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lanzier
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lanzier
06-06 19:00
$特斯拉(TSLA)$
没有一个好鸟,这就是狼狈为奸的下场。
特朗普与马斯克“公开决裂”并曝“惊天大料”!特斯拉暴跌14%背后的大选政治与产业博弈
lanzier
05-30
$纳微半导体(NVTS)$
一个月内将会回到3元以下,想投资的需要耐心等等。
lanzier
05-30
$优必选(09880)$
估值太高,股价低于50方可考虑参与。
lanzier
05-04
世界就这么神奇,在pltr只有10元左右时我强烈支持该股却无人问津,而当现在股价严重脱离基本面我选择退出却有更多人冲进去。
@AsyncMan:
$Palantir Technologies Inc.(PLTR)$
这已经是纯纯的博傻了,无基本面可言
lanzier
03-07
既然webbush这么看好特斯拉那它应该倾其所有把特斯拉买下呀
华尔街最大的特斯拉多头喊话:抛售过度了!
lanzier
02-11
如果黄仁勋、马斯克选择在中国创业那么他们就没有今天了。
英伟达憾失DeepSeek关键人才?美国放走AI“钱学森”,哈佛教授痛心疾首
lanzier
01-31
只能靠讲故事续命了,然后创新方面比特斯拉好的公司太多,所谓的未来也不一定是马斯克的天下!
特斯拉无视“扑街”业绩逆势飙升,华尔街警告:股价已完全脱离基本面
lanzier
01-25
美股目前的估值已经不比当年A股估值低了,疯狂的背后一定是繁花似锦般的泡沫,就像我们全民疯炒的房地产一样。股票的本质是权益工具,拿特斯拉来说按目前的盈利能力计算需要几百年才能收回投资成本,这还没考虑今后任何潜在政治、经济、人为风险,所以高估值一定是高泡沫。一个没有财务知识、没有成本意识、没有风险控制能力的人即使能取得一段时间好成绩但最终一定会一夜回到解放前。
比傻钱还傻的资金拼命买入美股
lanzier
01-03
我敢打赌,25年你一定不可能跑赢大盘。一月的成功证明不了一个人的能力,能证明的只能是你这次刚好站对了风口;真正的赢家是那些2美元买入特斯拉、8美元买入pltr并能持有至今的潜水员。
lanzier
01-02
$特斯拉(TSLA)$
下跌通道
lanzier
01-02
$特斯拉(TSLA)$
高估值的结果是血淋淋的教训,怎么涨上去就会怎么跌下来,靠炒作特朗普2.0维持不了经济基础,特别是现在躁动的马斯克已经不是一个实业家而是一个到处树敌的政治家。
lanzier
2024-12-05
$英特尔(INTC)$
换谁都没用,除非换我。intel的问题不在没抓住机会,其实它参与了很多创新项目,其没落的根源在于大企业的通病:机构臃肿、效率低下、安逸舒适、不思进取!一个躺在功劳簿上的企业怎么可能不被扫出舞台?创新不是喊口号,只有如履薄冰负重而行的团队才能走得更远!
lanzier
2024-11-27
说得多的公司大半是不专注技术的公司,他们的思维和精力都用在了宣传上、而没有真正关门苦练内功。
抱歉,原内容已删除
lanzier
2024-10-17
语言空洞乏味,等于没说。是事实、还是不是事实?说点干货也好呀,难怪公司愈走愈窄。
被点名“全漏洞问题频发”!英特尔回应
lanzier
2024-10-03
这个大霄就是牵驴的,目的只有一条:诱你入坑。
lanzier
2024-08-23
把irobot的失败者拉进来真是一对难兄难弟。
抱歉,原内容已删除
lanzier
2024-01-29
欧盟才是世界进步的绊脚石
抱歉,原内容已删除
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Social发文宣布将取消对马斯克旗下公司的政府合约。这一言论对特斯拉构成重大打击,也引发市场恐慌。马斯克迅速反击,暗示可能“组建新党”马斯克并未示弱。在转发有关是否应该对美国总统特朗普进行弹劾的帖子中,马斯克表示赞同。此举标志着二人政治同盟关系的终结。马斯克曾是共和党政权的“座上宾”,如今却成为其“头号批评者”。","content":"<html><head></head><body><blockquote><p>美东时间周四,特斯拉(TSLA)股价重挫逾14%,市值蒸发逾1500亿美元,源于一场愈演愈烈的政治风暴:前总统唐纳德·特朗普与特斯拉CEO埃隆·马斯克之间的关系突然恶化,围绕一项即将通过的财政法案,两人展开激烈交锋。</p></blockquote><p>美东时间周四,一场震动科技与政治圈的公开决裂在华盛顿上演。特斯拉股价单日暴跌逾14%,市值蒸发逾1500亿美元,直接导火索是美国总统特朗普在Truth Social发文宣布将取消对马斯克旗下公司的政府合约。这场冲突不仅暴露了美国新能源政策的深层裂痕,更折射出中期选举前共和党内部的权利重组。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1808f8f3b47fef68e474aa6b2f252777\" title=\"\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e18435e8f42c512085ba4cf6460b2d7b\" title=\"(图源:Truth Social)\" tg-width=\"743\" tg-height=\"236\"/><span>(图源:Truth Social)</span></p><h3 id=\"8o7ta\">EV补贴争议升级,特朗普宣布“切断关系”</h3><p>周四上午,特朗普在椭圆形办公室接受采访时明确表示,对马斯克“感到失望”。“埃隆和我曾经关系很好,但现在我不确定了,”特朗普说。他还透露,决定撤回马斯克首推的NASA局长提名人选、Shift4 Payments创始人贾里德·艾萨克曼(Jared Isaacman),成为两人分歧的导火索之一。</p><p>更具杀伤力的是,特朗普在Truth Social上表示:“我取消了强制推行电动车(EV)销售的‘EV Mandate’,那是马斯克多年来赖以依靠的政策工具。他早就知道我会这么做!”这一言论对特斯拉构成重大打击,也引发市场恐慌。</p><h3 id=\"c02bn\">马斯克迅速反击,暗示可能“组建新党”</h3><p>马斯克并未示弱。他在X(前Twitter)上连发帖反击,称特朗普的支出法案是“历史上最肮脏的立法之一”,“没有我,特朗普根本赢不了2024年大选,共和党甚至会丢掉参议院多数”。 他还发起了一项网络投票,问用户“是否应该创建一个真正代表80%中间派的新政党”,引发广泛讨论。</p><h3 id=\"1r88h\">马斯克曝惊天大料:特朗普在爱泼斯坦的档案里</h3><p>马斯克在社交媒体表示:“是时候引爆真正的重磅炸弹了,特朗普总统在爱泼斯坦一案的文件里。这才是文件未被公开的真正原因。”</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e349b9ad52eddd43af742cb154cb8d6d\" title=\"\" tg-width=\"899\" tg-height=\"302\"/></p><p>在转发有关是否应该对美国总统特朗普进行弹劾的帖子中,马斯克表示赞同。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/82760a7a641470ebb95ca66e7aecff26\" title=\"(图源:X)\" tg-width=\"910\" tg-height=\"859\"/><span>(图源:X)</span></p><h3 id=\"emn3\">政策冲突核心:价值460亿美元的产业补贴</h3><p>本周以来,特斯拉股价已下跌超过17%,年初至今跌幅超25%。虽然该公司在5月曾逆势上涨22%,但本次政治风波显然抵消了此前涨幅。</p><p>根据CNBC获得的法案草案,争议焦点集中在:</p><p><strong>电动车税收抵免:</strong>取消7500美元/辆的联邦补贴(特斯拉2024年Q1营收12%依赖于此)</p><p><strong>年度道路使用费:</strong>对EV车主征收250美元/年的新税费</p><p><strong>NASA人事任命:</strong>特朗普撤回马斯克力荐的Jared Isaacman局长提名</p><p>"这不仅是钱的问题,"曾为特朗普撰写演讲稿的保守派评论员Sarah Matthews分析,"马斯克在DOGE项目裁员30%的'政绩',现在成了特朗普向传统能源示好的牺牲品。"</p><h3 id=\"9l45a\">冲突升级时间线</h3><p><strong>06:30 EST</strong> 特朗普在其社交平台Truth Social发文称:"埃隆已经'越界',我要求他离开,我撤销了强制所有人购买电动车的行政令(他早知我会这么做!),结果他就疯了!"</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0636db08c6847ab73ca4cd8a76436431\" title=\"(图源:Truth Social)\" tg-width=\"751\" tg-height=\"241\"/><span>(图源:Truth Social)</span></p><p><strong>08:15 EST</strong> 马斯克随即在X平台回击:"随便吧。<strong>没有我,特朗普会输掉大选</strong>,民主党将控制众议院,共和党在参议院也只能保持51-49的微弱优势。"作为特朗普2024年竞选的最大金主,马斯克曾为其投入超过2.5亿美元。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c4eb524446c744102ac59e8a63aab6d1\" title=\"(图源:X)\" tg-width=\"562\" tg-height=\"764\"/><span>(图源:X)</span></p><p><strong>09:30 EST</strong> 特斯拉股价开盘即跌9%,跌破300美元关键支撑位</p><p><strong>11:00 EST</strong> 白宫记者会证实将终止与SpaceX的28亿美元星链军事合同</p><p><strong>15:00 EST</strong> 马斯克发起"是否该建立新政党"的民意调查,获超200万投票</p><h3 id=\"btvo1\">资本市场的三重担忧</h3><p><strong>政策风险溢价</strong>:摩根士丹利测算,若补贴取消将导致特斯拉2025年EPS下调$1.2</p><p><strong>订单可见度下降</strong>:欧洲市场Q2交付量同比骤降42%</p><p><strong>技术路线质疑</strong>:原定6月推出的Robotaxi服务面临Waymo实质性竞争</p><p>"市场终于意识到特斯拉不再是科技股,"Bernstein分析师Toni Sacconaghi指出,"其市盈率已从2024年峰值78倍回落至34倍,向传统车企靠拢。"