Deepseek出现后真正有价值的是什么？

shyker您好，谢谢联系我们哈。

我们觉得DEEPSEEK的价值大致有几个方面：

一个是技术方面的，他们实际上提供了一个可行方案，就是在已有大模型的基础上蒸馏，根据自己的业务特征和特有数据调教是可以行得通的。这个对行业内的技术人员来说是一个很大的思路启发。既然DEEPSEEK可以基于OPENAI这么做，他们就可以基于DEEPSEEK以及其他大模型这么做。

一个是成本方面的。这个大家都提到很多了，能大幅削减训练成本。过去ChatGPT说他们每年训练费用30亿美金左右，推理费用要大概10亿美金，这个吓退了绝大多数潜在的竞争对手。低成本催生应用，应用发展成生态。现在发现有办法可以减少成本，对一些预算不太够但是想通过大模型赋能自己业务的公司来说，肯定是一个好消息。

我们的确看好有实际业务场景的公司。数据要通过真实的业务流来产生，否则没有意义。所以，我们倾向于认为AI能让本来已经很好的企业变得更强大，但无法让本来不太行的公司变得更好。这是我们的一个核心看法。因此要警惕单纯做工具和技术输出的公司，即便是在看起来很有前景的赛道，因为这类公司没有业务场景。当然也有相反的看法，因为现在的大模型能自己构造数据。举一个例子。有一家智能驾驶公司需要大量的极端天气下的（暴雨、大雾、高速等等各种因素综合起来）训练数据，这些数据量通常不够大，大模型可以自己根据不同情景模拟出数据来训练。但我们对这种细节了解不多。直觉上，如果自己产生数据训练自己，是否会有幻觉？我们有点怀疑。

这种项目也有风险。比如医疗、智驾这些行业，对错误的容忍率极低。一出错就是大问题。所以我们通常有一个主观感觉：谨慎低调的公司比经常爆大新闻的公司可靠性高。

不一定正确，仅供参考。欢迎多交流。