共计 1788 个字符，预计需要花费 5 分钟才能阅读完成。
近日，DeepSeek 发布的 R1 模型在整个科技圈引起了巨大轰动，尤其是在美国一直处于领先地位的 AI 领域。R1 模型以更低的成本超越了多个美国头部模型，并且完全开源，甚至有美国 Meta 员工爆料称公司感到恐慌。
本周一，DeepSeek 带来的冲击仍在持续，具体表现为美股大幅下跌，尤其是半导体股，从盘前到收盘一路走低。英伟达更是创下周一收跌 16.79% 的纪录，市值蒸发 5900 亿美元，这一跌幅创下了美国金融史记录。
周一收盘时，英伟达股价报 118.42 美元，跌幅 16.97%，单日蒸发市值近 6000 亿美元，创美股最高纪录；台积电股价报 192.52 美元，跌幅 13.23%；ARM 股价报 145.96 美元，跌幅 10.19%；阿斯麦股价报 690.15 美元，跌幅 5.75%；美光科技股价报 91.11 美元，跌幅 11.71%。此外，美股三大指数收盘涨跌不一，道指涨 0.65%，标普 500 指数跌 1.46%，纳指跌 3.07%。
DeepSeek 给了美国科技巨头一点“中国震撼”，英伟达发言人 27 日表示，“DeepSeek 是一项出色的人工智能进步，也是测试时间缩放的完美例子。”“DeepSeek 的工作说明了如何使用该技术创建新模型，利用广泛可用的模型和完全符合出口管制的计算。”
然而，DeepSeek 显然不准备就此止步。1 月 28 日凌晨，DeepSeek 发布了名为 Janus-Pro 和 JanusFlow 的一系列开源多模态 AI 模型。DeepSeek 表示，这款大模型是 2024 年 11 月发布的 JanusFlow 大模型的高级版本；相较前代模型，Janus-Pro 优化了训练策略、扩展了训练数据，模型也更大。Janus-Pro 在多模态理解和文本到图像的指令总功能方面取得了重大进步，还增强了文本到图像生成的稳定性。
DeepSeek 的展示图显示，在文生图 GenEval 和 DPG-Bench 基准测试中，Janus-Pro-7B 的准确率较前代 Janus 大幅提高，准确率测试结果分别为 80% 和 84.2%，高于包括 OpenAI DALL-E 3 在内的其他对比模型，Janus 的准确率分别为 61% 和 79.7%。
其中，Janus-Pro 是统一多模态与生成的创新框架，通过解耦视觉编码的方式，提升模型在不同任务中的适配性与性能。该模型可适配视觉问答、图像标注等多模态场景。而 JanusFlow 是通过生成流与自回归语言模型融合实现统一框架；不仅能处理理解任务，还能够生成高质量图像。这标志着 DeepSeek 将进军文生图领域。
DeepSeek 的 R1 模型能让美国众科技公司关注并对美股造成巨大影响，主要有两个核心原因。一是在目前中美都在 AI 赛道发力的情况下，DeepSeek 撼动了美国一直以来保持的领先地位。自 2022 年底 GPT3.5 发布以来，无论是 OpenAI，还是谷歌、苹果，美国科技公司在大模型领域都处于引领者姿态；而中国的科技公司虽然也紧随其后开发出多个大模型，且有一定的实际应用，但一直处于追赶者地位似乎是业内共识。而 DeepSeek 打破了这种“刻板印象”，其 R1 模型在第三方测试中，表现全部优于美国一众头部模型。因此，Meta 等公司对此“表现紧张”不难理解。
第二个核心原因是，当前受美国制裁影响，中国公司无法使用高端芯片，在算力资源上处于劣势。然而，就是在这种情况下，DeepSeek 仍然能够开发出领先模型，一定程度上说明当前 AI 大模型所需的算力资源被高估了。举个例子，此前被认为需要 1 万块顶级 GPU 才能开发的产品，现在 100 块“阉割版”GPU 也能实现。DeepSeek 为其他科技公司提供了新的选择，即在有限条件下，可以通过技术优化而非大量购买芯片进行 AI 研发。所以这就对 AI 高端芯片产品需求造成影响，因此英伟达、台积电、阿斯麦等芯片产业链企业股价和市值下挫。
此前，DeepSeek 创始人梁文锋在接受采访时表示，中国 AI 不可能永远处在跟随的位置。经常说中国 AI 跟美国有一两年差距，但真实的差距是原创和模仿之差。如果这个不改变，中国永远只是追随者，所以有些探索也是逃不掉的。英伟达的领先，不只是一个公司的努力，而是整个西方技术社区和产业共同努力的结果。他们能看到下一代的技术趋势，手里有路线图。中国 AI 的发展，同样需要这样的生态。很多国产芯片发展不起来，也是因为缺乏配套的技术社区，只有第二手消息，所以中国必然需要有人站到技术的前沿。
