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2023年底ChatGPT爆紅、迎來(lái)了人工智能的“iPhone時(shí)刻“，全球科技巨頭與大國(guó)政府無(wú)不”All-in AI“，在國(guó)內(nèi)也引起了“百模大戰(zhàn)”和GPU超算中心的大規(guī)模建設(shè)，各行業(yè)龍頭企業(yè)也爭(zhēng)相建設(shè)自身的AI能力和探索。直到乙巳蛇年春節(jié)杭州幻方量化公司發(fā)布深度求索DeepSeek大模型，引起平地一聲雷，震驚世界，歐美媒體紛紛稱(chēng)之為西方的斯“普特尼克時(shí)刻“，東方大國(guó)一舉打破美國(guó)在AI領(lǐng)域領(lǐng)先的神話(huà)，一群純本土精英憑借思維鏈（CoT）、混合專(zhuān)家模型（MoE）、蒸餾（Distillation）、多頭潛在注意力(MLA)、負(fù)載均衡、存儲(chǔ)換取帶寬、以及繞過(guò)英偉達(dá)CUDA框架, 直接進(jìn)入?yún)R編語(yǔ)言PTX進(jìn)行精細(xì)化性能調(diào)優(yōu)等手段，實(shí)現(xiàn)了以超低成本、極短時(shí)間訓(xùn)練出可以媲美甚至超越GPT-4o和o1等前沿大模型（Frontier Models）的性能，并且打破了ChatGPT一直保持的黑盒子模式，讓用戶(hù)看到DeepSeek大模型的思考過(guò)程，一下子把人工智能大模型通往AGI（通用智能）的道路向前跨進(jìn)了一大步。

本課程將會(huì)對(duì)DeepSeek使用的創(chuàng)新手段和技術(shù)逐一拆解，用簡(jiǎn)單易懂的語(yǔ)言介紹，使學(xué)員能掌握其中精髓，能極致利用其能力提高自身的生產(chǎn)力；進(jìn)而針對(duì)DeepSeek開(kāi)創(chuàng)的新時(shí)代能為各行各業(yè)帶來(lái)的機(jī)遇，進(jìn)行系統(tǒng)性分析和預(yù)測(cè)，使學(xué)員能結(jié)合自身企業(yè)的優(yōu)勢(shì)，抓住這些難得的發(fā)展機(jī)會(huì)，取得突破性成長(zhǎng)。

1. 了解“DeepSeek是怎樣做到的？”，從而能準(zhǔn)確判斷未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)

2. 全面了解由于DeepSeek的突破，未來(lái)3-5年人工智能在中國(guó)市場(chǎng)獨(dú)特的軌跡與機(jī)遇，企業(yè)領(lǐng)航者可以提前布局，搶占先機(jī)

3. 分析DeepSeek模式對(duì)哪些行業(yè)有特別大的影響，可以如何把握機(jī)會(huì)和規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)

一、 春雷驚世，深度求索

1. 從人工智能的iPhone時(shí)刻說(shuō)起

2. 大國(guó)競(jìng)爭(zhēng)的制高點(diǎn)

(1) 谷歌前CEO Eric Schmidt的斯坦福密談

(2) AGI：人工智能的597.9高地

3. Scaling Law – 美式火力迷信

(1) 狂轟濫炸，只做Scale Out（堆算力）、對(duì)Scale Up（改良算法）不思進(jìn)取

(2) 蒸餾、量化壓縮、強(qiáng)化學(xué)習(xí)，學(xué)術(shù)界的“小米加步槍“

(3) 為保領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)，Open AI閉源變成“Closed AI”

4. 深度求索 — 七大技術(shù)創(chuàng)新、打破AI霸權(quán)

(1) 核心思路：極致平行化、不浪費(fèi)任何一發(fā)彈藥

(2) 借鑒學(xué)術(shù)界四大經(jīng)驗(yàn)：CoT, MoE, MLA, 和蒸餾, 雖非DeepSeek首創(chuàng)，但是DeepSeek把它們玩轉(zhuǎn)