</p><h3 id=\"bdebp\">政治献金视角的博弈</h3><p>竞选财务记录显示:</p><p><strong>马斯克2024年向共和党捐赠2.5亿美元(占该党募资总额18%)</strong></p><p>但其旗下公司同时获得:</p><p><strong>SpaceX:46亿美元政府合同(2023-2024)</strong></p><p><strong>Tesla:19亿美元新能源补贴</strong></p><p><strong>Neuralink:7.3亿美元国防医疗订单</strong></p><p>"这是典型的'金主政治'反噬,"哈佛大学肯尼迪学院政治经济学教授Megan Greene表示,"马斯克错判了军工复合体与传统能源在共和党内的权重比。"</p><h3 id=\"4lfmr\">SpaceX与NASA人事博弈:隐藏冲突浮出水面</h3><p>除了汽车和能源业务,马斯克在航天领域也遭遇打击。特朗普政府于周末撤回了艾萨克曼的NASA局长提名,这位企业家曾两次通过SpaceX发起私人太空飞行任务,并在公开文件中披露对SpaceX有2750万美元投资。</p><p>知名传记作家沃尔特·艾萨克森(Walter Isaacson)在CNBC表示:“马斯克对特朗普团队打击艾萨克曼极为愤怒,因为那是变相攻击他本人。”</p><h3 id=\"bu915\">政治风云变幻,马斯克或成共和党“变节者”</h3><p>曾是特朗普2024竞选最大金主、捐款超过2.5亿美元的马斯克,如今却公开抨击其“税改法案将使赤字爆表”。此举标志着二人政治同盟关系的终结。</p><p>特朗普在白宫记者会上坦言:“他(马斯克)对我个人的批评我不介意,但对法案的攻击我无法接受。这个法案是我们最重要的政绩之一。”</p><p>特朗普更暗示马斯克是典型的“特朗普离职综合症”(Trump Derangement Syndrome)患者:“很多人离开我们政府之后开始攻击我们。我不知道是为什么,但这种情况发生得太频繁了。”</p><h3 id=\"b56b4\">品牌声誉受损,特斯拉基本面承压</h3><p>除了政治因素,特斯拉还面临多重基本面挑战:</p><p>欧洲主要市场销量大幅下滑;</p><p>品牌形象在欧美地区持续恶化;</p><p>与Waymo竞争的<strong>自动驾驶打车服务项目仍未在奥斯汀落地</strong>,而Waymo已与Uber在当地商业化运行;</p><p>马斯克本人“精力分散”,同时管理SpaceX、xAI等多个项目,也令投资者担忧管理效率。</p><h3 id=\"292jm\">历史参照系</h3><p><strong>本次冲突与1995年克林顿撤销超导超级对撞机项目有相似之处:</strong></p><p>同样涉及科技巨头(当时是IBM)与政府战略方向分歧</p><p>均引发相关板块股票单周20%+跌幅</p><p>但后续IBM转型服务业务实现重生</p><h3 id=\"63ujl\">总结:科技巨头与政权的高风险博弈</h3><p>特斯拉与特朗普政府的关系急转直下,暴露了<strong>科技巨头在高度依赖政策支持时的脆弱性</strong>。马斯克曾是共和党政权的“座上宾”,如今却成为其“头号批评者”。而资本市场的回应也格外直接:特斯拉股价暴跌,投资者用脚投票。</p><p>面对突如其来的政治与商业双重挑战,马斯克接下来的每一步都将对特斯拉、SpaceX乃至美国科技行业格局产生深远影响。</p></body></html>","source":"fx168","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>特朗普与马斯克“公开决裂”并曝“惊天大料”!特斯拉暴跌14%背后的大选政治与产业博弈</title>\n<style 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马斯克发起\"是否该建立新政党\"的民意调查,获超200万投票资本市场的三重担忧政策风险溢价:摩根士丹利测算,若补贴取消将导致特斯拉2025年EPS下调$1.2订单可见度下降:欧洲市场Q2交付量同比骤降42%技术路线质疑:原定6月推出的Robotaxi服务面临Waymo实质性竞争\"市场终于意识到特斯拉不再是科技股,\"Bernstein分析师Toni Sacconaghi指出,\"其市盈率已从2024年峰值78倍回落至34倍,向传统车企靠拢。\"政治献金视角的博弈竞选财务记录显示:马斯克2024年向共和党捐赠2.5亿美元(占该党募资总额18%)但其旗下公司同时获得:SpaceX:46亿美元政府合同(2023-2024)Tesla:19亿美元新能源补贴Neuralink:7.3亿美元国防医疗订单\"这是典型的'金主政治'反噬,\"哈佛大学肯尼迪学院政治经济学教授Megan Greene表示,\"马斯克错判了军工复合体与传统能源在共和党内的权重比。\"SpaceX与NASA人事博弈:隐藏冲突浮出水面除了汽车和能源业务,马斯克在航天领域也遭遇打击。特朗普政府于周末撤回了艾萨克曼的NASA局长提名,这位企业家曾两次通过SpaceX发起私人太空飞行任务,并在公开文件中披露对SpaceX有2750万美元投资。知名传记作家沃尔特·艾萨克森(Walter Isaacson)在CNBC表示:“马斯克对特朗普团队打击艾萨克曼极为愤怒,因为那是变相攻击他本人。”政治风云变幻,马斯克或成共和党“变节者”曾是特朗普2024竞选最大金主、捐款超过2.5亿美元的马斯克,如今却公开抨击其“税改法案将使赤字爆表”。此举标志着二人政治同盟关系的终结。特朗普在白宫记者会上坦言:“他(马斯克)对我个人的批评我不介意,但对法案的攻击我无法接受。这个法案是我们最重要的政绩之一。”特朗普更暗示马斯克是典型的“特朗普离职综合症”(Trump Derangement 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start;\">尽管“马斯克与特朗普的紧密关联及DOGE引发了市场对特斯拉品牌的重大担忧”,但该团队估计,全球范围内仅有不到5%的特斯拉销量可能受此影响。</p><p>特斯拉欧洲的销量一直在下滑,尤其在德国,上个月销量暴跌76%。而最近,其第二大市场中国二月份的销量也下降了49%。</p><p>虽然Wedbush的分析师没有详细说明他们如何得出5%的风险数字,但根据FactSet的估计,欧洲在特斯拉的收入构成中所占比例较小——德国仅占2.2%,英国占1.7%。然而,美国作为其最大市场,也曾爆发过反马斯克和反特斯拉的活动。</p><p>尽管如此,艾夫斯和他的团队坚信,马斯克将在2025年期间“更好地平衡在DOGE与特斯拉/SpaceX之间的时间分配,一些分散注意力的因素将会逐渐消退。”</p><p>他们认为,与其因当前围绕马斯克政治参与而产生的紧张局势而焦虑,不如让投资者关注股票的真正价值所在——那就是公司刚刚启动的巨大创新和技术周期。他们表示:“我们相信,自动驾驶技术和Optimus将占据特斯拉故事中90%的估值,并将打造一家市值超过2万亿美元的公司。”</p><p>此外,分析师预计,除了今年六月在奥斯汀推出无人监管的FSD(全自动驾驶系统)外,特斯拉在夏季前还将推出一款成本更低、售价低于3.5万美元的新车型,以激发市场上被压抑的消费需求。</p><p>在更为积极的一方,TD Cowen的分析师Itay Michaeli在接手特斯拉股票的研究后,给予其新的买入评级,并将目标价定在388美元,此前TD Cowen对该股票的评级为“持有”。Michaeli表示,股价的回调正是他们对该股票持更为乐观观点的一部分,同时还有几个潜在催化因素可能在今年推动股价上涨。</p><p><em>文章源自MarketWatch《The biggest Tesla bull on Wall Street says the selloff over Musk’s politics is overdone》</em></p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; 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style=\"background-image:url(https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba);background-size:cover;\"></div>\n\n<div class=\"h-content\">\n<p class=\"h-name\">老虎资讯综合 </p>\n<p class=\"h-time\">2025-03-07 19:07</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><p style=\"text-align: start;\">投资者正在低估 <a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a> 股票的真实价值,并夸大了特斯拉首席执行官埃隆·马斯克(Elon Musk)参与政治活动对公司的负面影响。</p><p style=\"text-align: start;\">这是韦德布什证券(Wedbush)分析师丹·艾夫斯(Dan Ives)团队的观点。该团队对特斯拉设定了最高的12个月目标价——每股550美元,并将其列入“最佳投资标的”名单。</p><p style=\"text-align: start;\">艾夫斯在客户报告中表示:“对于特斯拉多头(包括我们)而言,当前是关键时刻。由于欧洲、中国和美国1月至2月的销售数据疲软,叠加马斯克的争议言论和品牌担忧,特斯拉股价近期大幅下跌,空头暂时主导了市场叙事。”</p><p style=\"text-align: start;\">尽管“马斯克与特朗普的紧密关联及DOGE引发了市场对特斯拉品牌的重大担忧”,但该团队估计,全球范围内仅有不到5%的特斯拉销量可能受此影响。</p><p>特斯拉欧洲的销量一直在下滑,尤其在德国,上个月销量暴跌76%。而最近,其第二大市场中国二月份的销量也下降了49%。</p><p>虽然Wedbush的分析师没有详细说明他们如何得出5%的风险数字,但根据FactSet的估计,欧洲在特斯拉的收入构成中所占比例较小——德国仅占2.2%,英国占1.7%。然而,美国作为其最大市场,也曾爆发过反马斯克和反特斯拉的活动。</p><p>尽管如此,艾夫斯和他的团队坚信,马斯克将在2025年期间“更好地平衡在DOGE与特斯拉/SpaceX之间的时间分配,一些分散注意力的因素将会逐渐消退。”</p><p>他们认为,与其因当前围绕马斯克政治参与而产生的紧张局势而焦虑,不如让投资者关注股票的真正价值所在——那就是公司刚刚启动的巨大创新和技术周期。他们表示:“我们相信,自动驾驶技术和Optimus将占据特斯拉故事中90%的估值,并将打造一家市值超过2万亿美元的公司。”</p><p>此外,分析师预计,除了今年六月在奥斯汀推出无人监管的FSD(全自动驾驶系统)外,特斯拉在夏季前还将推出一款成本更低、售价低于3.5万美元的新车型,以激发市场上被压抑的消费需求。</p><p>在更为积极的一方,TD Cowen的分析师Itay Michaeli在接手特斯拉股票的研究后,给予其新的买入评级,并将目标价定在388美元,此前TD Cowen对该股票的评级为“持有”。Michaeli表示,股价的回调正是他们对该股票持更为乐观观点的一部分,同时还有几个潜在催化因素可能在今年推动股价上涨。