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　　具体来说，他们发现了DeepSeek“蒸馏”OpenAI模型的迹象。即使用更大模型的输出来提高较小模型的性能，从而以较低成本在特定任务上取得类似结果。

　　各方消息汇总来看，微软和OpenAI对DeepSeek的质疑还处于调查中。根据微软工作人员的说法，DeepSeek可能在去年秋天调用了OpenAI的API，这可能导致数据泄露。

　　按照OpenAI的服务条款规定，任何人都可以注册使用OpenAI的API，但是不能使用输出数据训练对OpenAI造成竞争威胁的模型。

　　而对于模型蒸馏，在行业内，一些开源模型的服务条款允许蒸馏。比如Llama，DeepSeek此前也在论文中表示使用了Llama。

　　IBM对知识蒸馏的文章中也提到，大多数情况下最领先的LLM对计算、成本提出太高要求知识蒸馏已经成为一种重要手段，能将大模型的先进能力移植到更小的（通常是）开源模型中。因此，它已经成为生成式AI普惠化的一个重要工具。

　　而DeepSeek R1并非只是简单蒸馏模型，OpenAI首席科学家Mark Chen表示：DeepSeek独立发现了OpenAI在实现o1过程中所采用的一些核心理念。同时他也认可了DeepSeek在成本控制上的工作，并提到蒸馏技术的趋势，表示OpenAI也在积极探索模型压缩和优化技术，降低成本。

　　所以总结一下，模型蒸馏技术在学术界、工业界都非常普遍且被认可，但是违反OpenAI的服务条款。

　　他表示并没有把DeepSeek看做是竞争对手，认为DS最新模型的水平和他们7-10个月前相当，只是成本大幅降低。同时他还认为，DeepSeek整个公司的成本投入（非单个模型训练成本）和Anthropic的AI实验室差不多。

　　大模型是指包含超大规模参数(通常在十亿个以上)的神经网络模型。神经网络模型则是指基于神经网络结构构成的数学模型，它受到人脑神经系统结构的启发，由人工神经元(节点)和它们之间的连接组成。这些连接具有权重，可以通过学习过程进行调整，从而使得神经网络能够学习和适应输入数据的模式。2023年全球大模型行业市场规模达到210亿美元。初步估算，2024年全球大模型行业市场规模将达到280亿美元，未来五年复合增速将达到36.23%。

　　从区域市场来看，根据斯坦福大学人工智能研究所(Stanford HAI)于2024年4月发布的《2024年人工智能指数报告》，2019-2023年全球基础大模型发布累积数量中，数量最多的国家是美国，2023年美国发布了基础大模型109个，占比达69%，其次是中国和英国。

　　当前全球AI大模型行业正处于技术创新与商业化加速推进的阶段。OpenAI、Google、微软等美企处于领先地位，主导生成式AI、自然语言处理等领域，模型如GPT系列和PaLM广泛应用。Meta等公司探索开源模式，增强生态影响力。行业趋势包括模型规模扩张、多模态能力提升和垂直领域优化，但高计算成本与安全性挑战仍是主要问题。

　　一是在Scaling Law放缓的情况下，AI算力仍可透过优化训练方式持续成长，并有利挖掘新应用。

　　过去1-2年，投资者对AI服务器供应链的投资逻辑，主要基于AI服务器的出货量在Scaling Law依然有效的情况下可持续增长。但Scaling law的边际效益开始逐渐递减，市场开始关注以DeepSeek为代表的通过Scaling law以外的方式显著提升模型效益的路径。

　　第二个趋势是API/Token价格的显著下滑，有利于加速AI应用的多元化。

　　郭明錤认为，目前从生成式AI趋势中获利的方式，主要还是“卖铲子”和降低成本，而不是创造新业务或提升既有业务的附加值。

　　而DeepSeek-R1的定价策略，会带动生成式AI的整体使用成本下降，这有助于增加AI算力需求，并且可以降低投资人对AI投资能否获利的疑虑。

　　同时，郭明錤表示，只有大量部署者才会遇到Scaling law边际效益的放缓，因此当边际效益再度加速时，英伟达将依然是赢家。

　　更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《2024-2029年全球及中国大模型产业发展前景与投资战略规划分析报告》

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