(3) 工程實(shí)現(xiàn)三大絕招：

1) 首創(chuàng)模型間負(fù)載均衡，把網(wǎng)絡(luò)技術(shù)用到大模型內(nèi)部

2) 優(yōu)化算子與數(shù)據(jù)存放提取節(jié)奏與方式，使顯存效率提高，解決帶寬瓶頸

3) 迂回穿插，繞開(kāi)英偉達(dá)CUDA層，直接到大后方用GPU匯編語(yǔ)言PTX構(gòu)筑工事，數(shù)據(jù)傳輸效率大幅提高，并且可兼容國(guó)產(chǎn)（華為）GPU

二、 七大技術(shù)特點(diǎn)拆解

1. 思維鏈（CoT）：提升大模型推理能力

(1) 技術(shù)簡(jiǎn)介：

1) 什么是思維鏈？通過(guò)分步推理讓模型更接近人類(lèi)的邏輯思維。

2) 如何通過(guò)顯式分解任務(wù)步驟提升復(fù)雜任務(wù)的準(zhǔn)確率（如數(shù)學(xué)推理、邏輯判斷）。

(2) 商業(yè)價(jià)值：

1) 應(yīng)用場(chǎng)景：財(cái)務(wù)分析、法律文書(shū)審核、復(fù)雜業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化。

2) 優(yōu)勢(shì)：提高模型在決策和推理中的透明性與可靠性。

(3) DeepSeek如何借用、產(chǎn)生了什么效果 

1) 多步驟分解問(wèn)題，便于把復(fù)雜問(wèn)題分工處理

2) 每個(gè)處理單元可以小型化+平行化

2. 混合專(zhuān)家模型（MoE）：大模型的高效擴(kuò)展

（1)  技術(shù)簡(jiǎn)介：

1) 通過(guò)動(dòng)態(tài)激活部分專(zhuān)家網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)參數(shù)規(guī)模的高效利用。

2) 解決的問(wèn)題：在保持模型性能的前提下降低計(jì)算成本。

（2)  商業(yè)價(jià)值：

1) 應(yīng)用場(chǎng)景：高并發(fā)需求的個(gè)性化推薦系統(tǒng)、實(shí)時(shí)響應(yīng)的智能助手。

2) 優(yōu)勢(shì)：大幅降低算力需求，節(jié)省企業(yè)部署和運(yùn)營(yíng)成本。

（3)  DeepSeek如何借用、產(chǎn)生了什么效果

1) 讓不同“專(zhuān)家”（創(chuàng)作、設(shè)計(jì)、分析、聊天、編程、科學(xué)運(yùn)算等）使用不同精度，通過(guò)混合精度訓(xùn)練，以及把量化壓縮（Quantization）最大化，實(shí)現(xiàn)在不犧牲性能的情況下極大降低訓(xùn)練和推理成本。

2) 實(shí)現(xiàn)邏輯性比ChatGPT更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)耐评?/span>

3. 蒸餾（Knowledge Distillation）：模型輕量化的關(guān)鍵技術(shù)

（1)  技術(shù)簡(jiǎn)介：

1) 蒸餾的原理：通過(guò)大模型（教師模型）指導(dǎo)小模型（學(xué)生模型）的學(xué)習(xí)，保留關(guān)鍵能力。

2) 解決的問(wèn)題：在資源受限的環(huán)境中部署高效模型。

（2)  商業(yè)價(jià)值：

1) 應(yīng)用場(chǎng)景：移動(dòng)端AI應(yīng)用、小型IoT設(shè)備上的智能模型部署。

2) 優(yōu)勢(shì)：降低硬件依賴(lài)，擴(kuò)展AI技術(shù)的應(yīng)用范圍。

（3)  DeepSeek如何借用、產(chǎn)生了什么效果

1) 用已經(jīng)訓(xùn)練好的頂級(jí)大模型（包括GPT o1和DeepSeek R1）,打造小型化推理版本, 極大降低用戶(hù)使用成本

2) 消除對(duì)GPU的依賴(lài)，擴(kuò)展DeepSeek的應(yīng)用范圍

4. 多頭潛在注意力(MLA)：理解復(fù)雜輸入的關(guān)鍵

（1)  技術(shù)簡(jiǎn)介：

1) MLA的核心概念：通過(guò)多個(gè)注意力頭捕獲輸入數(shù)據(jù)的不同特征和關(guān)系。

2) 解決的問(wèn)題：提升模型對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)（如圖像和文本）的理解能力。

