OpenAI認錯！DeepSeek掀起新浪潮：四模型同日開源

　　不只是百度大模型在調整到“開源與免費”的姿態(tài)。

　　2 月初，OpenAI CEO Sam Altman 罕見承認 OpenAI 的閉源策略站在了「錯誤的一邊」，同時小心翼翼地放出了有限度「免費+開源」的消息。

　　現(xiàn)在更進一步了，2 月 18 日，OpenAI CEO Sam Altman 在 X 平臺(原 Twitter)上詢問網(wǎng)友：

　　「對于我們的下一個開源項目，是做一個相當小巧但仍然需要在 GPU 上運行的 o3-mini 級別模型更有用，還是做我們能做的最好的手機尺寸模型?」

　　也可能全都要，在手機上運行 o3 mini 水平模型，圖/ X

　　毫無疑問，結合之前 OpenAI 在 DeepSeek 沖擊下放出的一系列消息，Sam Altman 不僅官宣了「開源項目」，也是在暗示 OpenAI 開源計劃的兩個方向。而在過去六年，OpenAI 一直堅守封閉策略(甚至因此被網(wǎng)友稱為CloseAI)，自 GPT-2 之后再未開源任何大模型。

　　背后 DeepSeek 帶來的壓力顯而易見。

　　ChatGPT 問世后，OpenAI 在閉源模型的基礎上通過「API+訂閱制」構建起強大的商業(yè)護城河，但 DeepSeek V3 和 R1 證明了開源大模型同樣可以媲美 GPT-4o 級別的能力，并且成本更低、可本地部署。

　　面對這一挑戰(zhàn)，OpenAI 再也無法對開源陣營置之不理。過去，企業(yè)幾乎只能依賴 OpenAI 或 Google 等大模型廠商提供的封閉 API，而現(xiàn)在，越來越多公司開始直接從云計算平臺或者部署 DeepSeek 等開源大模型，大幅降低 AI 計算成本。

　　也不僅僅是 OpenAI，整個 AI 生態(tài)都在擁抱開源，甚至一向推崇閉源的百度也宣布下一代文心大模型 4.5 系列將在 6 月底開源。而僅在 2 月 18 日一天，就有多個模型宣告開源：

　　- 昆侖萬維宣布，開源中國首個面向 AI 短劇創(chuàng)作的視頻生成模型 SkyReels-V1，以及基于視頻基座模型的表情動作可控算法 SkyReels-A1。

　　- 階躍星辰和吉利汽車聯(lián)合宣布，將開源雙方合作的視頻生成模型階躍 Step-Video-T2V 和語音交互大模型階躍 Step-Audio。

　　- 逐際動力宣布，開源基于視頻生成大模型的具身操作算法(VideoGenMotion，簡稱 LimX VGM)。

　　- 在剛剛發(fā)布 Grok 3 系列模型，馬斯克旗下 xAI 宣布，上一代大模型 Grok 2 將照例在幾個月后開源。

　　在DeepSeek這只“鯰魚”的影響下，開源正在撬動整個 AI 生態(tài)，而一場 AI 產業(yè)的「開源革命」也已然開始。

　　開源 AI ，星火燎原

　　就在短短幾個月前，關于 AI 的討論還集中在 GPT(OpenAI)、Claude(Anthropic)和 Gemini(Google)這樣的閉源模型上，而現(xiàn)在，DeepSeek 幾乎以一舉之力扭轉了市場的注意力，將其迅速轉向開源陣營。

　　除了之前就采用不同開源策略的 Llama(Meta)、通義千問 Qwen(阿里巴巴)以及 Grok(xAI)，開源陣營也迎來了不同方向的大模型，騰訊和字節(jié)就在早些時候開源了各自的視頻生成模型，也包括昆侖萬維剛剛開源的 SkyReels-V1 視頻模型。

　　不同于其他視頻模型追求的通用性，SkyReels-V1 視頻可能是首個面向 AI 短劇生成的開源模型，性能上號稱是最強的圖生視頻開源模型。

　　圖/昆侖萬維

　　與此同時，階躍星辰和吉利汽車開源了面向座艙場景的階躍 Step-Video-T2V 視頻生成模型，以及階躍 Step-Audio 語音交互大模型。另一邊是逐際動力在視頻生成大模型打造了一套從文本到視頻，再到機器人運動和操作的算法 LimX VGM，并將之開源給所有機器人開發(fā)者。

　　這場 AI 競賽，已經遠遠超出了最初的語言模型之爭，開源正以燎原之勢，席卷整個 AI 生態(tài)，也在一定程度上意味著大模型迭代的范式轉變。

　　最早，OpenAI 以「開源」起家，GPT-2 甚至還曾完全開放權重。但隨后 OpenAI 就徹底轉向閉源，并在基于 GPT- 3.5 打造 ChatGPT 后迅速以 API 和訂閱制建立起商業(yè)模式。

　　OpenAI 轉變的核心邏輯在于，訓練大模型需要極高的算力成本，閉源可以確保盈利，避免開源導致的「免費競爭」。而通過 API 形式提供 AI 服務，而不開放底層權重，防止競品復制其技術。

