DeepSeek创始人梁文锋凭借“小力出奇迹”的技术路线，正在挑战字节跳动张一鸣所代表的“大力出奇迹”的商业哲学。本文将探讨DeepSeek如何通过优化训练策略、降低成本，以及开源策略，成功推出性能卓越的多模态大模型Janus-Pro，并在AI领域引发广泛关注。

眼下最受关注的AI新星、DeepSeek创始人梁文锋，正在与张一鸣背道而驰的道路上一骑绝尘。

1月28日，DeepSeek发布新一代多模态大模型Janus-Pro，分为7B（70亿）和1.5B（15亿）两个参数量版本，且均为开源。

新模型一经发布，就登上了知名AI开源社区Hugging Face的模型热门榜。目前，在Hugging Face收录的40多万个模型中，热门榜前五中，DeepSeek独占其四。

据DeepSeek介绍，相比去年11月发布的JanusFlow，Janus-Pro优化了训练策略、扩展了训练数据，模型也更大，在多模态理解和文本到图像的指令跟踪功能方面，均取得重大进步，同时还增强了文本到图像生成的稳定性。

与先前引发全球AI圈轰动的R1大模型类似，Janus-Pro同样是“小力出奇迹”的成果。

根据DeepSeek发布的测试结果，这款文生图大模型在多项基准测试中表现出色，甚至强于OpenAI旗下的DALL-E 3，以及Stable Diffusion。

亦有用户指出，Janus-Pro谈不上全面超越DALL-E 3，后者在许多测试中依然更强，输出图像分辨率也明显优于Janus-Pro的384×384像素。尽管如此，Janus-Pro以70亿的最大参数量，与120亿参数的DALL-E 3打得有来有回，依然展现了不俗潜力。

“小力出奇迹”的策略，DeepSeek已经屡试不爽。

本月早些时候，DeepSeek发布R1大模型。作为一款开源模型，R1在数学、代码、自然语言推理等任务上的性能，号称可以比肩OpenAI当前最强的o1模型正式版。o1发布于2024年9月，此前从未被国内AI公司迫近，直到R1横空出世。

更重要的是，DeepSeek只花费了相当于OpenAI零头的资金、资源，就拿出了堪与o1比肩的产品。

DeepSeek并未公布R1的训练成本。可供参考的是，去年12月底，DeepSeek发布V3模型，与OpenAI的GPT-4o性能接近，使用2048块英伟达H800芯片，耗费约560万美元。相比之下，GPT-4o使用上万块英伟达H100芯片（性能优于H800），训练成本约1亿美元。

V3、R1不到一个月接连降生，除了震动业界，也让AI时代的卖卡王者闪了腰。

1月27日美股交易中，英伟达股价暴跌17%。一天之内，英伟达市值蒸发5940亿美元（约合4.3万亿人民币），相当于跌掉了一个腾讯加一个美团。

但长期来看，芯片依然是AI大模型的发展基石，英伟达作为这一领域技术壁垒最坚固的公司，“卖铲者”的长期价值依然坚挺。

面对DeepSeek 冲击波和其“小力出奇迹”的方法论，笃信并践行“大力出奇迹”的字节跳动难免有点尴尬。

自从2023年大举进军AI大模型以来，字节一边挥舞着支票簿，全球大手笔求购芯片；一边快速扩充AI业务矩阵，先后发布十几款大模型，外加十几个AI应用。无论是资金、资源、人才投入，还是AI产品矩阵和业务条线的数量，字节均遥遥领先其他国内大厂。

时至今日，字节在AI大模型领域的“大力出奇迹”收到了一些效果。根据量子位智库的数据，截至2024年11月底，字节旗下豆包APP的累计用户超1.6亿，日活跃用户接近900万，全球范围内仅次于ChatGPT。

但“小力出奇迹”的DeepSeek，让字节看似无可置疑的“大力”打法遭遇“破壁人”。

字节此前依靠“大力出奇迹”，在短视频、电商、本地生活、游戏、AI等领域开疆拓土。但DeepSeek证明，在技术创新的加持下，“小力”同样可以创造“奇迹”，这不仅揭示了一条新的技术路线，也蕴含着新的商业哲学。

在这一层意义上，梁文锋隔空“反对”张一鸣。DeepSeek不仅在AI技术和产品上打破了旧思维，也在不经意间点破了“大力出奇迹”并非放诸四海皆准的商业真理。

01

在Janus-Pro发布前，“小力出奇迹”的R1追平了o1，已经让一众科技大佬惊叹不已。同样“小力”的Janus-Pro，有多厉害？

先看成本。

根据DeepSeek披露的信息，新模型使用一种轻量级的分布式训练框架，1.5B参数模型大约需要使用128张英伟达A100芯片训练7天，体量更大的7B参数模型则需要256张A100芯片，以及14天训练时间。

