随着人工智能大模型的快速发展，算力和成本已成为制约其进步与应用的核心问题。由浙江大学王则可撰写的《2025年DeepSeek模型优势：算力、成本角度解读报告》从技术与经济两个维度，深入剖析了DeepSeek模型在算力优化和成本控制方面的独特优势。

报告亮点如下：

算力优化：技术创新突破瓶颈

1. 混合专家模型（MoE）架构：DeepSeek采用1个共享专家+256个路由专家的架构，每次Token仅激活370亿参数（占总参数量的5.5%），大幅减少了计算量。
2. 多头潜在注意力（MLA）技术：针对美国对HBM芯片的禁令，DeepSeek通过低秩压缩KV，使KV Cache使用降低93.3%，显著提升了推理性能并降低了成本。
3. 自研轻量级框架与PTX优化：DeepSeek通过自研轻量级框架、FP8训练和DualPipe技术，提升了算力密度和计算通信重叠度，并绕开了CUDA的部分限制。

成本控制：高效训练与推理

1. 训练成本显著降低：DeepSeek-V3模型的训练成本仅为557.6万美元，相比其他主流大模型（如Llama 3.1）大幅降低。
2. 推理效率提升：通过优化推理效率，DeepSeek在保持性能的同时，进一步降低了推理成本。

应对算力限制：突破与展望

1. 技术突破：DeepSeek通过知识蒸馏、混合精度训练等技术，有效应对了美国在高端芯片和HBM芯片上的限制。
2. 未来展望：随着国内工艺突破（如中芯国际）和高算力密度支持（如华为），DeepSeek有望实现“战术穿插”与“火力覆盖”的结合，推动国内AI产业的进一步发展。

报告背景与意义

在全球AI竞争加剧的背景下，DeepSeek通过技术创新和成本优化，为国内AI发展提供了新的思路和解决方案。报告指出，尽管DeepSeek在模型性能上难以全面超越国外先进模型，但其低成本优势使其在国际竞争中具备独特竞争力。

总结

《2025年DeepSeek模型优势：算力、成本角度解读报告》为理解DeepSeek在算力优化和成本控制方面的突破提供了重要视角。报告不仅展示了DeepSeek在技术创新上的优势，还对未来AI发展提出了前瞻性建议。随着国内技术的不断进步，DeepSeek有望在全球AI领域占据重要地位

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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