　　圖/ OpenAI

　　更重要的是，通過掌控用戶交互數(shù)據(jù)，持續(xù)迭代 GPT 模型和 ChatGPT，并維持市場領先地位。但 OpenAI，終究還是忽略了開源的魔力以及最核心的技術創(chuàng)新。

　　如果回顧計算機技術史，實際上我們不難發(fā)現(xiàn)，開源未必會在早期占據(jù)最有利的位置，但往往就像滾雪球一般：越滾越大，最終勢不可擋。

　　2008 年，Google 決定對 Android 采取開源+商業(yè)化的策略，這一決定徹底改變了移動操作系統(tǒng)格局。當時的 iOS 是封閉的，而 Android 通過開源吸引了三星、華為以及小米等全球硬件廠商的支持，迅速超越 iOS，成為全球市場占有率最高的移動系統(tǒng)。

　　Chromium 也是如此，盡管它最初只是一個開源瀏覽器引擎，但最終幾乎吞噬了整個瀏覽器市場，就連微軟的 Edge 都不得不基于 Chromium 內核重建。

　　今天 AI 領域在經歷同樣的變革。閉源 AI 依然能賺到錢，但隨著 DeepSeek 帶來的沖擊，市場已經開始傾向于開源大模型的路線。一個核心在于，開源不僅降低了 AI 技術門檻，也給所有開發(fā)者和企業(yè)帶來了更多自由度——API 接入、云端調用、本地部署，甚至是基于不同需求和數(shù)據(jù)進行重新訓練。

　　而這種自由，正是 OpenAI 體系下難以提供的。

　　DeepSeek R1，打出一個開源盛世

　　還是 2 月 18 日，DeepSeek 在 X 平臺上發(fā)布了一篇技術論文，主要內容是提出一種名為 NSA(Natively Sparse Attention，原生稀疏注意力)的新型注意力機制。核心是通過對硬件的友好與端到端訓練，取得推理、訓練速度和任務表現(xiàn)的綜合平衡：

　　讓大模型在長上下文中兼具高效與高保真度。

　　DeepSeek 團隊新論文，圖/ X

　　這不是 DeepSeek 第一次發(fā)布技術論文，第一次為業(yè)界提供一種難題的解決思路。但更重要的其實是不同于 o1 模型，DeepSeek 此前用 R1 徹底揭開了 OpenAI 無論如何都想藏起來的——推理類模型「算法的秘密」，給更多人、更多廠商復制和超越 o1 的可能。

　　過去，大模型行業(yè)默認接受了封閉模式——從 GPT-3 之后，AI 技術的進步被歸結為「資源游戲」，更大的算力、更貴的數(shù)據(jù)、更封閉的 API，塑造了 AI 的商業(yè)邏輯。

　　這種邏輯一度被認為是不可逆的，畢竟 AI 訓練的成本極高，封閉系統(tǒng)能確保收益最大化，同時維持技術優(yōu)勢。但 DeepSeek R1 徹底改變了這種假設。

　　圖/ DeepSeek

　　相比更早之前發(fā)布的 OpenAI o1、Kimi k1，DeepSeek R1 不僅是作為開源模型，而是一種全新的思維方式——它讓 AI 的「思考過程」成為透明的，讓所有開發(fā)者都能看到推理是如何發(fā)生的。

　　更重要的是，它證明了 AI 進步不必依賴「算力堆疊」，DeepSeek 另辟蹊徑，通過推理優(yōu)化，而不是純粹地算力擴展，重新定義 AI 進步的路徑。

　　這種開源路徑帶來的變化，不只是技術上的，也是生態(tài)上的。在封閉體系下，企業(yè)只能被動接受 OpenAI、Anthropic 這樣的巨頭定價，而 DeepSeek R1 讓企業(yè)有了更低的成本、更靈活的選擇，所有過去被封閉 AI 掌控的能力，如今都可以在開源環(huán)境中自由演進。

　　這不僅提高了 AI 的普及度，也讓整個行業(yè)面臨的壁壘大幅削減，這也是為什么我們會看到，所有廠商似乎都在接入 DeepSeek。當然，出于營銷目的的接入以及簡單粗暴的接入方式，也是這種變化中不可避免的一個過程。

　　寫在最后

　　就在 Sam Altman 詢問開源模型方向的推文下，有人依舊不滿于 OpenAI 的「開源策略」，并提出至少應該開源 GPT-4——盡管由于成本和延遲早已不是主力，但依然是非推理類模型的一流性能水平。

　　R1 已經證明，不同于閉源的 AI 研究，開源的方式可以通過全球協(xié)作、技術共享，讓整個生態(tài)的進步速度加快。未來的 AI 可能也不會是少數(shù)巨頭的壟斷，而是由大量參與者共同推進的技術體系。

　　而 DeepSeek R1，正是這場「開源盛世」的開端。

　　從這個角度來看，DeepSeek 和 R1 之所以重要，并不僅僅是它的性能，而是它所開啟的 AI 未來。開源不是封閉 AI 的備選方案，而是一條全新的康莊大道。