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时间进入2023年，尽管AI大模型仍在如火如荼地发展，但国内的“百模大战”似乎渐渐有偃旗息鼓的苗头。
原因无他，只是大模型训练起来太贵了。研究机构Epoch AI提供的数据显示，大模型训练成本在2022年之后出现爆炸式增长（见图3-1）。2023年，OpenAI首席执行官奥尔特曼透露，GPT-4的训练成本超过1亿美元，而GPT-3的训练成本仅为460万美元，两代产品间成本飙升了20多倍。谷歌在其后发布的Gemini的训练成本达到了令人咋舌的1.91亿美元，这还没有将研究人员的薪酬计算在内。
图3-1 大模型训练成本呈爆炸式增长
注：数据均系四舍五入后的结果，不包括员工薪资。
图片来源：https://www.statista.com/chart/33114/estimated-cost-of-training-selected-ai-models/。
如此高的训练成本注定了大模型竞争是一个“贵族游戏”，也许只有现金流充足的互联网巨头们才是拥有上桌资格的“玩家”。2023年伊始，起初观望的各家大厂已纷纷入局大模型，抢滩人工智能时代的桥头堡。
另外，“百模大战”如一团夏日烟火，热烈而短暂。在中美两国，除了几家头部企业，众多创业公司因缺乏足够资金支持和可见的盈利模式，而选择调整方向至AI应用甚或萌生退意时，幻方量化却逆势而行，选择孤注一掷地深耕这一领域。
2023年4月14日，幻方量化发布进军大模型领域的公告时，援引了法国新浪潮电影先驱特吕弗对青年创作者的寄语：“务必要疯狂地怀抱雄心，且还要疯狂地真诚。”
这一公告反映出幻方量化对技术探索的独特哲学：其以挑战金融领域复杂场景积累的算法能力为基底，选择在AGI这一人类科技巅峰领域进行高密度的投入，展现出超越商业逻辑的理想主义色彩。
不过在外界来看，DeepSeek既没有理想主义的光环，也没有理工男的耿直，外界听到的是关于其用AGI炒股的传言。公告发布两天后（2023年4月16日），幻方量化董事总经理陆政哲不得不在朋友圈澄清：“我用中文重申一下：AGI不是用来炒股的，有大得多的用处和大得多的价值。”这也可见DeepSeek对于理想的执拗。当然这种执拗并非无的放矢，而是由技术实力支撑的。后来证明，DeepSeek通过多项技术创新成功地让大模型训练变得“物美价廉”起来。