一、 春雷惊世，深度求索
1. 从人工智能的iPhone时刻说起
2. 大国竞争的制高点
(1) 谷歌前CEO Eric Schmidt的斯坦福密谈
(2) AGI：人工智能的597.9高地
3. Scaling Law – 美式火力迷信
(1) 狂轰滥炸，只做Scale Out（堆算力）、对Scale Up（改良算法）不思进取
(2) 蒸馏、量化压缩、强化学习，学术界的“小米加步枪“
(3) 为保领先优势，Open AI闭源变成“Closed AI”
4. 深度求索 — 七大技术创新、打破AI霸权
(1) 核心思路：极致平行化、不浪费任何一发弹药
(2) 借鉴学术界四大经验：CoT, MoE, MLA, 和蒸馏, 虽非DeepSeek首创，但是DeepSeek把它们玩转
(3) 工程实现三大绝招：
1) 首创模型间负载均衡，把网络技术用到大模型内部
2) 优化算子与数据存放提取节奏与方式，使显存效率提高，解决带宽瓶颈
3) 迂回穿插，绕开英伟达CUDA层，直接到大后方用GPU汇编语言PTX构筑工事，数据传输效率大幅提高，并且可兼容国产（华为）GPU
二、 七大技术特点拆解
1. 思维链（CoT）：提升大模型推理能力
(1) 技术简介：
1) 什么是思维链？通过分步推理让模型更接近人类的逻辑思维。
2) 如何通过显式分解任务步骤提升复杂任务的准确率（如数学推理、逻辑判断）。
(2) 商业价值：
1) 应用场景：财务分析、法律文书审核、复杂业务流程自动化。
2) 优势：提高模型在决策和推理中的透明性与可靠性。
(3) DeepSeek如何借用、产生了什么效果
1) 多步骤分解问题，便于把复杂问题分工处理
2) 每个处理单元可以小型化+平行化
2. 混合专家模型（MoE）：大模型的高效扩展
（1) 技术简介：
1) 通过动态激活部分专家网络，实现参数规模的高效利用。
2) 解决的问题：在保持模型性能的前提下降低计算成本。
（2) 商业价值：
1) 应用场景：高并发需求的个性化推荐系统、实时响应的智能助手。
2) 优势：大幅降低算力需求，节省企业部署和运营成本。
（3) DeepSeek如何借用、产生了什么效果
1) 让不同“专家”（创作、设计、分析、聊天、编程、科学运算等）使用不同精度，通过混合精度训练，以及把量化压缩（Quantization）最大化，实现在不牺牲性能的情况下极大降低训练和推理成本。
2) 实现逻辑性比ChatGPT更严谨的推理
3. 蒸馏（Knowledge Distillation）：模型轻量化的关键技术
（1) 技术简介：
1) 蒸馏的原理：通过大模型（教师模型）指导小模型（学生模型）的学习，保留关键能力。
2) 解决的问题：在资源受限的环境中部署高效模型。
（2) 商业价值：
1) 应用场景：移动端AI应用、小型IoT设备上的智能模型部署。
2) 优势：降低硬件依赖，扩展AI技术的应用范围。
（3) DeepSeek如何借用、产生了什么效果
1) 用已经训练好的顶级大模型（包括GPT o1和DeepSeek R1）,打造小型化推理版本, 极大降低用户使用成本
2) 消除对GPU的依赖，扩展DeepSeek的应用范围
4. 多头潜在注意力(MLA)：理解复杂输入的关键
（1) 技术简介：
1) MLA的核心概念：通过多个注意力头捕获输入数据的不同特征和关系。
2) 解决的问题：提升模型对多模态数据（如图像和文本）的理解能力。
（2) 商业价值：
1) 应用场景：多模态搜索引擎、智能客服中的语音和文本融合分析。
2) 优势：更精准地理解复杂输入，提升客户体验。
（3) DeepSeek如何借用、产生了什么效果
1) 平行化/提高并发：提高理解输入Prompt的能力，便于拆解目标进行下一步的路由
2) 投机性偷步：同时执行若干个较大概率路径
5. 负载均衡：优化系统性能的关键手段
（1) 技术简介：
1) 通过合理分配任务，确保系统资源高效利用，避免性能瓶颈。
2) 常见实现方式：
a) 硬件负载均衡：基于专用设备（如负载均衡器）。
b) 软件负载均衡：通过算法和规则动态调度任务。
（2) 商业价值：
1) 应用场景：云计算平台服务、企业内部服务器群组、在线业务高并发处理。
2) 优势：
a) 提高系统稳定性：避免因单点过载导致的服务中断。