以此推算，依靠大幅压缩芯片使用量和训练时间，Janus-Pro的模型训练成本（不含购买芯片等费用）可低至数万美元，相当于一辆新能源车的价格。

在大模型训练成本动辄以亿为单位的大环境中，区区数万美元，太省钱了。再看性能。

据介绍，Janus-Pro是一种自回归框架，它将多模态理解和生成统一起来，将视觉编码解耦，以实现多模态理解和生成。它通过将视觉编码解耦为单独的路径来解决以前方法的局限性，同时仍然使用单一、统一的转换器架构进行处理。这种解耦不仅缓解了视觉编码器在理解和生成中的角色冲突，还增强了框架的灵活性。

倘若看不懂上面这些拗口的技术名词，不妨参考DeepSeek提供的几个实例。文生图方面，输入“一条金色的寻回犬安静地躺在木质门廊，周围洒满秋天落叶”，或是“一个有雀斑的年轻女人戴着草帽，站在金色麦田中”，Janus-Pro生成的图片都像模像样。

至于图生文，扔给Janus-Pro一张黄昏湖景照片，提问“猜猜这是哪里”，Janus-Pro能够判断出这是杭州西湖，甚至点出了图中著名景点三潭印月岛。最后看落地。

Janus-Pro继承了DeepSeek的优良传统：开源。它使用MIT协议（限制最少的开源协议之一），个人、中小企业可以省不少钱。另有AI开发者认为，由于模型体量小，Janus-Pro可以在PC端安装、本地运行，有望进一步降低使用成本。

DeepSeek再度证明，“小力”做出来的东西，并不意味着技术落后、产品拉胯，更不一定抠抠搜搜，三步一个付费提示，五步一个月卡优惠。

而在时间维度上，“小力”甚至并不一定会比“大力”跑得更慢。

根据公开信息，DeepSeek于2024年前后推出Janus，同年11月迭代至JanusFlow。两个月后，Janus-Pro上线，在部分指标上已经具备与DALL-E 3扳手腕的能力。

Janus-Pro横空出世，揭示了大模型的各项成本——尤其是芯片成本——是可以被大幅压缩的。或者说，OpenAI、谷歌、字节们打惯了富裕仗，过于“奢侈”和依赖“大力出奇迹”了。

有趣的是，在创下美国上市公司有史以来最大的市值蒸发幅度后，英伟达回应称，“DeepSeek是一项卓越的人工智能进展”，同时不忘给自己做广告，称“推理过程需要大量英伟达GPU和高性能网络”。

被别人隔空暴打，还得强颜欢笑，对老黄来说也是头一遭。

02

Janus-Pro再度展示DeepSeek“小力出奇迹”的威力。相比之下，国外秉持“大力出奇迹”的OpenAI，近期却多少有点儿翻车。

比如文生视频大模型，去年2月OpenAI掏出Sora震惊全场，随后却是长达10个月的“闭门造车”。中美两国的AI公司纷纷趁机追赶。

到了12月，Sora总算正式上菜，价格昂贵，效果却一言难尽，被不少用户吐槽甚至不如开源模型。谷歌抓住机会，掏出自家的Veo 2与Sora对比，贴脸嘲讽。

尽管丢掉了先发优势，OpenAI仍然没有放弃堆芯片、堆算力的“大力”路线。

前几天，OpenAI拉着软银、甲骨文等公司，宣布要成立AI公司“星际之门”，未来四年投资5000亿美元，用于AI基础设施。OpenAI“一生黑”马斯克第一时间泼冷水，声称“他们实际上没有钱”，并言之凿凿称软银能够确保的资金远低于100亿美元。

与OpenAI相比，字节对于“大力出奇迹”的玩法更加精通，效果也好得多。

比如字节AI的核心产品——豆包大模型，在知识、代码、推理等多项公开测评基准上，最新的1.5 Pro版本得分优于GPT-4o，以及DeepSeek-V3。换言之，豆包1.5 Pro的性能同样位列全球大模型第一阵营。

不过，字节为AI大模型投入的成本同样惊人。

就在DeepSeek成为焦点的这几天，字节被曝出今年将投入超120亿美元用于AI基础设施。其中，55亿美元将被用于购买芯片，68亿美元将被用于海外投资。

字节随后回应称，相关消息并不准确。字节非常重视AI领域的发展与投入，但相关预算与规划传闻并不正确。

AI大模型技术仍处于快速迭代阶段，公司投入巨资研发、训练的新模型，可能几个月甚至几个星期后就不再领先。这意味着，如果字节沿着“大力出奇迹”的思路做AI，每年都需要砸下巨资。

这或许也从侧面解释了，字节发展AI大模型，为何从一开始就格外注重商业化。

背靠抖音、今日头条、飞书等业务板块，字节AI大模型不愁找客户，豆包使用量节节攀升。字节火山引擎总裁谭待曾透露，去年5月豆包大模型日均tokens为1200亿，12月15日突破4万亿，7个月里增长超过33倍。