</p><p><em>文章源自MarketWatch《The biggest Tesla bull on Wall Street says the selloff over Musk’s politics is overdone》</em></p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/340d3c04436bbba1df239d6d4a7e3fd2","relate_stocks":{},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1105680371","content_text":"投资者正在低估 特斯拉 股票的真实价值,并夸大了特斯拉首席执行官埃隆·马斯克(Elon Musk)参与政治活动对公司的负面影响。这是韦德布什证券(Wedbush)分析师丹·艾夫斯(Dan 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00:01","market":"sh","language":"zh","title":"英伟达憾失DeepSeek关键人才?美国放走AI“钱学森”,哈佛教授痛心疾首","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2510864468","media":"市场资讯","summary":"DeepSeek给美国造成的威胁,还在加剧。然而最终,他选择归国加入DeepSeek,由此的后果就是,美国在AI领域的主导地位被动摇,相关公司市值蒸发一万亿,全球AI格局也被彻底掀翻。当时,DeepSeek的多模态团队只有3个人。此前,OpenAI公开表示,DeepSeek使用了自家的模型蒸馏。大佬们一致认为,OpenAI声称DeepSeek用其模型训练,就是在试图转移话题、让自己独赢。","content":"<html><body><div>\n<p cms-style=\"font-L\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold\">【新智元导读】</font>最近,一位哈佛教授痛心疾首地曝出,DeepSeek本来有机会诞生在美国?原本DeepSeek的工程师可以拿到<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>的全职offer,美国却没有将他留住,导致“钱学森回国”的故事再一次上演,美国跟“国运级AI”擦肩而过!</p><p cms-style=\"font-L\">DeepSeek给美国造成的威胁,还在加剧。</p><p cms-style=\"font-L\">就在昨天,DeepSeek的日活数已经达到ChatGPT的23%,每日应用下载量接近500万!</p><div><img cms-height=\"558.172\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/392/w1080h912/20250211/0529-15e1902447dd90f0ae180db54a50a499.jpg\"/><span>a16z联创Marc Andreessen发文</span></div><p cms-style=\"font-L\">谁能想到,做出DeepSeek关键贡献的人才,本来是可能留在美国的。</p><p cms-style=\"font-L\">最近哈佛大学教授曝出这一惊人事实:DeepSeek多模态团队的第4位工程师,本来可以拿到英伟达的全职offer。</p><p cms-style=\"font-L\">然而最终,他选择归国加入DeepSeek,由此的后果就是,美国在AI领域的主导地位被动摇,相关公司市值蒸发一万亿,全球AI格局也被彻底掀翻。</p><p cms-style=\"font-L\">这种结果是阴错阳差,还是一种必然?</p><p cms-style=\"font-L strong-Bold\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold\"></font>美国错失DeepSeek,让“钱学森”再次回国</p><p cms-style=\"font-L\">近日,政治学家、哈佛大学教授、前国防计划助理部长Graham Allison,在X上提问:“谁曾错失了DeepSeek”?</p><div><img cms-height=\"194.062\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/328/w872h256/20250211/f19e-15741db721e73120692f7089719fd3eb.jpg\"/><span></span></div><p cms-style=\"font-L\">他在X痛心发帖称,DeepSeek已刷新对美国AI地位的认知,而美国原本有机会留住DeepSeek的关键员工之一潘梓正(Zizheng Pan):</p><blockquote><p cms-style=\"font-L\">(DeepSeek超越OpenAI相关模型)颠覆了我们对美国AI主导地位的大部分了解。</p><p cms-style=\"font-L\">这也生动地提醒我们,美国必须多么认真地吸引和留住人才,包括来自中国的人才。</p></blockquote><p cms-style=\"font-L\">潘梓正,是DeepSeek多模态团队的第4位多工程师,在开发DeepSeek的R1模型方面发挥了重要作用。</p><p cms-style=\"font-L\">回国之前,他在英伟达实习过4个月,而且拿到了英伟达的全职邀约。</p><p cms-style=\"font-L\">Graham Allison认为潘梓正之所以如此,是因为硅谷公司未能在美国为他提供这样做的机会。</p><p cms-style=\"font-L\">这种“人才流失”,让Graham Allison痛心疾首,甚至将潘梓正回国提升到钱学森归国的高度!</p><div><img cms-height=\"852.562\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/399/w873h1126/20250211/5dfc-5510cc0815601e6cf974d09350e0fd34.jpg\"/><span></span></div><p cms-style=\"font-L\">像钱学森、黄仁勋以及马斯克这样的的超级人才可以用脚投票,可以在任何地方施展才华、大张宏图。</p><p cms-style=\"font-L\">他认为,美国应该尽力避免这样的“人才流失”:</p><blockquote><p cms-style=\"font-L\">美国的大学教练,在寻找并招募世界上最有才华的运动员。</p><p cms-style=\"font-L\">在中美科技竞争中,美国应该尽一切努力避免失去更多的钱学森和潘梓正这样的人才。</p></blockquote><p cms-style=\"font-L align-Center\"><font cms-style=\"font-L align-Center color30\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold align-Center color30\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold align-Center color30\">英伟达憾失人才</font></font></font><font cms-style=\"font-L align-Center\"></font></p><p cms-style=\"font-L\">英伟达的高级研究科学家禹之鼎,在得知DeepSeek超越ChatGPT登顶App Store后,分享了当时的实习生潘梓正回国的选择,对他现在取得的成就感到高兴,并分享了对AI竞争的观点:</p><div><img cms-height=\"257.438\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/413/w873h340/20250211/addb-d8ed23cbee0d75797a8182a2d423ed6c.jpg\"/><span></span></div><blockquote><p cms-style=\"font-L\">在2023年夏季,梓正是英伟达的实习生。后来,当我们考虑是否给他提供全职工作时,他毫不犹豫地选择了加入 DeepSeek。</p><p cms-style=\"font-L\">当时,DeepSeek的多模态团队只有3个人。</p><p cms-style=\"font-L\">梓正当时的决定,至今我仍印象深刻。</p><p cms-style=\"font-L\">在DeepSeek,他做出了重要贡献,参与了包括DeepSeek-VL2、DeepSeek-V3和DeepSeek-R1等多个关键项目。我个人对他的决定和所取得的成就感到非常高兴。</p><p cms-style=\"font-L\">梓正的案例是我近年来看到的一个典型例子。很多最优秀的人才都来自中国,而这些人才并不一定只能在美国公司取得成功。相反,我们从他们身上学到了很多东西。</p><p cms-style=\"font-L\">早在2022年的自动驾驶(AV)领域,类似的“斯普特尼克时刻”就已经发生过,并且将在<span>机器人</span><span></span>技术和大语言模型(LLM)行业继续发生。</p><p cms-style=\"font-L\">我热爱英伟达,并希望看到它继续成为AGI和通用自主系统发展的重要推动力。但如果我们继续编织地缘政治议程,制造对中国研究人员的敌对情绪,我们只会自毁前程,失去更多的竞争力。</p><p cms-style=\"font-L\">我们需要更多的优秀人才、更高的专业水平、更强的学习能力、创造力以及更强的执行力。</p></blockquote><div><img cms-height=\"292.547\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/758/w1080h478/20250211/7582-7277c91f14f39d42d1ce2316015d3c85.jpg\"/><span>潘梓正是DeepSeek-VL2的共同一作</span></div><p cms-style=\"font-L\">在DeepSeek超越ChatGPT登顶App Store下载榜第一时,潘梓正在X上分享了自己的感受:</p><div><img cms-height=\"410.609\" cms-width=\"376.75\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/237/w879h958/20250211/eba4-0e6f1de7f1eafb2a4326074166ab334d.jpg\"/><span></span></div><p cms-style=\"font-L\">潘梓正2024年全职加入DeepSeek,担任研究员。他曾在英伟达AI算法组担任研究实习生。</p><p cms-style=\"font-L\">2021年,潘梓正加入蒙纳士大学(Monash University)ZIP Lab攻读计算机科学博士,导师是Bohan Zhuang教授和Jianfei Cai教授。在此之前,他分别获得阿德莱德大学(University of Adelaide)计算机科学硕士和哈尔滨工业大学(威海)软件工程学士学位。