（2)  商業(yè)價(jià)值：

1) 應(yīng)用場(chǎng)景：多模態(tài)搜索引擎、智能客服中的語(yǔ)音和文本融合分析。

2) 優(yōu)勢(shì)：更精準(zhǔn)地理解復(fù)雜輸入，提升客戶(hù)體驗(yàn)。

（3)  DeepSeek如何借用、產(chǎn)生了什么效果

1) 平行化/提高并發(fā)：提高理解輸入Prompt的能力，便于拆解目標(biāo)進(jìn)行下一步的路由

2) 投機(jī)性偷步：同時(shí)執(zhí)行若干個(gè)較大概率路徑

5. 負(fù)載均衡：優(yōu)化系統(tǒng)性能的關(guān)鍵手段

（1)  技術(shù)簡(jiǎn)介：

1) 通過(guò)合理分配任務(wù)，確保系統(tǒng)資源高效利用，避免性能瓶頸。

2) 常見(jiàn)實(shí)現(xiàn)方式：

a) 硬件負(fù)載均衡：基于專(zhuān)用設(shè)備（如負(fù)載均衡器）。

b) 軟件負(fù)載均衡：通過(guò)算法和規(guī)則動(dòng)態(tài)調(diào)度任務(wù)。

（2)  商業(yè)價(jià)值：

1) 應(yīng)用場(chǎng)景：云計(jì)算平臺(tái)服務(wù)、企業(yè)內(nèi)部服務(wù)器群組、在線業(yè)務(wù)高并發(fā)處理。

2) 優(yōu)勢(shì)：

a) 提高系統(tǒng)穩(wěn)定性：避免因單點(diǎn)過(guò)載導(dǎo)致的服務(wù)中斷。

b) 優(yōu)化用戶(hù)體驗(yàn)：保證高并發(fā)場(chǎng)景下的快速響應(yīng)。

（3)  DeepSeek如何借用、產(chǎn)生了什么效果

1) 平行化：使用軟件負(fù)載均衡，對(duì)MoE網(wǎng)絡(luò)里的專(zhuān)家資源進(jìn)行調(diào)度，確保資源利用率最大化及延時(shí)最小化

6. 存儲(chǔ)換取帶寬：AI計(jì)算性能的瓶頸與突破

（1)  技術(shù)簡(jiǎn)介：

1) GPU顯存：存儲(chǔ)用于計(jì)算的數(shù)據(jù)（如模型參數(shù)、輸入數(shù)據(jù)）的空間，其大小直接影響模型訓(xùn)練規(guī)模和推理速度。

2) 帶寬：GPU與顯存之間的數(shù)據(jù)傳輸速率，影響計(jì)算任務(wù)的執(zhí)行速度。

3) 挑戰(zhàn)：

a) 顯存不足：限制了大模型的訓(xùn)練和推理能力。

b) 帶寬瓶頸：導(dǎo)致GPU計(jì)算能力無(wú)法完全發(fā)揮。

（2)  商業(yè)價(jià)值：

1) 應(yīng)用場(chǎng)景：大規(guī)模AI模型訓(xùn)練（如Transformer模型）、視頻流處理、實(shí)時(shí)分析。

2) 優(yōu)勢(shì)：

a) 優(yōu)化顯存利用：通過(guò)技術(shù)手段（如混合精度訓(xùn)練、顯存壓縮）支持更大規(guī)模的模型。

b) 提升帶寬效率：通過(guò)硬件和軟件優(yōu)化提高數(shù)據(jù)訪問(wèn)速度。

（3)  DeepSeek如何借用、產(chǎn)生了什么效果

1) 精準(zhǔn)優(yōu)化：H800等GPU所“閹割”的主要是NVLINK的帶寬，因此節(jié)省帶寬是提高性能的突破口

2) DeepSeek通過(guò)改造數(shù)據(jù)存儲(chǔ)節(jié)奏，加大顯存利用率，降低對(duì)帶寬的消耗，把閹割版英偉達(dá)GPU的性能用到極致

7. PTX精細(xì)化性能調(diào)優(yōu)：GPU計(jì)算的底層優(yōu)化

（1)  技術(shù)簡(jiǎn)介：

1) 什么是PTX：PTX（Parallel Thread Execution）是NVIDIA CUDA編程的中間匯編語(yǔ)言，用于描述GPU上的并行計(jì)算任務(wù)。

