DeepSeek 的开源推动本周进入了更激烈的阶段。中国人工智能实验室在 Apache 2.0 许可下在 GitHub 上发布 DeepInfer（其生产人工智能服务背后的推理框架）一天后，其研究人员用异常好斗的语言升级了围绕这一问题的争论，宣称开放人工智能和封闭人工智能之间的较量是“人类的两种未来、两种命运之间的决定性战斗”。
该框架的发布本身引起了迅速关注，周一 Hacker News 对其进行的讨论吸引了数百人点赞后，几天之内就获得了超过 5,500 名 GitHub 明星。但据《南华早报》和彭博社报道，此次发布的言论和经济学主张表明了 DeepSeek 现在的定位：不是作为低成本替代方案，而是作为为行业未来而战的开源运动的旗手。有关本次比赛的更多信息，请参阅我们的 AI 模型报道。
“全面胜利”：DeepSeek 划定战线
在周二的社交媒体帖子中，高级研究员陈德利将开源和闭源人工智能定义为人类两种根本不同的未来。 “开源与闭源……人类的两种未来、两种命运之间的决战，”陈写道。 “无论他们想战斗多久，我们都会战斗。直到完全胜利。”
在中美人工智能技术竞争加剧之际，这是中国行业人士迄今为止最强烈的言论之一。 Chen 的同事提出了更具商业性的观点：DeepSeek Harness 团队的领导者崔天一表示，该公司希望全球更多的企业和组织能够“部署 DeepSeek 模型并从中获利”——这一宣传直接针对云提供商和企业来决定将推理预算花在哪里。
声明：每 GPU 小时 38 美元
除了这些言辞之外，还有一个具体的数字。 DeepSeek 在中国问答平台知乎上发表的一篇技术文章中声称，根据非高峰定价，在 DeepInfer 上运行其 V4.1-Flash 模型的单个计算集群可以产生相当于每个 GPU 每小时 38 美元的收入。
该框架的效率技术支撑了这一数字。据该公司称，DeepInfer 通过将之前处理过的信息保留超过 72 小时来提高成本效率，从而减少通常会增加服务成本的重复计算。 DeepSeek 没有透露其运营成本或利润率，因此每个 GPU 的数据仍然是公司的声明，而不是经过审计的结果，但它是一个异常具体的数据，独立的云运营商现在可以直接测试它，因为模型和服务堆栈都是公开的。
DeepInfer 运行于什么之上
DeepInfer 专为 DeepSeek-V4.1-Flash 量身定制，这是 9 月份发布的开放权重模型，采用新架构，减少了运行所需的内存，同时优于该公司早期的 V1 Pro 模型。根据第三方基准测试公司 Artificial Analysis 的说法，周六发布的更新使其成为世界上最强大、最具成本效益的开放重量模型之一。
值得注意的是，该框架同时针对两个硬件生态系统：Nvidia 的 SM100 Blackwell GPU 和华为的 Ascend 950 芯片。这种双重支持使运营商能够在中国芯片以及受美国出口管制的芯片上提供前沿级开放模型——这是封闭供应商无法比拟的灵活性，并且可以减轻任何单一硬件限制的影响。作为一种开放权重模型，V4.1-Flash 可以由第三方云提供商在自己的基础设施上提供服务，DeepSeek 表示，开源 DeepInfer 将帮助社区降低计算成本、减少能源使用，并使 AI 变得更加实惠。
公开与封闭的战斗升级
该框架与美国领先的实验室发生了直接冲突。 Anthropic 首席执行官达里奥·阿莫迪 (Dario Amodei) 多次表示，开源人工智能对人类构成风险，并指责中国公司窃取美国人工智能技术——中国业界人士公开否认这一说法。 DeepSeek 的高管现在在公开场合提出相反的观点：开放模式运行成本更低，采用更自由，对于无法吸收封闭边界定价的国家和公司来说更好。
DeepInfer 本身并不是一个从头开始的产品。正如存储库文档所示，它将 DeepSeek 在过去两年中逐一发布的专用内核（包括 FlashMLA、DeepGEMM 和 DeepEP）连接到一个内置模型和采样器执行的运行时中。策略是一致的：放弃从内核到服务框架的完整堆栈，并在效率和开放性而不是排他性上竞争。
看什么
三件事将证明“全面胜利”的说法是否有实质内容。首先，采用情况：西方和第三方云提供商是否大规模集成 DeepInfer 进行 V4.1-Flash 托管。其次，验证：独立运营商是否在真实工作负载下重现了每小时 GPU 38 美元的收入主张。第三，封闭供应商的反应，其定价能力取决于 DeepSeek 正在积极努力缩小的效率差距。彭博社指出，该工具旨在广泛削减人工智能运营成本——如果这一说法成立，封闭式人工智能定价的压力只会加剧。
---
保持人工智能领先地位获取最新的人工智能新闻、分析和突破——尽在一个地方。
阅读更多人工智能新闻 →
