DeepSeek与OpenAI，开源与闭源的较量及未来趋势

美国

美国不再坚持开源，中国接过了开源的旗帜，世上总有国家坚守开源精神。我们的初衷并非借机牟利，而是迈向技术前沿，推动生态进步。中国应从贡献者角度出发，不再 merely 依赖搭便车。DeepSeek通过开源模型，展现中国AI技术实力，提升中国在全球AI领域的影响力，促进国际技术交流与合作。

论营销手段，OpenAI更胜一筹，Sora炒作近一年，如今O3又掀起新一轮话题热议。DeepSeek优于GPT之处并非模型性能，而是训练与推理成本降低了十倍之多。有传闻称OpenAI最新训练因规模过大而失败，不少人认为扩展定律已触及上限，需要探索新的发展路径。然而，DeepSeek的成功表明，当前方法仍具备可观的发展潜力与可能性，值得继续深入研究和优化。只要亲身体验过DeepSeek，就会发现AI是提升生产、工作和生活效率的强大工具。未来属于那些既能掌握AI技术，又精通业务领域的通才型专才，他们能充分利用AI放大自身价值，成为改变时代的超级个体。说到底，两个问题：他无法找到低成本训练方法，不代表此方法不可行，若日后他人研究成功，规模扩大又该如何应对？做空英伟达获利有限，且不具备可操作性。如网友所说，闭源主要有三个原因：其一，技术过于前沿，不便开放源代码。其次，代码过于混乱，不利于开源。第三，过于先进且代码混乱，不便开源。DeepSeek开源虽强，但维护与支持门槛不容忽视，新手和小团队或难驾驭，资源分散还可能引发安全风险。和其他开源AI一样，目的都是吸引投资。DeepSeek V3 的训练成本极低，仅为其他顶级模型的几分之一，这使得中小企业和学术机构也能负担高性能AI模型的训练与使用，大大降低了门槛。

在颠覆性技术面前，闭源带来的优势难以持久。DeepSeek-V3采用MOE（混合专家）架构，这是一种基于分治思想的深度学习模型。与传统单一整体网络处理所有任务的大模型不同，MOE将模型拆分为多个专家子模型，各子模型专注于特定任务，从而提升效率和性能。这种设计更灵活高效，适合复杂多样的应用场景。即便 OpenAI 选择闭源，也难以避免被他人超越。我们将核心价值凝聚在团队之中，让同事在实践中不断成长，积累丰富的经验与专业知识，构建起具备创新力的组织和文化，这才是属于我们的竞争优势和壁垒所在。从商业布局角度考虑，主要有以下三点原因：开源基础模型，保留高级功能进行商业化运作。像MongoDB那样的开源商业模式为今后的商业化奠定用户基础

中国

话说回来，哪家中国公司在开源项目时，明显表现出竞争不过行业领先者、借开源营销获利、为公司博取名声、白白利用开源社区努力的行为？这值得深思。