超額收益的投資策略。在持倉風格上，量化投資傾向高度分散和多樣化配置，以降低單一資產(chǎn)波動的風險。在決策上，不同于傳統(tǒng)的依靠基金經(jīng)理主觀判斷，量化公司是基于數(shù)據(jù)和模型進行交易。
全面AI化也帶來某些問題，比如復(fù)雜的模型計算需求使得單機訓(xùn)練遭遇算力瓶頸，訓(xùn)練需求和有限的計算資源產(chǎn)生矛盾，幻方量化需要解決大規(guī)模算力的受限難題。在這個背景下，幻方量化在2019年成立了一家AI基礎(chǔ)研究公司，并推出自研的“螢火一號”AI集群，搭載500塊顯卡。同一年，幻方量化規(guī)模擴張，躋身百億私募。2021年，幻方又斥資10億元加碼建設(shè)“螢火二號”，為AI研究提供算力支持。
從事后來看，幻方量化在構(gòu)建AI算力過程中的“囤卡”動作，為它贏得了市場機會。作為國內(nèi)早期的英偉達芯片大買家之一，在ChatGPT爆發(fā)前夜，幻方量化手中的英偉達顯卡數(shù)量就越攢越多。據(jù)幻方量化稱，在2022年時，其用于科研支持的閑時算力高達1533萬GPU時，這意味著每天用于科研而非交易的算力便達4.2萬GPU時。這個水平，大大超越了后來的很多大模型公司。
DeepSeek，就是在這樣的加持下問世。
也交過學(xué)費
幻方量化上演了一個“一朝成名天下知”的精彩故事，在它的敘事版本里，無論做金融交易還是進軍大模型，都是比較純粹的技術(shù)向追求。
一位接近幻方量化的投資人士告訴時代周報記者，他一直很關(guān)注這家公司，并且和團隊成員有過交流。雖然沒有直接接觸過創(chuàng)始人本人，但能感覺出來，相對于商業(yè)盈利，這個團隊的技術(shù)理想色彩是更為濃厚的。
幻方量化希望通過AI量化交易，對金融資產(chǎn)進行定價和投資。金融交易足夠復(fù)雜，又是從起家就介入的領(lǐng)域，對于旨在實現(xiàn)通用人工智能（AGI）的幻方量化而言，這是一個非常合適的切入場景。
早在2020年，點拾投資創(chuàng)始人朱昂曾訪談過幻方量化CEO陸政哲。彼時陸政哲稱，幻方量化將自己定義為一家完全依靠AI來做投資的對沖基金。其模型數(shù)據(jù)來源有三個，分別是行情數(shù)據(jù)、覆蓋全市場的基本面數(shù)據(jù)以及經(jīng)過結(jié)構(gòu)化處理的另類數(shù)據(jù)。用這三類數(shù)據(jù)來訓(xùn)練機器模型，據(jù)此構(gòu)建投資組合，再用精細化的程序化交易完成交易。
這套打法確實效果顯著，在2017年-2020年間，整個量化行業(yè)高速增長，幻方量化的管理規(guī)模也水漲船高。不過，量化交易并非完美，幻方量化在這上面也吃過苦頭。
2021年12月，由于業(yè)績回撤達歷史最大值，幻方量化就業(yè)績不及格發(fā)文致歉?；梅搅炕Q，其人工反復(fù)檢視了AI的投資決策，認為AI選出來的股票從長期價值來說基本上沒問題，但在買賣時點上確實做的不夠好。尤其市場風格劇烈切換時，AI傾向于冒險博取更多收益，這進一步加大了回撤。
量化資管行業(yè)擴張?zhí)?，被認為是另一個原因。幻方量化認為，行業(yè)規(guī)模猛增，導(dǎo)致策略同質(zhì)化嚴重，加大了整體操作的難度。因此，當時幻方量化著手控制總的規(guī)模，同時表態(tài)要加大對策略研究的投入，以重新獲得市場優(yōu)勢。而在監(jiān)管層面，2024年7月份融券業(yè)務(wù)相關(guān)政策發(fā)生重大調(diào)整，轉(zhuǎn)融券業(yè)務(wù)暫停，并且融券保證金比例上調(diào)。此外，程序化交易被進一步強化監(jiān)管。量化行業(yè)似乎告別一段野蠻發(fā)展期。
目前，梁文鋒旗下有兩家百億私募，除了寧波幻方量化（股票策略），另外一家是浙江九章資產(chǎn)（多資產(chǎn)策略）。就業(yè)績而言，據(jù)私募排排網(wǎng)數(shù)據(jù)，過去兩年量化公司的風頭仍然強勢，如2023年百億私募排行榜中，前十名中量化公司占據(jù)六席，在104家上榜私募中，九章資產(chǎn)和幻方量化的業(yè)績分列32和33位。到2024年，量化私募的整體收益仍高于主觀私募，除東方港灣（主觀投資）牢牢把持行業(yè)首位之外，前三十名中量化或主觀+量化的機構(gòu)占據(jù)多數(shù)。不過，幻方量化的業(yè)績同樣算不上突出，僅排在第19位。