另据界面援引知情人士言论称，豆包大模型经过多次降价后，毛利润率依然为正；豆包1.5 Pro的毛利润率高达50%。

但上述知情人士透露，由于研发投入巨大，字节AI大模型业务仍处于亏损。只有持续扩大应用侧的模型调用规模，才能长期摊销掉研发成本。也就是说，字节仍然需要继续推动“降价-拉来更多客户-获得更高收入-提高利润空间-降价”的飞轮。

相比之下，DeepSeek背靠的幻方量化是国内顶级私募之一，并不缺少资金。但DeepSeek不仅不烧钱，还想办法改进技术来省钱，最终实现“小力出奇迹”。

DeepSeek去年初露峥嵘后，OpenAI的奥特曼在社交媒体上发帖，暗中吐槽V3大模型缺少真正的创新，只是在复制有效的东西。

从技术角度来看，奥特曼这番话未必毫无道理；但从技术理念和企业哲学来看，DeepSeek无疑给AI大模型领域注入了新鲜空气。它不仅“小力出奇迹”，更“节省出奇迹”“开源出奇迹”。这套不讲“传统武德”的组合拳，已经让买芯片、堆算力的外国同行闪了腰，也让字节的“大力出奇迹”路线值得再度审视。

03

字节是“大力出奇迹”打法的受益者。如今，DeepSeek却成了它的“破壁人”。

“大力出奇迹”打法的基本逻辑是，找到最热的赛道，快速推出产品，然后注入远超对手的资金和流量，将其“催熟”，从而占据优势市场地位、获得超额回报。字节的主要业务——今日头条、抖音、TikTok等业务，都在“大力”的推动下，成为各自领域的领头羊。

2024年，字节的“大力出奇迹”依然在延续。

比如红果短剧，据QuestMobile测算，2024年3月，红果短剧的MAU约为5400万；当年11月，已经突破1.4亿，净增约9000万。一年增长近亿MAU，红果短剧显然离不开抖音乃至整个字节的托举。

在海外，号称“海外版小红书”的Lemon8，也在TikTok面临危局时大规模投流，下载量暴增，一度被视为字节的海外B计划。

而在AI领域，浙商证券在去年底的一份报告中估算，2024年字节在AI上的资本开支高达800亿元，接近百度、阿里和腾讯的总和（约 1000 亿元）。预计2025年，这一数字将翻倍至1600亿元，其中AI算力采购900亿元，数据中心基建和网络设备则占700亿元。

字节“大力出奇迹”吃过不少败仗，比如游戏、教育、PICO等。但作为字节的底层方法论之一，“大力出奇迹”并没有被舍弃。同时，红果短剧等新产品的成功，也证明这套方法论仍然有效。

但“大力出奇迹”要想充分发挥威力，需要外部环境存在这样的特征：技术创新的重要性，远不如资金资源。

在技术发展平稳期，企业往往会发现自己身处这样的环境。近些年，移动互联网技术基本没有大突破，哪家公司钱更多、资源更丰富，就更有能力抢占更多市场和利润。“大力出奇迹”不仅有效，几乎成为不得不选的答案。

但一旦技术有了飞跃式突破，资金资源就会退居次席。这样的故事，已经在新能源车、商业航天领域发生过，如今正在AI大模型赛道重演。

在这一层意义上来说，“小力出奇迹”的DeepSeek，打破了字节乃至中国互联网的执念和迷思。R1等新模型的强力表现，让技术再度压倒流量、资金、人力等，成为企业和行业发展的主要驱动力。

家底丰厚的DeepSeek并非被迫省钱，而是有意控制投入，将“小力出奇迹”视为一种更高层次的商业哲学，而非应对资金紧张的举措。这也意味着，大模型并非只是“大厂游戏”。中小厂完全可以用更少的芯片和费用，做出更好的产品，进而得到市场和投资者的认可。

相对应的是，AI大模型公司的发展潜力和投资价值，也不应与所持有的芯片数量强绑定。“小力出奇迹”的价值不仅在于技术，也让大厂主导的“大力”商业逻辑和价值体系发生动摇。

在科幻小说《三体》中，人类为了应对外星威胁，炮制各类耗费巨大的战略计划，却被小小的“破壁人”一语点破。而在商业世界中，忙于“大力出奇迹”的字节、OpenAI们，正在与DeepSeek扮演的“破壁人”正面相遇。

参考资料：

字母榜，《DeepSeek推翻两座大山》

腾讯科技，《省钱也是技术活：解密DeepSeek的极致压榨术》

人人都是产品经理，《霸榜全球 AI 产品 Top100、重启 App 工厂，熟悉的字节跳动又回来了》

鞭牛士，《字节跳动今年计划斥资120亿美元用于AI芯片》

钛媒体，《DeepSeek除夕炸场！开源多模态模型发布，仅128颗A100训练，英伟达市值减4.3万亿》