b) 优化用户体验：保证高并发场景下的快速响应。
（3) DeepSeek如何借用、产生了什么效果
1) 平行化：使用软件负载均衡，对MoE网络里的专家资源进行调度，确保资源利用率最大化及延时最小化
6. 存储换取带宽：AI计算性能的瓶颈与突破
（1) 技术简介：
1) GPU显存：存储用于计算的数据（如模型参数、输入数据）的空间，其大小直接影响模型训练规模和推理速度。
2) 带宽：GPU与显存之间的数据传输速率，影响计算任务的执行速度。
3) 挑战：
a) 显存不足：限制了大模型的训练和推理能力。
b) 带宽瓶颈：导致GPU计算能力无法完全发挥。
（2) 商业价值：
1) 应用场景：大规模AI模型训练（如Transformer模型）、视频流处理、实时分析。
2) 优势：
a) 优化显存利用：通过技术手段（如混合精度训练、显存压缩）支持更大规模的模型。
b) 提升带宽效率：通过硬件和软件优化提高数据访问速度。
（3) DeepSeek如何借用、产生了什么效果
1) 精准优化：H800等GPU所“阉割”的主要是NVLINK的带宽，因此节省带宽是提高性能的突破口
2) DeepSeek通过改造数据存储节奏，加大显存利用率，降低对带宽的消耗，把阉割版英伟达GPU的性能用到极致
7. PTX精细化性能调优：GPU计算的底层优化
（1) 技术简介：
1) 什么是PTX：PTX（Parallel Thread Execution）是NVIDIA CUDA编程的中间汇编语言，用于描述GPU上的并行计算任务。
2) PTX的优势在于灵活性：开发者可以通过PTX直接优化底层代码以提升GPU计算性能。
（2) 商业价值：
1) 应用场景：高性能AI模型训练、实时图像渲染、科学计算。
2) 优势：
a) 提供更高的性能优化空间：通过直接操作GPU的指令集。
b) 灵活适配硬件：支持不同GPU架构的性能调优。
（3) DeepSeek如何借用、产生了什么效果
1) 通过PTX优化大规模神经网络的训练效率， 将计算时间缩短了30%，显著降低了云资源成本。
三、 DeepSeek对全球AI格局的影响
1. 国家战略：人工智能作为“新基建”重点领域 重要性提高
2. 能源霸权（Energy Supremacy）：核聚变 重要性降低
3. 算力霸权（Computing Power Supremacy）：量子计算 重要性降低
4. 国产芯片：重要性提高
(1) GPU: 聚焦生态建设
(2) ASIC / TPU: 新架构才是最好的突破口
(3) 高速连接: Infiniband的国产替代, 高带宽RDMA, CXL等
(4) 高速存储： HBM4、NVMe-oF、Gluster Storage、存算一体
四、 数据层面
1. DeekSeek使用中文进行思考、效率比使用英语高
2. 中文语料严重稀缺
(1) 与传统企业深度结合，推动数字化转型
(2) 从“数字化转型”进一步跨越到“数据化升级“
(3) 数据牧场（Data Farm）
3. 多语言场景, 包括语音
(1) 方言、文化、和行业术语的深度适配
4. 工具链
(1) 谁是中国的Databricks
(2) 内核都一样，工程封装定胜负
五、 应用垂直行业的定制化机会
1. 中国特有应用场景（如电商、社交、政务）的需求
2. 医疗、教育、金融等高价值行业的垂直大模型
3. 从企业内部自用（智能客服、文档生成、知识管理等）扩展到对外提供行业数据服务
分组讨论：以自身行业/企业为例，讨论如何利用DeepSeek高效生产“行业数据“
六、 庞大的C端用户基础和商业化潜力
1. 海量用户带来“量变到质变“的机会
(1) 微信、抖音、淘宝、美团、百度、网易云音乐等各种称霸多年的App都处于最容易被颠覆的时候
(2) 微信诞生在“iPhone时刻“后三年，QQ无法彻底自我革命
(3) 文娱及游戏产业链翻天
2. 广告、电商、内容生成等领域的变现路径明显优于海外
七、 机器人及具身智能
一、 制造业优势
二、 人口密集生活环境：机遇与挑战并存
(1) 规模效应明显
(2) 成本优势巨大
(3) 对敏捷度与环境理解力要求极高
(4) 3D地图（室内与室外）需求
三、 国防军工
八、 总结与分享
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