AI及数据中心行业分析完整版Part4-DeepSeek模型分析+AI算法发展需求及投资前景

DeepSeek模型分析+AI算法发展需求及投资前景概述

相思半

1071人浏览 · 2025-02-08 08:38:01

相思半 · 2025-02-08 08:38:01 发布

DeepSeek大模型与其他热门大模型（如Open AI o1）的能力对比：

（图源网络，侵删）

Deepseek-国产AI的优化

“成本骤降：AI界的“拼多多”

一、DeepSeek的R1的预训练费用只有557.6万美元，及约2000个英伟达专用芯片就完成了新模型的训练，而OpenAI训练ChatGPT-4o所花费的成本高达7800万美元甚至是1亿美元，还需要上万张GPU芯片；DeepSeek的R1仅是OpenAI GPT-4o模型训练成本的不到十分之一。

二、多项创新技术：

历经推理导向强化学习（Reasoning-oriented Reinforcement Learning）重点提升模型在推理密集型任务（如编码、数学、科学和逻辑推理）上的性能，添加了语言一致性奖励；

拒绝采样和监督微调（ Rejection Sampling and Supervised Fine-Tuning ）可以利用人类的先验知识来引导模型，又可以发挥强化学习的自学习和自进化能力；

全场景强化学习（Reinforcement Learning for all Scenarios）的多阶段训练解决 DeepSeek-R1-Zero的缺陷，提升模型的应用能力

三、超高的性能

DeepSeek-R1展现出了与OpenAI o1相当甚至在某些方面更优的性能。在MATH基准测试上，R1达到了77.5%的准确率，与o1的77.3%相近；在更具挑战性的AIME 2024上，R1的准确率达到71.3%，超过了o1的71.0%。在代码领域，R1在Codeforces评测中达到了2441分的水平，高于96.3%的人类参与者。”

原文链接：国产AIDeepSeek究竟强在哪，有何差异化竞争优势_deepseek和国内其他ai的本质区别-CSDN博客文章浏览阅读1.2k次，点赞7次，收藏14次。本书从新时代的新市场和新趋势出发，如：元宇宙、Web 3.0、资产数字化、反垄断、要素市场化配置、非同质化通证（non-fungible token，NFT）等，以企业数字化转型为核心，以区块链等数字化技术为基本点，以场景为基本面，勾勒了数字化时代分布式商业演化的新趋势，以及其对企业经营管理的影响，提出了数字化时代企业数字化转型的新策略和分布式经营管理的低成本、高效率发展方案。在更具挑战性的AIME 2024上，R1的准确率达到71.3%，超过了o1的71.0%。是没有人为干预的强化学习。_deepseek和国内其他ai的本质区别https://blog.csdn.net/qq_43218591/article/details/145392538https://blog.csdn.net/qq_43218591/article/details/145392538

AI算法优化展现良好的投资前景

1.医疗健康：

智能诊断与治疗： AI通过分析医学影像、基因组数据和电子病历，辅助医生进行疾病的早期筛查和精准诊断，提高诊断效率和准确性。

个性化医疗：基于患者的健康数据，AI能够制定个性化的治疗方案，提升治疗效果和患者满意度。

2. 金融服务：

风险管理： AI通过大数据分析和机器学习，帮助金融机构识别和预测潜在风险，优化风险控制策略。

智能投顾： AI根据客户的财务状况和投资偏好，提供个性化的投资建议，提升投资决策的科学性和准确性。

3. 自动驾驶：

环境感知与决策： AI通过传感器和深度学习算法，实现对周围环境的实时感知和分析，支持自动驾驶系统的决策制定。

路径规划与控制： AI根据交通状况和道路信息，优化行驶路径和控制策略，提高驾驶安全性和效率。

4. 智能制造：

生产优化： AI通过实时监控生产线，分析数据，优化生产流程，提高生产效率和产品质量。

预测性维护： AI分析设备运行数据，预测设备故障，提前进行维护，减少停机时间和维修成本

人工智能行业发展的需求

AI训练离不开海量优质数据及算力

大规模数据集是深度学习的核心：

深度学习模型，尤其是神经网络，有着数百万、甚至数十亿的参数，它们需要通过大量的数据来进行优化。数据越丰富，模型就能从中学习到更复杂的特征和模式，从而提高准确性。

复杂的计算需求：

训练深度学习模型时，特别是大型的神经网络（如BERT、GPT系列等），涉及大量矩阵运算和参数（通过tokens/tokenization输入调整参数值）更新。在训练过程中，模型需要处理和计算海量的数据和参数，这就需要高效的计算资源，尤其是GPU（图形处理单元）和TPU（张量处理单元），它们能够并行处理复杂的运算任务。

数据为模型提供了学习的基础和依据，而算力则保证了模型能够在合理的时间内完成训练和推理。两者的紧密结合，促使AI技术能够在各个领域取得突破并实现实际应用。