</p><p cms-style=\"font-L\"><font cms-style=\"font-L\">在博士期间,潘梓正的研究兴趣主要集中在深度神经网络的效率方面,包括模型部署、Transformer架构优化、注意力机制、 推理加速和内存高效的训练。</font><font cms-style=\"font-L align-Center\"></font></p><div><img cms-height=\"283.375\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/743/w1080h463/20250211/4eb2-d0622bb643202f7e28e070ecb9bef618.jpg\"/><span></span></div><p cms-style=\"font-L strong-Bold\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold\"></font>Lex Fridman硬核播客,揭秘中国AI新星如何撼动全球格局</p><p cms-style=\"font-L\">就在最近,Lex Fridman放出了一期长达5小时的播客,邀请了AI2的模型训练专家Nathan Lambert和Semianalysis硬件专家Dylan Patel。</p><p cms-style=\"font-L\">在这期信息量爆棚的谈话中,他们全程聚焦DeepSeek,讨论了这颗中国AI新星如何撼动全球格局、MoE架构+MLA的技术双刃、DeepSeek开源倒逼行业开放进程、中国式极限优化之道的硬件魔术等。</p><div><img cms-height=\"372.125\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/88/w1080h608/20250211/4479-2f6ca192a4e579a29174421c7fe08285.jpg\"/><span></span></div><p cms-style=\"font-L align-Center\"><font cms-style=\"font-L align-Center color30\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold align-Center color30\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold align-Center color30\">DeepSeek到底用没用OpenAI数据</font></font></font><font cms-style=\"font-L align-Center\"></font></p><p cms-style=\"font-L\">这次,几位大佬的谈话内容可谓相当犀利,直指问题核心。</p><p cms-style=\"font-L\">比如这个关键问题:DeepSeek究竟用没用OpenAI的数据?</p><p cms-style=\"font-L\">此前,OpenAI公开表示,DeepSeek使用了自家的模型蒸馏。</p><div><img cms-height=\"89.9688\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/427/w1080h147/20250211/8005-b32bf966f320ccbd66d0568a609b0eb5.jpg\"/><span>《金融时报》干脆说,“OpenAI有证据表明DeepSeek用了他们的模型来进行训练”</span></div><p cms-style=\"font-L\">这在道德和法律上站得住脚吗?</p><p cms-style=\"font-L\">虽然OpenAI的服务条款规定,不许用户使用自家模型的输出来构建竞争对手。但这个所谓的规则,其实正是OpenAI虚伪的体现。</p><p cms-style=\"font-L\">Lex Fridman表示:他们和大多数公司一样,本来就是在未经许可(<a href=\"https://laohu8.com/S/603586\">金麒麟</a>分析师)的情况下,使用互联网上的数据进行训练,并从中受益的。</p><p cms-style=\"font-L\">大佬们一致认为,OpenAI声称DeepSeek用其模型训练,就是在试图转移话题、让自己独赢。</p><p cms-style=\"font-L\">而且,过去几天还有很多人把DeepSeek的模型蒸馏到Llama中,因前者在推理上运行很复杂,而Llama很容易提供服务,这违法吗?</p><p cms-style=\"font-L align-Center\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold align-Center color30\">DeepSeek的训练成本,为何如此之低</font></p><p cms-style=\"font-L\">Dylan Patel表示,DeepSeek的成本涉及两项关键的技术:一个是MoE,一个就是MLA(多头潜注意力)。</p><p cms-style=\"font-L\">MOE架构的优势在于,一方面,模型可以将数据嵌入到更大的参数空间中,另一方面,在训练或推理时,模型只需要激活其中一部分参数,从而大大提升效率。</p><p cms-style=\"font-L\">DeepSeek模型拥有超过6000亿个参数,相比之下,Llama 405B有4050亿参数。从参数规模上看,DeepSeek模型拥有更大的信息压缩空间,可以容纳更多的世界知识。</p><p cms-style=\"font-L\">但与此同时,DeepSeek模型每次只激活约370亿个参数。也就是说,在训练或推理过程中,只需要计算370亿个参数。相比之下,Llama 405B模型每次推理却需要激活4050亿个参数。</p><div><img cms-height=\"531.859\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/349/w1080h869/20250211/66b8-5d72d73adbb57e6df0b6f08a234bfc65.jpg\"/><span></span></div><p cms-style=\"font-L\">MLA主要用于减少推理过程中的内存占用,在训练过程也是如此,它利用了一些巧妙的低秩近似数学技巧。</p><p cms-style=\"font-L\">Nathan Lambert表示,深入研究潜注意力的细节,会发现DeepSeek在模型实现方面下了很大功夫。</p><p cms-style=\"font-L\">因为,除了注意力机制,语言模型还有其他组件,例如用于扩展上下文长度的嵌入。DeepSeek采用的是旋转位置编码(RoPE)。</p><p cms-style=\"font-L\">将RoPE与传统的MoE结合使用,需要进行一系列操作,例如,将两个注意力矩阵进行复数旋转,这涉及到矩阵乘法。</p><p cms-style=\"font-L\">DeepSeek的MLA架构由于需要一些巧妙的设计,因此实现的复杂性大大增加。而他们成功地将这些技术整合在一起,这表明DeepSeek在高效语言模型训练方面走在了前沿。</p><p cms-style=\"font-L\">Dylan Patel表示,DeepSeek想方设法提高模型训练效率。其中一个方法就是不直接调用NVIDIA的NCCL库,而是自行调度GPU之间的通信。</p><p cms-style=\"font-L\">DeepSeek的独特之处在于,他们通过调度特定的SM(流式多处理器)来管理GPU通信。</p><p cms-style=\"font-L\">DeepSeek会精细地控制哪些SM核心负责模型计算,哪些核心负责allreduce或allgather通信,并在它们之间进行动态切换。这需要极其高深的编程技巧。</p><p cms-style=\"font-L align-Center\"><font cms-style=\"font-L align-Center color30\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold align-Center color30\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold align-Center color30\">DeepSeek为何如此便宜</font></font></font><font cms-style=\"font-L align-Center\"></font></p><p cms-style=\"font-L\">在所有声称提供R1服务的公司中,定价都远高于DeepSeek API,而且大多服务无法正常工作,吞吐量极低。</p><p cms-style=\"font-L\">让大佬们震惊的是,一方面中国取得了这种能力,另一方面价格如此之低。(R1的价格,比o1便宜27倍)</p><p cms-style=\"font-L\">训练为什么便宜,上文已经提到。为什么推理成本也这么低呢?</p><p cms-style=\"font-L\">首先,就是DeepSeek在模型架构上的创新。MLA这种全新的注意力机制,跟Transformer注意力机制不同。</p><p cms-style=\"font-L\">这种多头潜注意力,可以将注意力机制的内存占用减少大约80%到90%,尤其有助于处理长上下文。</p><div><img cms-height=\"273.578\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/727/w1080h447/20250211/0f73-4df55fde453b6089c88fedf05d7027ac.jpg\"/><span></span></div><p cms-style=\"font-L\">而且,DeepSeek和OpenAI的服务成本有巨大差异,部分原因是OpenAI的利润率非常高,推理的毛利率超过了75%。</p><p cms-style=\"font-L\">因为OpenAI目前是亏损的,在训练上花费了太多,因此推理的利润率很高。</p><p cms-style=\"font-L\">接下来亮点来了,几位大佬放飞想象,猜测这会不会是一种阴谋论:DeepSeek精心策划了这次发布和定价,做空英伟达和美国公司的股票,配合星际之门的发布……</p><p cms-style=\"font-L\">但这种猜测立马遭到了反驳,Dylan Patel表示,他们只是赶在农历新年前把产品尽快发布而已,并没有没有打算搞个大的,否则为什么选在圣诞节后一天发布V3呢?</p><p cms-style=\"font-L align-Center\"><font cms-style=\"font-L align-Center color30\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold align-Center color30\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold align-Center color30\">中国的工业能力,已经远超美国</font></font></font><font cms-style=\"font-L align-Center\"></font></p><p cms-style=\"font-L\">美国无疑在GPU等芯片领域领先于中国。