在私募排排網(wǎng)有業(yè)績展示的12只產(chǎn)品中，幻方量化旗下產(chǎn)品2024年的收益均值為12.18%，收益中位數(shù)為13.02%。
“還需冷靜看待”
某種程度上，DeepSeek應(yīng)該是幻方量化的深度轉(zhuǎn)型之作。成立之初，該公司就表示將專注在大模型上，從語言大模型到視覺大模型，再到多模態(tài)大模型，堪稱步步為營。
過去一年多，從默默無聞到火爆出圈，DeepSeek經(jīng)歷了一條清晰的產(chǎn)品迭代之路。
在2024年5月之前，DeepSeek相繼推出了DeepSeek Coder（免費且開源的首個模型）、DeepSeek LLM（第一個大語言模型），其中DeepSeek LLM包含670億參數(shù)，在一個包含2萬億token（語言模型中用來表示單詞或短語的符號）的數(shù)據(jù)集上進行訓(xùn)練。在中文表現(xiàn)上，該模型據(jù)稱超越了當時的GPT-3.5。
這兩款模型都沒有引起波瀾，直到隨后發(fā)布的DeepSeek-V2，才讓DeepSeek在圈中出名。DeepSeek-V2是混合專家（MoE）語言模型，包含總參數(shù)達到2360億，每個token激活210億個參數(shù)。在一些行業(yè)測試中，DeepSeek-V2有著不錯的表現(xiàn)。
有意思的是，當時國內(nèi)業(yè)界對這款模型似乎欠缺技術(shù)層面的關(guān)注。DeepSeek-V2之所以被注意到，是由于它在大模型行業(yè)掀起一場價格大戰(zhàn)——DeepSeek在5月出宣布，DeepSeek-V2降價至每百萬Tokens輸入價格為1元、輸出價格為2元，開發(fā)者還能獲得500萬Tokens的免費額度。
這個價格水平，大約相當于GPT-4 Turbo的七十分之一。
隨即互聯(lián)網(wǎng)大廠紛紛跟進，甚至不乏有廠家將價格降得比DeepSeek-V2還低。就在國內(nèi)玩家為價格戰(zhàn)打的火熱時，有硅谷從業(yè)者發(fā)現(xiàn)，DeepSeek-V2采用的多頭潛在注意力機制，有效提升了大模型的性能。
這或許是硅谷較早地正視這家中國初創(chuàng)公司。
據(jù)一位行業(yè)相關(guān)人士解釋，多頭潛在注意力機制是DeepSeek-V2提出的一種注意力架構(gòu)，該架構(gòu)可以顯著降低推理過程中的KV緩存。所謂KV緩存，指的是在大模型的推理過程中，用于存儲先前計算結(jié)果的一種技術(shù)。
到2024年底，DeepSeek繼續(xù)迭代，推出了DeepSeek-V3模型。DeepSeek終于迎來它的GPT-3時刻。
今年1月20日，DeepSeek-R1發(fā)布，在數(shù)學(xué)、代碼、自然語言推理等任務(wù)上，宣稱性能對標OpenAI o1正式版。而它的蒸餾（將大模型的知識遷移到小模型中）小模型，也超越了OpenAI o1-mini。此外，在開源和閉源路線仍有爭議的眼下，DeepSeek宣布R1開源，允許用戶進行“模型蒸餾”，以促進技術(shù)共享。
DeepSeek-R1是一枚重磅炸彈，在性能上為全球業(yè)界矚目之外，更重要的是——它的成本相比競品大大降低。一周之后，DeepSeek趁熱打鐵，又推出開源多模態(tài)模型，被認為在文生圖方面超越OpenAI的DALL-E3。至此，外界對DeepSeek的討論關(guān)注，達到高潮。
與先進大模型保持相近的性能，并在訓(xùn)練成本、運行成本和服務(wù)定價上全面大幅下降，這是DeepSeek震撼科技圈的原因。在這樣的現(xiàn)象級產(chǎn)品出現(xiàn)之前，過去兩年多時間，由于AI業(yè)界對高性能顯卡的追逐，英偉達被一路推上王座。無論在資本市場還是產(chǎn)業(yè)鏈，這個邏輯似乎已經(jīng)確立，沒料到DeepSeek橫空出世，硬生生攪了局。
不過，這場沖擊波能持續(xù)多久，還是個未知數(shù)。DeepSeek的勢頭固然很猛，但是否彌合了國產(chǎn)大模型與國際先進水平之前的技術(shù)代差，正在引發(fā)熱議。另外，DeepSeek通過算法優(yōu)化提升效率，是否就意味著對算力需求的明顯減弱，下結(jié)論也太早。
喧鬧之外，降溫觀察逐漸成為一種聲音?！搬槍ψ罱鼛滋焓虑榈陌l(fā)展，個人覺得還是冷靜看待，肯定其取得的成就，但也要避免情緒化?！鄙鲜鐾顿Y人士如此說道。