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英伟达宣布，GB200处理器优化后的DeepSeek R1能获得20倍的综合成本提升 推出针对 Blackwell 的 DeepSeek-R1 优化，相比四周前的 NVIDIA H100，可以让企业实现 25 倍收入增长，同时每个 token 成本降低 20 倍。 这一突破得益于 TensorRT DeepSeek 对 Blackwell 架构的优化，包括 FP4 精度，在保持行业领先生产准确度的同时，在 MMLU 通用智能基准测试中达到了 FP8 的 99.8% 评分。

DeepSeek对美股的冲击仅仅持续了不到5天 并不是说他没有“创新”，但市场显然被骗了 1）成本问题，2.8万个GPU小时，中国的租赁成本是2美金/小时，但美国至少10美金。所以真实成本为3000万美金，而非600万。中美两国成本有差异，这种比较具有误导性。 2）数据问题。如果训练数据来自OpenAI，那么当然fp8很快就训练好，那么当然RL很快就收敛。那么，所谓弯道超车的威胁就小了很多。毕竟是从别人的精铁里炼钢。技术研发冲击没有那么大 总之，市场被骗了。所以反... See more

澄清一些DeepSeek里关于降本增效的概念： 首先，增加训练效率的是MOE，Mixture of Experts，也就是所谓混合专家模型。他指的是模型每一个Transformer Block在最后那一层网络中，仅选择1/k的参数激活进入下一个Block。 这导致对于每一个token来说，一个600B的模型仅需激活了接近37B的权重，相当于每一个token的训练可以节省约80%算力，大大提高了训练速度。 其次，增加推理速度的是MLA，Multihead Latent... See more

可以看到，在美国过去22年的物价指数中，涉及到人的部分物价飞涨；涉及到纯技术商品的部分物价停滞不前，甚至暴跌 这其实就是美国人能依然过得体面的原因 这也是正常、可持续经济体发展的必要条件 商品可以贬值，人不可以 谢谢大家 https://t.co/y9mq1V0p96