</p><p cms-style=\"font-L\">不过,对GPU出口管制,就能完全阻止中国吗?不太可能。</p><p cms-style=\"font-L\">Dylan Patel认为,美国政府也清楚地认识到这一点, 而Nathan Lambert认为中国会制造自己的芯片。</p><p cms-style=\"font-L\">中国可能拥有更多的人才、更多的STEM毕业生、更多的程序员。美国当然也可以利用世界各地的人才,但这未必能让美国有额外的优势。</p><p cms-style=\"font-L\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold\">真正重要的是计算能力。</font></p><p cms-style=\"font-L\"><font cms-style=\"font-L\">中国拥有的电力总和,数量已经惊人。</font><font cms-style=\"font-L\">中国的钢铁厂,其规模相当于整个美国工业的总和,此外还有需要庞大电力的铝厂。</font></p><p cms-style=\"font-L\">即使美国的星际之门真的建成,达到2吉瓦电力,仍小于中国最大的工业设施。</p><p cms-style=\"font-L\"><font cms-style=\"font-L\">就这么说吧,如果中国建造世界上最大的数据中心,只要有芯片,马上就能做到。</font><font cms-style=\"font-L\">所以这只是一个时间问题,而不是能力问题。</font></p><p cms-style=\"font-L\">现在,发电、输电、变电站以及变压器等构建数据中心所需的东西,都将制约美国构建越来越大的训练系统,以及部署越来越多的推理计算能力。</p><p cms-style=\"font-L\">相比之下,如果中国继续坚信Scaling Law,就像纳德拉、扎克伯格和劈柴等美国高管那样,甚至可以比美国更快地实现。</p><p cms-style=\"font-L\">因此,为了减缓中国AI技术的发展,确保AGI无法被大规模训练,美国出台了一系列禁令——通过限制GPU、光刻机等关键要素的出口,意图“封杀”整个半导体产业。</p><p cms-style=\"font-L align-Center\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold align-Center color30\">OpenAI o3-Mini能追上DeepSeek R1吗?</font></p><p cms-style=\"font-L\">接下来,几位大佬对几个明星推理模型进行了实测。</p><div><img cms-height=\"241.75\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/675/w1080h395/20250211/bd33-83d3bf4a8b00f6ed0c4dacee57697bc1.jpg\"/><span></span></div><p cms-style=\"font-L\">有趣的是,<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>的Gemini Flash Thinking,无论从价格还是性能上来看都优于R1,而且在去年12月初就发布了,然而却无人关心……</p><p cms-style=\"font-L\">对此,几位大佬的体感是,它的行为模式不如o1那样富有表现力,应用场景较窄。o1在特定任务上可能不是最完美,但灵活性和通用性更强。</p><div><img cms-height=\"231.969\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/659/w1080h379/20250211/a117-8eef17c10079d1870f774a32ddbcf6c7.jpg\"/><span></span></div><p cms-style=\"font-L\">Lex Frieman则表示,自己个人非常喜欢R1的一点,是它会展示完整的思维链token。</p><p cms-style=\"font-L\">在开放式的哲学问题中,我们作为能欣赏智能、推理和反思能力的人类,阅读R1的原始思维链token,会感受到一种独特的美感。</p><p cms-style=\"font-L\">这种非线性的思维过程,类似于詹姆斯·乔伊斯的意识流小说《尤利西斯》和《芬尼根的守灵夜》,令人着迷。</p><div><img cms-height=\"474.328\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/255/w1080h775/20250211/737d-a723f7bfb2ae0c5ef8b1e6306e361d13.jpg\"/><span></span></div><p cms-style=\"font-L\">相比之下,o3-mini给人的感觉是聪明、快速,但缺乏亮点,往往比较平庸,缺乏深度和新意。</p><p cms-style=\"font-L\">从下图中可以看到,从GPT-3到GPT-3.5,再到Llama,推理成本呈指数级下降趋势。</p><div><img cms-height=\"392.922\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/122/w1080h642/20250211/c5f4-3a39951de35fc4d4b53720267a23392d.jpg\"/><span></span></div><p cms-style=\"font-L\">DeepSeek R1是第一个达到如此低成本的推理模型,这个成就很了不起,不过,它的成本水平并没有超出专家们预期的范围。</p><p cms-style=\"font-L\">而在未来,随着模型架构的创新、更高质量的训练数据、更先进的训练技术,以及更高效的推理系统和硬件(比如新一代GPU和ASIC芯片),AI模型的推理成本还会持续下降。</p><p cms-style=\"font-L\">最终,这将解锁AGI的潜力。</p><p cms-style=\"font-L align-Center\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold align-Center color30\">谁将赢得AGI竞赛</font></p><p cms-style=\"font-L\">最后,几位大佬预测了一番,谁将是AGI竞赛的最终赢家。</p><p cms-style=\"font-L\">谷歌似乎是领跑者,因为拥有基础设施优势。</p><p cms-style=\"font-L\">但在舆论场上,OpenAI似乎是领先者。它在商业化方面已经走在了最前面,拥有目前AI领域最高的收入。</p><p cms-style=\"font-L\">目前,谁究竟在AI领域赚到钱了,有人盈利了吗?</p><p cms-style=\"font-L\"><font cms-style=\"font-L\">大佬们盘了盘后发现,从财务报表上看,<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>在AI领域已经实现了盈利,但在基础设施方面已经投入了巨额资本支出。</font><font cms-style=\"font-L\">谷歌、<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>也是如此。</font></p><p cms-style=\"font-L\">Meta获取的巨额利润来自于推荐系统,并非来自Llama等大模型。</p><p cms-style=\"font-L\">Anthropic和OpenAI显然还没盈利,否则就不需要继续融资了。不过单从营收和成本来看,GPT-4已经开始盈利了,因为它的训练成本只有几亿美元。</p><p cms-style=\"font-L\">最终,谁都无法预料,OpenAI是否会突然陨落。不过目前,各家公司还会继续融资,因为一旦AGI到来,AI带来的回报难以估量。</p><p cms-style=\"font-L\">人们可能并不需要OpenAI花费数十亿美元,去研发“下一个最先进的模型”,只需要ChatGPT级别的AI服务就足够了。</p><p cms-style=\"font-L\">推理、代码生成、AI智能体、计算机使用,这些都是AI未来真正有价值的应用领域。谁不发力,谁就可能被市场淘汰。</p><p cms-style=\"font-L\">参考资料:</p><p cms-style=\"font-L\">https://youtu.be/_1f-o0nqpEI</p><p cms-style=\"font-L\">https://x.com/GrahamTAllison/status/1885442402833621426</p><p cms-style=\"font-L\">https://x.com/ZhidingYu/status/1883958911839133894</p><p cms-style=\"font-L\">来源:新智元</p><p>(转自:中国地产基金百人会)</p>\n<div></div>\n<div>\n<div><img src=\"\"/></div>\n<div>海量资讯、精准解读,尽在新浪财经APP</div>\n</div>\n</div></body></html>","source":"sina","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>英伟达憾失DeepSeek关键人才?美国放走AI“钱学森”,哈佛教授痛心疾首</title>\n<style 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Pan):(DeepSeek超越OpenAI相关模型)颠覆了我们对美国AI主导地位的大部分了解。这也生动地提醒我们,美国必须多么认真地吸引和留住人才,包括来自中国的人才。潘梓正,是DeepSeek多模态团队的第4位多工程师,在开发DeepSeek的R1模型方面发挥了重要作用。回国之前,他在英伟达实习过4个月,而且拿到了英伟达的全职邀约。Graham Allison认为潘梓正之所以如此,是因为硅谷公司未能在美国为他提供这样做的机会。这种“人才流失”,让Graham Allison痛心疾首,甚至将潘梓正回国提升到钱学森归国的高度!像钱学森、黄仁勋以及马斯克这样的的超级人才可以用脚投票,可以在任何地方施展才华、大张宏图。他认为,美国应该尽力避免这样的“人才流失”:美国的大学教练,在寻找并招募世界上最有才华的运动员。在中美科技竞争中,美国应该尽一切努力避免失去更多的钱学森和潘梓正这样的人才。英伟达憾失人才英伟达的高级研究科学家禹之鼎,在得知DeepSeek超越ChatGPT登顶App Store后,分享了当时的实习生潘梓正回国的选择,对他现在取得的成就感到高兴,并分享了对AI竞争的观点:在2023年夏季,梓正是英伟达的实习生。