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。
