DeepSeek：智能算法降低算力需求

DeepSeek 凭借其独特的智能算法，在降低算力需求方面取得了重大突破。它运用智能算法提高数据效率，从数据处理的各个环节入手，优化数据的采集、存储、传输和利用方式。

通过对数据的高效筛选、清洗和特征提取，使得模型在训练过程中能够更精准地捕捉数据中的关键信息，减少不必要的计算资源浪费。这种对数据效率的提升，直接导致了对算力需求的大幅降低。

DeepSeek-V3 的低算力优势

以 DeepSeek-V3 为例，其卓越的低算力优势展现得淋漓尽致。DeepSeek-V3 拥有高达 671B 的参数，训练数据包含 14.8T 高质量 token。如此庞大的模型和海量的数据，按照传统的 AI 训练模式，需要消耗巨大的算力资源。

然而，DeepSeek-V3 整个训练过程只需要 280 万个 GPU 小时，这一数据远低于同类型的 Llama 3 等模型。这意味着，在实现相近甚至更优的模型性能的前提下，DeepSeek-V3 的训练成本降低了近 60%。

低算力优势的深远影响

这种低算力优势所带来的成本降低，具有多方面的深远影响。对于科研机构而言，能够以更低的成本进行大规模的 AI 模型研究和实验，加速科研成果的产出，推动 AI 技术在学术领域的快速发展。

对于企业来说，降低的训练成本使得更多企业有能力涉足 AI 领域，开展 AI 相关的业务创新和产品研发，提升企业的竞争力和市场适应性。

从宏观层面来看，低算力优势有助于 AI 技术在更广泛的领域得到应用和普及，加速各行业的数字化转型和智能化升级，推动整个社会的科技进步和经济发展。