关于 Deepseek 的总结性论点

$SPY $QQQ $NVDA $META

是的，DeepSeek他们确实有 50,000 台NVDA H100。

他们声称只用了 2048 台 GPU 来训练他们的新大语言模型（LLM）。

通过拥有一个由 50,000 台 H100 构成的超级集群，他们可以先练习代码，并通过训练一些模型来了解如何在更小的芯片集群上进行优化。

但是，他们在 LLM 上完成的任何事情，都离不开 OpenAI 提供的先锋模型（Frontier Model），而且他们也无法绕过 $META，因为他们在代码中使用了 Llama。

$META 的模型一直是开源的，因此他们早就知道，大语言模型正在逐步变成一种商品。如果他们创建了一个开源模型，之后一群“草根”开发者基于此进行了二次开发，并开源了自己的代码，那也不过是这个模型的延续。事实上，这种模式从一开始就注定会被后来的开发者接力并继续迭代。

国家安全风险在于，即使模型是开源的，模型最初的代码作者依然掌握了模型的训练过程。这意味着，模型的核心可能存在中国的特色。即使这些模型可以本地化运行（这对于业内人士来说是一次令人惊叹的成就），能够在本地运行复杂的模型并得到良好的结果固然值得赞赏，但这并不能改变模型核心中的潜在特色以及可能存在的问题。

降低新技术的成本曲线，实际上是发展的关键目的，而不是负面因素。这一点已经被历史验证过。你只需要搜索“杰文斯悖论（Jevons Paradox）”，就能明白历史如何反复验证这一点 。

压低成本曲线，使技术更具普及性。成本下降后，需求上升，潜在市场规模也随之扩大。更多人和企业可以负担得起，从而推动需求进一步增长。

扩大 AI 的普及范围，依靠的是 NVDA 的 GPU。但目前反应过激的“无知者”根本不理解即使按照表面逻辑，“草根”开发者利用 2000 多块 GPU（后备还有 50,000 块 H100），优化了所谓“魔法代码”，他们就真的在大语言模型的训练成本方面超过了整个美国？人们对此的反应会是：

——“美国赶紧放弃吧！既然有人证明了 NVDA 的 GPU 比我们想象的还要强大，那干脆把整个市场都让给中国吧。大家都使用中国开发的源代码，这代码在一个希望接管整个 AI 市场的政权支持下开发。对吧？特朗普和他那愚蠢的 Stargate 项目也要赶紧撤销吧 。”

$META 可能马上会宣布他们再也不需要花费 650 亿美元，因为一切都可以用区区几百万美元搞定。而此时，中国却准备在 AI 基础设施上投资 1400 亿美元。

我要明早给黄仁勋打电话，让他立刻停止所有 Blackwell 芯片的生产、立即中止 RUBIN 和 RUBIN Ultra 的研发，并关闭 CUDA 对所有开发者的支持，因为——对了，Shitseek 用的是 NVDA 的 GPU。

事情到此结束，单纯的男孩女孩们……告诉杰文和他的悖论去见鬼吧。我们不需要臭气熏天的“美国 AI”了！！！中国政府已经表态了！！！

“美国 AI 真弱鸡 。”

华尔街已经宣布，$META 没戏了，尤其是他们从未对任何 LLM 收费，一切都开源了。而 Deepseek 还利用了 Llama 来构建他们的模型。所以，这就完了吧？大家是不是要去要求退还自己从未花过的钱 。占地如曼哈顿大小的数据中心也立马要被取消了 。

所有东西都要取消了——所有资本支出，所有 Stargate 项目，通通没了。

🇨🇳 成为最强的 AI 强国 ，而且用的还是美国的 GPU、美国的 Frontier 模型和美国开源的 LLM 模型 。

滚吧，杰克，滚吧，杰文和黄仁勋，滚吧，马斯克和扎克伯格，滚吧，贝索斯、皮查伊和纳德拉，甚至特朗普也得滚。

所有这些您认为可能发生吗？🇨🇳大力宣传的东西是什么调性根据历史经验最终都会烂尾[害羞]