后来,当我们考虑是否给他提供全职工作时,他毫不犹豫地选择了加入 DeepSeek。当时,DeepSeek的多模态团队只有3个人。梓正当时的决定,至今我仍印象深刻。在DeepSeek,他做出了重要贡献,参与了包括DeepSeek-VL2、DeepSeek-V3和DeepSeek-R1等多个关键项目。我个人对他的决定和所取得的成就感到非常高兴。梓正的案例是我近年来看到的一个典型例子。很多最优秀的人才都来自中国,而这些人才并不一定只能在美国公司取得成功。相反,我们从他们身上学到了很多东西。早在2022年的自动驾驶(AV)领域,类似的“斯普特尼克时刻”就已经发生过,并且将在机器人技术和大语言模型(LLM)行业继续发生。我热爱英伟达,并希望看到它继续成为AGI和通用自主系统发展的重要推动力。但如果我们继续编织地缘政治议程,制造对中国研究人员的敌对情绪,我们只会自毁前程,失去更多的竞争力。我们需要更多的优秀人才、更高的专业水平、更强的学习能力、创造力以及更强的执行力。潘梓正是DeepSeek-VL2的共同一作在DeepSeek超越ChatGPT登顶App Store下载榜第一时,潘梓正在X上分享了自己的感受:潘梓正2024年全职加入DeepSeek,担任研究员。他曾在英伟达AI算法组担任研究实习生。2021年,潘梓正加入蒙纳士大学(Monash University)ZIP Lab攻读计算机科学博士,导师是Bohan Zhuang教授和Jianfei Cai教授。在此之前,他分别获得阿德莱德大学(University of Adelaide)计算机科学硕士和哈尔滨工业大学(威海)软件工程学士学位。在博士期间,潘梓正的研究兴趣主要集中在深度神经网络的效率方面,包括模型部署、Transformer架构优化、注意力机制、 推理加速和内存高效的训练。Lex Fridman硬核播客,揭秘中国AI新星如何撼动全球格局就在最近,Lex Fridman放出了一期长达5小时的播客,邀请了AI2的模型训练专家Nathan Lambert和Semianalysis硬件专家Dylan Patel。在这期信息量爆棚的谈话中,他们全程聚焦DeepSeek,讨论了这颗中国AI新星如何撼动全球格局、MoE架构+MLA的技术双刃、DeepSeek开源倒逼行业开放进程、中国式极限优化之道的硬件魔术等。DeepSeek到底用没用OpenAI数据这次,几位大佬的谈话内容可谓相当犀利,直指问题核心。比如这个关键问题:DeepSeek究竟用没用OpenAI的数据?此前,OpenAI公开表示,DeepSeek使用了自家的模型蒸馏。《金融时报》干脆说,“OpenAI有证据表明DeepSeek用了他们的模型来进行训练”这在道德和法律上站得住脚吗?虽然OpenAI的服务条款规定,不许用户使用自家模型的输出来构建竞争对手。但这个所谓的规则,其实正是OpenAI虚伪的体现。Lex Fridman表示:他们和大多数公司一样,本来就是在未经许可(金麒麟分析师)的情况下,使用互联网上的数据进行训练,并从中受益的。大佬们一致认为,OpenAI声称DeepSeek用其模型训练,就是在试图转移话题、让自己独赢。而且,过去几天还有很多人把DeepSeek的模型蒸馏到Llama中,因前者在推理上运行很复杂,而Llama很容易提供服务,这违法吗?DeepSeek的训练成本,为何如此之低Dylan Patel表示,DeepSeek的成本涉及两项关键的技术:一个是MoE,一个就是MLA(多头潜注意力)。MOE架构的优势在于,一方面,模型可以将数据嵌入到更大的参数空间中,另一方面,在训练或推理时,模型只需要激活其中一部分参数,从而大大提升效率。DeepSeek模型拥有超过6000亿个参数,相比之下,Llama 405B有4050亿参数。从参数规模上看,DeepSeek模型拥有更大的信息压缩空间,可以容纳更多的世界知识。但与此同时,DeepSeek模型每次只激活约370亿个参数。也就是说,在训练或推理过程中,只需要计算370亿个参数。相比之下,Llama 405B模型每次推理却需要激活4050亿个参数。MLA主要用于减少推理过程中的内存占用,在训练过程也是如此,它利用了一些巧妙的低秩近似数学技巧。Nathan Lambert表示,深入研究潜注意力的细节,会发现DeepSeek在模型实现方面下了很大功夫。因为,除了注意力机制,语言模型还有其他组件,例如用于扩展上下文长度的嵌入。DeepSeek采用的是旋转位置编码(RoPE)。将RoPE与传统的MoE结合使用,需要进行一系列操作,例如,将两个注意力矩阵进行复数旋转,这涉及到矩阵乘法。DeepSeek的MLA架构由于需要一些巧妙的设计,因此实现的复杂性大大增加。而他们成功地将这些技术整合在一起,这表明DeepSeek在高效语言模型训练方面走在了前沿。Dylan Patel表示,DeepSeek想方设法提高模型训练效率。其中一个方法就是不直接调用NVIDIA的NCCL库,而是自行调度GPU之间的通信。DeepSeek的独特之处在于,他们通过调度特定的SM(流式多处理器)来管理GPU通信。DeepSeek会精细地控制哪些SM核心负责模型计算,哪些核心负责allreduce或allgather通信,并在它们之间进行动态切换。这需要极其高深的编程技巧。DeepSeek为何如此便宜在所有声称提供R1服务的公司中,定价都远高于DeepSeek API,而且大多服务无法正常工作,吞吐量极低。让大佬们震惊的是,一方面中国取得了这种能力,另一方面价格如此之低。(R1的价格,比o1便宜27倍)训练为什么便宜,上文已经提到。为什么推理成本也这么低呢?首先,就是DeepSeek在模型架构上的创新。MLA这种全新的注意力机制,跟Transformer注意力机制不同。这种多头潜注意力,可以将注意力机制的内存占用减少大约80%到90%,尤其有助于处理长上下文。而且,DeepSeek和OpenAI的服务成本有巨大差异,部分原因是OpenAI的利润率非常高,推理的毛利率超过了75%。因为OpenAI目前是亏损的,在训练上花费了太多,因此推理的利润率很高。接下来亮点来了,几位大佬放飞想象,猜测这会不会是一种阴谋论:DeepSeek精心策划了这次发布和定价,做空英伟达和美国公司的股票,配合星际之门的发布……但这种猜测立马遭到了反驳,Dylan Patel表示,他们只是赶在农历新年前把产品尽快发布而已,并没有没有打算搞个大的,否则为什么选在圣诞节后一天发布V3呢?中国的工业能力,已经远超美国美国无疑在GPU等芯片领域领先于中国。不过,对GPU出口管制,就能完全阻止中国吗?不太可能。Dylan Patel认为,美国政府也清楚地认识到这一点, 而Nathan Lambert认为中国会制造自己的芯片。中国可能拥有更多的人才、更多的STEM毕业生、更多的程序员。美国当然也可以利用世界各地的人才,但这未必能让美国有额外的优势。真正重要的是计算能力。中国拥有的电力总和,数量已经惊人。中国的钢铁厂,其规模相当于整个美国工业的总和,此外还有需要庞大电力的铝厂。即使美国的星际之门真的建成,达到2吉瓦电力,仍小于中国最大的工业设施。就这么说吧,如果中国建造世界上最大的数据中心,只要有芯片,马上就能做到。所以这只是一个时间问题,而不是能力问题。现在,发电、输电、变电站以及变压器等构建数据中心所需的东西,都将制约美国构建越来越大的训练系统,以及部署越来越多的推理计算能力。相比之下,如果中国继续坚信Scaling Law,就像纳德拉、扎克伯格和劈柴等美国高管那样,甚至可以比美国更快地实现。因此,为了减缓中国AI技术的发展,确保AGI无法被大规模训练,美国出台了一系列禁令——通过限制GPU、光刻机等关键要素的出口,意图“封杀”整个半导体产业。OpenAI o3-Mini能追上DeepSeek R1吗?接下来,几位大佬对几个明星推理模型进行了实测。有趣的是,谷歌的Gemini Flash Thinking,无论从价格还是性能上来看都优于R1,而且在去年12月初就发布了,然而却无人关心……对此,几位大佬的体感是,它的行为模式不如o1那样富有表现力,应用场景较窄。o1在特定任务上可能不是最完美,但灵活性和通用性更强。Lex Frieman则表示,自己个人非常喜欢R1的一点,是它会展示完整的思维链token。在开放式的哲学问题中,我们作为能欣赏智能、推理和反思能力的人类,阅读R1的原始思维链token,会感受到一种独特的美感。这种非线性的思维过程,类似于詹姆斯·乔伊斯的意识流小说《尤利西斯》和《芬尼根的守灵夜》,令人着迷。相比之下,o3-mini给人的感觉是聪明、快速,但缺乏亮点,往往比较平庸,缺乏深度和新意。从下图中可以看到,从GPT-3到GPT-3.5,再到Llama,推理成本呈指数级下降趋势。DeepSeek R1是第一个达到如此低成本的推理模型,这个成就很了不起,不过,它的成本水平并没有超出专家们预期的范围。而在未来,随着模型架构的创新、更高质量的训练数据、更先进的训练技术,以及更高效的推理系统和硬件(比如新一代GPU和ASIC芯片),AI模型的推理成本还会持续下降。最终,这将解锁AGI的潜力。谁将赢得AGI竞赛最后,几位大佬预测了一番,谁将是AGI竞赛的最终赢家。谷歌似乎是领跑者,因为拥有基础设施优势。但在舆论场上,OpenAI似乎是领先者。它在商业化方面已经走在了最前面,拥有目前AI领域最高的收入。目前,谁究竟在AI领域赚到钱了,有人盈利了吗?大佬们盘了盘后发现,从财务报表上看,微软在AI领域已经实现了盈利,但在基础设施方面已经投入了巨额资本支出。谷歌、亚马逊也是如此。Meta获取的巨额利润来自于推荐系统,并非来自Llama等大模型。Anthropic和OpenAI显然还没盈利,否则就不需要继续融资了。不过单从营收和成本来看,GPT-4已经开始盈利了,因为它的训练成本只有几亿美元。最终,谁都无法预料,OpenAI是否会突然陨落。不过目前,各家公司还会继续融资,因为一旦AGI到来,AI带来的回报难以估量。人们可能并不需要OpenAI花费数十亿美元,去研发“下一个最先进的模型”,只需要ChatGPT级别的AI服务就足够了。推理、代码生成、AI智能体、计算机使用,这些都是AI未来真正有价值的应用领域。谁不发力,谁就可能被市场淘汰。参考资料:https://youtu.be/_1f-o0nqpEIhttps://x.com/GrahamTAllison/status/1885442402833621426https://x.com/ZhidingYu/status/1883958911839133894来源:新智元(转自:中国地产基金百人会)\n\n\n\n海量资讯、精准解读,尽在新浪财经APP","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":5454,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[{"author":{"id":"3538458176058351","authorId":"3538458176058351","name":"Ruosong","avatar":"https://static.tigerbbs.com/d815eb794e0dfe4ac8a13f8e0d781888","crmLevel":7,"crmLevelSwitch":1,"idStr":"3538458176058351","authorIdStr":"3538458176058351"},"content":"马斯克在中国创业,特斯拉早就年产1000万辆了 [笑哭],星舰已经降落火星了 [笑哭]在美国,美式官僚主义还在研究星舰残骸会不会砸到鲨鱼","text":"马斯克在中国创业,特斯拉早就年产1000万辆了 [笑哭],星舰已经降落火星了 [笑哭]在美国,美式官僚主义还在研究星舰残骸会不会砸到鲨鱼","html":"马斯克在中国创业,特斯拉早就年产1000万辆了 [笑哭],星舰已经降落火星了 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Stein问道,“问题出在哪里?”