作者｜林志佳
编辑｜胡润峰
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众所周知，“东方神秘力量”最近在中美科技圈受到广泛关注，甚至被认为是大模型行业最大的“黑马”。
近日，中国AI模型创业（深度搜索）正式发布了-R1大模型，称在数学、代码、自然语言推理等任务上，表现是正式版。
这一消息震惊了全球AI圈，也让美国AI公司研究人员对中国大模型技术的赶超感到惊讶。
Meta的一位工程师在美国科技公司员工社区Blind发文称，“Meta的一代AI部门陷入了恐慌。这一切都开始了，这使得LLAMA 4落后于基准测试。不知名的中国公司只有550万美元的资金”培训预算。
钛媒体AGI获悉，截至发稿，移动端在Apple App Store应用商店中排名第八，超越、等待美产AI产品，下载热度仅次于。与此同时，字节跳动、阿里巴巴、智谱、基米月黑面等国内外团队都在积极研究，正在考虑与字节跳动展开研究合作。
达沃斯世界经济论坛期间，Scale AI创始人 Wang（王）直言，大模型的性能大致可以与美国最好的模型相媲美。他认为，过去十年，美国在AI竞争中可能一直领先中国，但大型AI模型的发布可能会“改变一切”。
值得一提的是，王在另一段中说道：“大约有5万张H100计算卡，他们显然不能谈论这个，因为这违反了美国实施的出口管制。芯片比其他人多，但他们会继续前进。
王暗示它将由美国控制。
掌门量化创始人、创始人梁文峰表示，面临的主要制约不是资金，而是高端算力的使用权。这些芯片对于训练高级人工智能模型至关重要。
随着AMD确认最强的AI芯片之一正在进行大模型训练，如何突破中国AI的栅栏，实施大模型训练将成为一个关键话题。
“这一枪”去美国硅谷4年
如果你在AI圈子，你已经跟梁文峰介绍过很多文章了。总结起来有以下几点：
1、梁文峰是典型的“小镇提问者”：五（3）岁，出生于广东湛江，17岁考入浙江大学，2010年毕业于浙江大学信息与通信工程专业。
2、硕士毕业后，梁文峰带领团队开始利用机器学习等技术探索全自动量化交易。 2010年，他与浙江大学校友创立了雅克。
3、2015年6月，30岁的梁文峰与“股东下属出轨女”徐进共同创办杭州方方科技有限公司（幻想方强、High-Flyer）。全球顶级量化对冲基金。
4、2021年，魔方量化管理规模突破1000亿元。同年，梁文峰开始寻找“后续产业”，找到了数千张Nvida GPU显卡（当时的A100、L40等），锻炼AI技术。到2023年，幻想量化管理总规模降至400亿元以上。
5、2013年初，奇幻量化宣布拥有1万张Nvida A100 GPU卡。后来我们才知道，当时假话的神奇量子化是假的。卡、旧显卡、租用云服务方式的A100显卡。业内人士认为，亿万富翁发现新爱好是一种“奇怪的行为”。
6、热潮很大程度上与国内媒体所谓的“中国大模特公司”等所谓“中国模特公司超越美国”密不可分。事实上，这项技术并不稀奇到“令人惊叹”。 V1版本很粗糙。当时GPT的开源数据被大量使用，甚至调用了GPT-3.5 API接口。如今的“AI行业拼多多”本身就是AI基础技术和团队AI技术能力。因此，媒体用单一模型来证实中国AI技术超越美国。它是逻辑上的“局部”错误，是AI技术迭代的受益者，但这并不意味着它在技术上有超越领先企业的实力。本质
7. 该实例进一步表明，人工智能技术不存在明显的“护城河”。模型技术的超越已成为常态，“六小虎”并不是唯一的头。然而，AI算力规模的增长以及长期的模型迭代能否真正超越，才是决定AI模型发展的关键因素。
8、短期内无融资或无上市意愿。良好的现金流促使大量的AI研究人才形成了所谓的“研究院”氛围。它只负责前沿，不负责业务，甚至团队都知道基础设施和芯片的原理。此外，他还带走了对冲基金行业最优秀的团队。
正如图灵奖得主、Meta AI 首席科学家 Yann LECun 所说，“他们看到表演后，你会觉得‘中国在人工智能方面正在超越美国’，你的解读是错误的。”正确的解释应该是“开源模型超出了正确的模型”。 ”
事实上，从采购数千块GPU构建AI算力开始，大模型超越之路长达4年。
去年12月底，发布的-V3开源基础模型性能与GPT-4O、3.5等顶级模型相近，但训练成本极低。整个训练在2048个 H800 GPU集群上完成，成本仅约557.6万美元，不到其他顶级模型训练成本的十分之一。
