纽大教授分析DeepSeek八大被忽视问题 国外视角解析

纽约大学名誉教授Gary Marcus在《Fortune》杂志发表文章，对国内最新推出的AI聊天机器人DeepSeek进行了深入分析。作为人工智能领域的权威，Marcus提出了八个容易被大众忽略的问题，从国外视角阐述了学者和媒体对这款新兴产品的看法。

DeepSeek r1并没有显著超越早期模型的智能水平，其主要优势在于训练成本较低，并非在智能表现上有质的飞跃。尽管训练成本低，但在推理阶段的运营仍然昂贵，尤其是进行长时间思考时，成本依然很高，这一点与OpenAI的o3类似。

DeepSeek的出现并不意味着中国在AI技术上超越了美国。虽然它采用了一些新技术，但这些技术容易被其他公司复制。DeepSeek在准确性方面并未明显优于同类技术，但在工程设计上的优秀表现为它赢得了竞争中的一席之地。

Nvidia在GPU市场的领先地位正面临挑战，随着价格战的到来，市场调整似乎不可避免。尽管如此，高端GPU仍有需求，更大的威胁来自于生成性AI为核心的公司如OpenAI和Anthropic，因为价格战可能削弱它们的盈利能力。

DeepSeek的问世代表了一次经济和地缘政治的重大变革，但它并未直接推动我们更接近人工通用智能(AGI)。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前景并不一定光明。生成性AI在可靠性和幻觉问题上存在固有缺陷，同时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。

据报道，孙正义曾向OpenAI投资了多达250亿美元，尽管OpenAI尚未盈利且估值高达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470亿美元失败后的又一重大失误。

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难以被复制的新技术，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不确定性，关注生成性AI商业模式中的潜在风险显得尤为重要。这篇分析帮助我们更好地理解当前AI领域的发展趋势及其面临的挑战。