他指出,虽然马斯克扮演了啦啦队长的角色,但管理层在两个关键点上令人大失所望——2025 年新车的细节和人工智能成就的里程碑,尤其是全自动驾驶技术。自唐纳德·特朗普去年11月赢得美国大选以来,特斯拉的股价一直在狂飙,因为投资者押注马斯克和特朗普的亲密关系将帮助该公司实现人工智能雄心。但鉴于电动汽车业务仍占特斯拉营收的90%,该业务的健康状况仍是关键。事实上,人们对特斯拉汽车业务的担忧与日俱增。特斯拉电动汽车销售放缓和盈利能力下降反映出竞争日益激烈,这迫使该公司大幅打折以提振销量。此外,新一届美国政府坚决反对电动汽车。特朗普已经命令他的团队研究扭转拜登时代旨在促进电动汽车行业的政策。如果美国的电动汽车政策逆转,特斯拉将蒙受损失。与此同时,其自动驾驶出租车可能还需要一段时间才能完全投入商业使用。特斯拉1.3万亿美元市值的很大一部分依赖于自动驾驶业务的前景。马斯克周三表示,该公司预计将于今年6月在奥斯汀开始提供付费服务,使用不依赖人类监督方向盘的自动驾驶特斯拉汽车。对冲基金Telemetry创始人Thomas Thornton表示:“业绩很糟糕,但这家公司现在对马斯克的自动驾驶和机器人出租车愿景寄予厚望。在这个市场中,基本面不再重要,人们正在购买 Fartcoin 这样显然没有内在价值的资产。”据悉,Fartcoin这种MEME代币在特朗普当选总统后迅速走红,市场情绪高涨。Fartcoin市值已接近20亿美元,超过了许多在美国上市的公司。绿光资本创始人David 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Research公司总裁艾德·亚尔德尼分析数据显示,外国投资者在过去三个月内以创纪录的速度购买了765亿美元的美国股票。数据显示,非美国投资者在美国股市的时机把握非常糟糕。他们曾在1987年股灾、2000年互联网泡沫破裂以及2008年全球金融危机前大量买入美国股票。</p><p style=\"text-align: start;\">他表示:“他们的买入行为常常是一个反向指标。他们倾向于在熊市前大量买入。”</p><p style=\"text-align: start;\">《金融时报》本月早些时候采访了一些外国散户投资者。报道称,韩国投资者去年持有的美国股票激增了65%。</p><p style=\"text-align: start;\">他们的逻辑相当合理:美国市场聚集了苹果、英伟达和特斯拉这样的企业赢家,而本地公司难以与之竞争。</p><p style=\"text-align: start;\">这种模式在全球范围内不断重复。例如,根据英国投资协会(当地的一个行业组织)的数据,仅在去年11月,英国散户投资者对美国股票基金的净流入为5.9亿英镑,而同期本国股票基金则出现了5.52亿英镑的净流出。</p><p style=\"text-align: start;\">不仅是普通散户在购买美国股票,机构投资者也在加入。历史学家尼尔·弗格森本周出席了在瑞士达沃斯举行的世界经济论坛。他为《自由新闻》撰文表示:“几乎所有在达沃斯世界经济论坛的人都看好美国股票,唱空欧盟。他们的新共识是,欧洲无法在经济上自我调整,而美国正在快速发展。如果你不持有美国的大型股票,那么你可能会因为错过机会而后悔不已。”</p><p style=\"text-align: start;\">他补充道:“问题是,达沃斯的共识几乎总是错误的。”</p><p style=\"text-align: start;\">仅仅为了反其道而行并不一定能带来胜利。例如,亚尔德尼依然是华尔街最看涨的策略师之一。但在这个案例中,确实存在支持逆向观点的估值论据。</p><p style=\"text-align: start;\">根据FactSet的数据,iShares MSCI全球(不含美国)ETF的预期市盈率为13.4,而SPDR标普500 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money)是对散户投资者的一种贬义称呼(也是一部关于GameStop股票飙升的电影的标题)。通常情况下,普通投资者总是最后一个得知投资新闻,并最终成为专业投资者的接盘侠。不过也会有例外。例如,在GameStop事件中,一个大型对冲基金被迫退出市场。但通常情况下,专业投资者占据上风。如果有一个群体比“傻钱”更不精明,那可能就是外国散户投资者。不幸的是,他们正在疯狂购买美国股票,仿佛这些股票即将消失。Yardeni Research公司总裁艾德·亚尔德尼分析数据显示,外国投资者在过去三个月内以创纪录的速度购买了765亿美元的美国股票。数据显示,非美国投资者在美国股市的时机把握非常糟糕。他们曾在1987年股灾、2000年互联网泡沫破裂以及2008年全球金融危机前大量买入美国股票。他表示:“他们的买入行为常常是一个反向指标。他们倾向于在熊市前大量买入。”《金融时报》本月早些时候采访了一些外国散户投资者。报道称,韩国投资者去年持有的美国股票激增了65%。他们的逻辑相当合理:美国市场聚集了苹果、英伟达和特斯拉这样的企业赢家,而本地公司难以与之竞争。这种模式在全球范围内不断重复。例如,根据英国投资协会(当地的一个行业组织)的数据,仅在去年11月,英国散户投资者对美国股票基金的净流入为5.9亿英镑,而同期本国股票基金则出现了5.52亿英镑的净流出。不仅是普通散户在购买美国股票,机构投资者也在加入。历史学家尼尔·弗格森本周出席了在瑞士达沃斯举行的世界经济论坛。他为《自由新闻》撰文表示:“几乎所有在达沃斯世界经济论坛的人都看好美国股票,唱空欧盟。他们的新共识是,欧洲无法在经济上自我调整,而美国正在快速发展。如果你不持有美国的大型股票,那么你可能会因为错过机会而后悔不已。”他补充道:“问题是,达沃斯的共识几乎总是错误的。”仅仅为了反其道而行并不一定能带来胜利。例如,亚尔德尼依然是华尔街最看涨的策略师之一。但在这个案例中,确实存在支持逆向观点的估值论据。根据FactSet的数据,iShares MSCI全球(不含美国)ETF的预期市盈率为13.4,而SPDR标普500 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换谁都没用,除非换我。intel的问题不在没抓住机会,其实它参与了很多创新项目,其没落的根源在于大企业的通病:机构臃肿、效率低下、安逸舒适、不思进取!一个躺在功劳簿上的企业怎么可能不被扫出舞台?创新不是喊口号,只有如履薄冰负重而行的团队才能走得更远!","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/378392228708680","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2336,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":375491233874352,"gmtCreate":1732714345133,"gmtModify":1732714347296,"author":{"id":"3477648757949014","authorId":"3477648757949014","name":"lanzier","avatar":"https://static.tigerbbs.com/c263a28956df296843cbae991cb53f76","crmLevel":4,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3477648757949014","authorIdStr":"3477648757949014"},"themes":[],"htmlText":"说得多的公司大半是不专注技术的公司,他们的思维和精力都用在了宣传上、而没有真正关门苦练内功。","listText":"说得多的公司大半是不专注技术的公司,他们的思维和精力都用在了宣传上、而没有真正关门苦练内功。","text":"说得多的公司大半是不专注技术的公司,他们的思维和精力都用在了宣传上、而没有真正关门苦练内功。","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/375491233874352","repostId":"2486841045","repostType":2,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1225,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":361001158140176,"gmtCreate":1729170566064,"gmtModify":1729170567989,"author":{"id":"3477648757949014","authorId":"3477648757949014","name":"lanzier","avatar":"https://static.tigerbbs.com/c263a28956df296843cbae991cb53f76","crmLevel":4,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3477648757949014","authorIdStr":"3477648757949014"},"themes":[],"htmlText":"语言空洞乏味,等于没说。是事实、还是不是事实?说点干货也好呀,难怪公司愈走愈窄。","listText":"语言空洞乏味,等于没说。是事实、还是不是事实?说点干货也好呀,难怪公司愈走愈窄。","text":"语言空洞乏味,等于没说。是事实、还是不是事实?说点干货也好呀,难怪公司愈走愈窄。","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/361001158140176","repostId":"1136291727","repostType":2,"repost":{"id":"1136291727","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据,旨在帮助投资者理解世界,做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1729141064,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1136291727?lang=&edition=full","pubTime":"2024-10-17 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00:01","market":"sh","language":"zh","title":"英伟达憾失DeepSeek关键人才?美国放走AI“钱学森”,哈佛教授痛心疾首","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2510864468","media":"市场资讯","summary":"DeepSeek给美国造成的威胁,还在加剧。