GPT-4O等模型的训练成本约为1亿美元，至少在10000个GPU的计算集群上进行训练，并且使用性能更好的H100 GPU。例如，同一个大模型，去年发布的 LLAMA 3.1 在训练过程中使用了 16,384 个 H100 GPU，消耗了 -V3 11 倍的计算资源，成本超过 6000 万美元。
如今，虽然训练推理模型R1的完整成本尚未公布，但已经公布了API的价格，每百万1元到1元到4元，每百万产量16元。这笔费用大约是O1运营成本的三十分之一。
在成本进一步降低的同时，R1的重点在于其创新的训练方式——R1-零路线。该路线直接将增强学习（RL）应用到基本模型中。本质：通过建立简单的精度奖励和格式要求，R1在无需监控数据的情况下实现自我进化，并获得强大的推理能力。在AIME 2024基准测试中，R1-Zero表现出高达86.7%的准确率，证明了在训练模型中直接强化学习在训练高级推理方面的有效性。
艾伦研究所人工智能研究所科学家 （）表示，R1的论文是不确定性推理模型研究的一个重要转折点，因为到目前为止，AI修改模型已经成为工业界的重要领域。研究。但缺乏开创性的论文。
据知识分子透露，中山大学集成电路学院助理教授王美琪表示，直接用一系列工程优化技术（如简化奖励和惩罚模型设计等）强化学习方法。团队在多版本模型中的迭代。成本。直接强化学习避免大量人工标注数据，奖惩模型的简化设计减少了对计算资源的需求。
“跑的方式就像是早期阶段”，一位AI投资人表示，纯粹专注于研究和工程化，而不是商业化。
科学家Jim Fan直言，“是今年开源大语言模型领域最大的黑马”。
算力需求依然是大模型资源的“困境”，美国出口管制的影响也不小。
英国《自然》杂志认为，尽管美国对华半导体出口管制受到限制，中国企业还是成功打造了R1。但西雅图人工智能研究人员认为，“资源的有效利用比简单的计算更重要”。
梁文峰还指出，对于具有更高算力的先进AI芯片来说，训练先进的AI模型至关重要。
今天，王毅直言美国政府要查控AI芯片，以取得领先优势。
王出生于1997年，19岁就从麻省理工学院辍学，其创办的AI公司估值为美元100亿。公司投资，公司为、Meta等提供训练数据。
此前，王先生发文表达了对中国人工智能追赶美国的担忧。他认为，-v3向外界的发布是美国人休息的时候，中国人在努力，赶上了更便宜、更快、更强的产品。
首席财务官萨拉·弗里尔也认为，中美之间的竞争并不是简单的口水战。这是一场真正的竞争，双方都在这一领域大力投入。 “我们看到特朗普政府愿意积极参与，无论是从经济角度，还是从监管和商业竞争的角度。我们期待开始实质性合作。”
目前，美国出口管制已成为影响我国人工智能产业发展的关键因素之一。
北京时间1月15日晚，商务部工业安全局（BIS）修订《出口管制条例》（EAR），实体清单分两批新增25家中国实体，其中9家属于智慧谱9文选等。
这是首家被美国列入“实体清单”的中国AI模型公司。
对此，智谱发表声明称，“美国商务部工业与安全部（BIS）拟将智谱及其子公司列入出口管制实体清单。这一决定缺乏事实依据，我们对此强烈反对”鉴于智谱掌握全链路核心技术，此次实体清单不会对公司业务产生实质性影响，产品和服务将继续参与全球人工智能竞争。遵守最高安全标准和原则公平、透明、可持续，推动人工智能技术的发展。”
此前，观影、依图、云计算、摩尔等一大批AI公司被列入美国“实体清单”，这对一些AI软件公司造成了一定影响——训练万亿已经不可能了-比例模型。
但字节跳动等中国企业和AI领域的出现，让美国意识到监管不能阻止中国对标，继续推进AI技术领先。
《福布斯》发文指出，世界意识到“中国并没有退出这场（人工智能）竞争”。
“如果最好的开源技术来自中国，美国开发者将在这些技术的基础上构建他们的系统。从长远来看，这可能会让中国成为研发人工智能的中心。” 《纽约时报》称。
但其仍面临竞争对手大量算力挑战。本周，特朗普宣布与甲骨文、软银集团共同创立了一家5000亿美元的投资公司“星之门”，并立即在美国投资至少1000亿美元用于AI基础设施。与此同时，马斯克的XAI也在大规模扩展其超级计算机，以容纳超过100万个GPU，以帮助训练其GROK AI模型。
这时，我想起了百度创始人兼CEO李彦宏的话：“开源模式会越来越落后”。
现在看来，开源并不落后，甚至给中国AI超越美国的目标带来了更多希望。但能否面对美国政府的针对性限制，最终导致模型训练和算力层面的制约，还存在很大的不确定性。
“目前，它拥有中国最大的先进计算集群之一，”梁文峰的商业伙伴表示，“他们现在有足够的资源容量，但不会太久。”
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