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　　近日，围绕AI模型DeepSeek的争议逐渐升温。有关DeepSeek成功绕过NVIDIA CUDA的谣言吸引了广泛的关注，然而这是一个误解，同时还衍生出许多其他观点的争论。那么，DeepSeek究竟是什么？它使用了什么技术？又有哪些误区需要澄清呢？

　　DeepSeek是一个新兴的AI模型，致力于通过创新的算法设计来推动人工智能的发展。其核心技术基于深度学习和生成式人工智能，它利用一种名为PTX（Parallel Thread Execution）的编程语言，而PTX实际上是NVIDIA CUDA编程模型的一部分。虽然在公众眼中，这一转变似乎意味着DeepSeek完全摆脱了NVIDIA的依赖，然而事实并非如此。

　　实际上，DeepSeek选择PTX编程的原因是为了提高跨芯片的通信能力，尤其是在H800 GPU的带宽限制下。PTX作为CUDA编译器的中间语言，最终仍需被编译成可在NVIDIA GPU上执行的机器码。因此，即便DeepSeek在某些性能指标上有所突破，但从根本上来说，它依然离不开CUDA生态的支持。

　　另一个颇具争议的话题是DeepSeek的训练成本。关于DeepSeek仅以600万美元完成训练的说法，虽然从技术报告看是正确的，实际数据略有差异，只有557.6万美元。然而，很多人对这个数字感到震惊，是因为他们忽视了训练成本并不等于大模型开发成本。

　　根据DeepSeek的技术报告，其完整训练消耗的GPU小时数为278.8万小时，这意味着每小时的使用成本仅为2美元，这个价格在业界确实显得十分低廉。然而，该报告并没有详细披露整体投入的软硬件成本、数据采集、软件开发及人力资源等多个方面。对于大模型的开发而言，557.6万美元只是整个项目成本的一部分。

　　更令人振奋的是，DeepSeek已经成功接入了美国五大科技巨头，包括NVIDIA、微软、英特尔、AMD和AWS。这表明DeepSeek的技术实力得到了行业认可，称得上是一个有价值的竞争对手。不同于某些媒体过度解读这些接入的意义，实际上这些巨头更多是在拓展自己的生态，而DeepSeek的加入也在一定程度上丰富了市场选择。

　　人红是非多，DeepSeek的迅速崛起也伴随了一些声音，比如它在遭遇攻击时被称为“复仇者联盟”的集体救场，这种看似戏剧化的戏码其实是对DeepSeek吸引力的另一种体现。不过，值得注意的是，对于模型的误解与调侃，提醒人们需要保持理性思考也是十分重要的。

　　在使用DeepSeek的过程中，我们能够感受到这一产品在文本生成上的出色表现，输出的内容不仅不显得刻板，还更像自然人表达的语言风格。然而，值得注意的是，在某些情况下，模型仍然存在一定的幻觉问题，如无法准确比较两个数字大小的问题，这些值得官方持续关注并加以改善。

　　DeepSeek的发展历程提醒我们，创新技术在提升用户体验的同时也带来了新的讨论与挑战。尽管有关DeepSeek的谣言层出不穷，但深入分析其背后的技术与数据，不难看出它的商业价值与发展潜力。未来，随着AI市场的进一步发酵，以下几个方面将在行业中逐渐突显。

　　首先，我们可能会看到更多的创业公司依靠优质的算法而非仅仅是算力，在这个变革的时代，AI技术在各个行业的运用也将愈加广泛。其次，低算力需求或将促使更多国产算力卡的崛起，带动自主技术的发展。这一现象将使得AI创业者不再拘泥于高成本下的算法竞争，而是回归到技术创新与应用场景的深度融合。

　　面对新时代的AI趋势，普通用户亦可利用像简单AI这样的工具来提升创作效率，结合自身的专业知识，探索更多可能的场景。总之，DeepSeek的学习与发展不仅是技术上的突破，更是对整个AI行业的深远影响。