2) PTX的優(yōu)勢(shì)在于靈活性：開(kāi)發(fā)者可以通過(guò)PTX直接優(yōu)化底層代碼以提升GPU計(jì)算性能。

（2)  商業(yè)價(jià)值：

1) 應(yīng)用場(chǎng)景：高性能AI模型訓(xùn)練、實(shí)時(shí)圖像渲染、科學(xué)計(jì)算。

2) 優(yōu)勢(shì)：

a) 提供更高的性能優(yōu)化空間：通過(guò)直接操作GPU的指令集。

b) 靈活適配硬件：支持不同GPU架構(gòu)的性能調(diào)優(yōu)。

（3)  DeepSeek如何借用、產(chǎn)生了什么效果 

1) 通過(guò)PTX優(yōu)化大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效率， 將計(jì)算時(shí)間縮短了30%，顯著降低了云資源成本。

三、 DeepSeek對(duì)全球AI格局的影響

1. 國(guó)家戰(zhàn)略：人工智能作為“新基建”重點(diǎn)領(lǐng)域 重要性提高

2. 能源霸權(quán)（Energy Supremacy）：核聚變 重要性降低

3. 算力霸權(quán)（Computing Power Supremacy）：量子計(jì)算 重要性降低

4. 國(guó)產(chǎn)芯片：重要性提高

(1) GPU: 聚焦生態(tài)建設(shè)

(2) ASIC / TPU: 新架構(gòu)才是最好的突破口

(3) 高速連接: Infiniband的國(guó)產(chǎn)替代, 高帶寬RDMA, CXL等

(4) 高速存儲(chǔ)： HBM4、NVMe-oF、Gluster Storage、存算一體

四、 數(shù)據(jù)層面 

1. DeekSeek使用中文進(jìn)行思考、效率比使用英語(yǔ)高

2. 中文語(yǔ)料嚴(yán)重稀缺

(1) 與傳統(tǒng)企業(yè)深度結(jié)合，推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

(2) 從“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”進(jìn)一步跨越到“數(shù)據(jù)化升級(jí)“

(3) 數(shù)據(jù)牧場(chǎng)（Data Farm）

3. 多語(yǔ)言場(chǎng)景, 包括語(yǔ)音

(1) 方言、文化、和行業(yè)術(shù)語(yǔ)的深度適配

4. 工具鏈

(1) 誰(shuí)是中國(guó)的Databricks

(2) 內(nèi)核都一樣，工程封裝定勝負(fù)

五、 應(yīng)用垂直行業(yè)的定制化機(jī)會(huì)

1. 中國(guó)特有應(yīng)用場(chǎng)景（如電商、社交、政務(wù)）的需求

2. 醫(yī)療、教育、金融等高價(jià)值行業(yè)的垂直大模型

3. 從企業(yè)內(nèi)部自用（智能客服、文檔生成、知識(shí)管理等）擴(kuò)展到對(duì)外提供行業(yè)數(shù)據(jù)服務(wù)

分組討論：以自身行業(yè)/企業(yè)為例，討論如何利用DeepSeek高效生產(chǎn)“行業(yè)數(shù)據(jù)“

六、 龐大的C端用戶(hù)基礎(chǔ)和商業(yè)化潛力

1. 海量用戶(hù)帶來(lái)“量變到質(zhì)變“的機(jī)會(huì)

(1) 微信、抖音、淘寶、美團(tuán)、百度、網(wǎng)易云音樂(lè)等各種稱(chēng)霸多年的App都處于最容易被顛覆的時(shí)候

(2) 微信誕生在“iPhone時(shí)刻“后三年，QQ無(wú)法徹底自我革命

(3) 文娛及游戲產(chǎn)業(yè)鏈翻天

2. 廣告、電商、內(nèi)容生成等領(lǐng)域的變現(xiàn)路徑明顯優(yōu)于海外

七、 機(jī)器人及具身智能

一、 制造業(yè)優(yōu)勢(shì)

二、 人口密集生活環(huán)境：機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存

(1) 規(guī)模效應(yīng)明顯

(2) 成本優(yōu)勢(shì)巨大

(3) 對(duì)敏捷度與環(huán)境理解力要求極高

(4) 3D地圖（室內(nèi)與室外）需求

三、 國(guó)防軍工

八、 總結(jié)與分享