然而最终,他选择归国加入DeepSeek,由此的后果就是,美国在AI领域的主导地位被动摇,相关公司市值蒸发一万亿,全球AI格局也被彻底掀翻。当时,DeepSeek的多模态团队只有3个人。此前,OpenAI公开表示,DeepSeek使用了自家的模型蒸馏。大佬们一致认为,OpenAI声称DeepSeek用其模型训练,就是在试图转移话题、让自己独赢。","content":"<html><body><div>\n<p cms-style=\"font-L\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold\">【新智元导读】</font>最近,一位哈佛教授痛心疾首地曝出,DeepSeek本来有机会诞生在美国?原本DeepSeek的工程师可以拿到<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>的全职offer,美国却没有将他留住,导致“钱学森回国”的故事再一次上演,美国跟“国运级AI”擦肩而过!</p><p cms-style=\"font-L\">DeepSeek给美国造成的威胁,还在加剧。</p><p cms-style=\"font-L\">就在昨天,DeepSeek的日活数已经达到ChatGPT的23%,每日应用下载量接近500万!</p><div><img cms-height=\"558.172\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/392/w1080h912/20250211/0529-15e1902447dd90f0ae180db54a50a499.jpg\"/><span>a16z联创Marc Andreessen发文</span></div><p cms-style=\"font-L\">谁能想到,做出DeepSeek关键贡献的人才,本来是可能留在美国的。</p><p cms-style=\"font-L\">最近哈佛大学教授曝出这一惊人事实:DeepSeek多模态团队的第4位工程师,本来可以拿到英伟达的全职offer。</p><p cms-style=\"font-L\">然而最终,他选择归国加入DeepSeek,由此的后果就是,美国在AI领域的主导地位被动摇,相关公司市值蒸发一万亿,全球AI格局也被彻底掀翻。</p><p cms-style=\"font-L\">这种结果是阴错阳差,还是一种必然?</p><p cms-style=\"font-L strong-Bold\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold\"></font>美国错失DeepSeek,让“钱学森”再次回国</p><p cms-style=\"font-L\">近日,政治学家、哈佛大学教授、前国防计划助理部长Graham Allison,在X上提问:“谁曾错失了DeepSeek”?</p><div><img cms-height=\"194.062\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/328/w872h256/20250211/f19e-15741db721e73120692f7089719fd3eb.jpg\"/><span></span></div><p cms-style=\"font-L\">他在X痛心发帖称,DeepSeek已刷新对美国AI地位的认知,而美国原本有机会留住DeepSeek的关键员工之一潘梓正(Zizheng Pan):</p><blockquote><p cms-style=\"font-L\">(DeepSeek超越OpenAI相关模型)颠覆了我们对美国AI主导地位的大部分了解。</p><p cms-style=\"font-L\">这也生动地提醒我们,美国必须多么认真地吸引和留住人才,包括来自中国的人才。</p></blockquote><p cms-style=\"font-L\">潘梓正,是DeepSeek多模态团队的第4位多工程师,在开发DeepSeek的R1模型方面发挥了重要作用。</p><p cms-style=\"font-L\">回国之前,他在英伟达实习过4个月,而且拿到了英伟达的全职邀约。</p><p cms-style=\"font-L\">Graham Allison认为潘梓正之所以如此,是因为硅谷公司未能在美国为他提供这样做的机会。</p><p cms-style=\"font-L\">这种“人才流失”,让Graham Allison痛心疾首,甚至将潘梓正回国提升到钱学森归国的高度!</p><div><img cms-height=\"852.562\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/399/w873h1126/20250211/5dfc-5510cc0815601e6cf974d09350e0fd34.jpg\"/><span></span></div><p cms-style=\"font-L\">像钱学森、黄仁勋以及马斯克这样的的超级人才可以用脚投票,可以在任何地方施展才华、大张宏图。</p><p cms-style=\"font-L\">他认为,美国应该尽力避免这样的“人才流失”:</p><blockquote><p cms-style=\"font-L\">美国的大学教练,在寻找并招募世界上最有才华的运动员。</p><p cms-style=\"font-L\">在中美科技竞争中,美国应该尽一切努力避免失去更多的钱学森和潘梓正这样的人才。</p></blockquote><p cms-style=\"font-L align-Center\"><font cms-style=\"font-L align-Center color30\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold align-Center color30\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold align-Center color30\">英伟达憾失人才</font></font></font><font cms-style=\"font-L align-Center\"></font></p><p cms-style=\"font-L\">英伟达的高级研究科学家禹之鼎,在得知DeepSeek超越ChatGPT登顶App Store后,分享了当时的实习生潘梓正回国的选择,对他现在取得的成就感到高兴,并分享了对AI竞争的观点:</p><div><img cms-height=\"257.438\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/413/w873h340/20250211/addb-d8ed23cbee0d75797a8182a2d423ed6c.jpg\"/><span></span></div><blockquote><p cms-style=\"font-L\">在2023年夏季,梓正是英伟达的实习生。后来,当我们考虑是否给他提供全职工作时,他毫不犹豫地选择了加入 DeepSeek。</p><p cms-style=\"font-L\">当时,DeepSeek的多模态团队只有3个人。</p><p cms-style=\"font-L\">梓正当时的决定,至今我仍印象深刻。</p><p cms-style=\"font-L\">在DeepSeek,他做出了重要贡献,参与了包括DeepSeek-VL2、DeepSeek-V3和DeepSeek-R1等多个关键项目。我个人对他的决定和所取得的成就感到非常高兴。</p><p cms-style=\"font-L\">梓正的案例是我近年来看到的一个典型例子。很多最优秀的人才都来自中国,而这些人才并不一定只能在美国公司取得成功。相反,我们从他们身上学到了很多东西。</p><p cms-style=\"font-L\">早在2022年的自动驾驶(AV)领域,类似的“斯普特尼克时刻”就已经发生过,并且将在<span>机器人</span><span></span>技术和大语言模型(LLM)行业继续发生。</p><p cms-style=\"font-L\">我热爱英伟达,并希望看到它继续成为AGI和通用自主系统发展的重要推动力。但如果我们继续编织地缘政治议程,制造对中国研究人员的敌对情绪,我们只会自毁前程,失去更多的竞争力。</p><p cms-style=\"font-L\">我们需要更多的优秀人才、更高的专业水平、更强的学习能力、创造力以及更强的执行力。</p></blockquote><div><img cms-height=\"292.547\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/758/w1080h478/20250211/7582-7277c91f14f39d42d1ce2316015d3c85.jpg\"/><span>潘梓正是DeepSeek-VL2的共同一作</span></div><p cms-style=\"font-L\">在DeepSeek超越ChatGPT登顶App Store下载榜第一时,潘梓正在X上分享了自己的感受:</p><div><img cms-height=\"410.609\" cms-width=\"376.75\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/237/w879h958/20250211/eba4-0e6f1de7f1eafb2a4326074166ab334d.jpg\"/><span></span></div><p cms-style=\"font-L\">潘梓正2024年全职加入DeepSeek,担任研究员。他曾在英伟达AI算法组担任研究实习生。</p><p cms-style=\"font-L\">2021年,潘梓正加入蒙纳士大学(Monash University)ZIP Lab攻读计算机科学博士,导师是Bohan Zhuang教授和Jianfei Cai教授。在此之前,他分别获得阿德莱德大学(University of Adelaide)计算机科学硕士和哈尔滨工业大学(威海)软件工程学士学位。</p><p cms-style=\"font-L\"><font cms-style=\"font-L\">在博士期间,潘梓正的研究兴趣主要集中在深度神经网络的效率方面,包括模型部署、Transformer架构优化、注意力机制、 推理加速和内存高效的训练。</font><font cms-style=\"font-L align-Center\"></font></p><div><img cms-height=\"283.375\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/743/w1080h463/20250211/4eb2-d0622bb643202f7e28e070ecb9bef618.jpg\"/><span></span></div><p cms-style=\"font-L strong-Bold\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold\"></font>Lex Fridman硬核播客,揭秘中国AI新星如何撼动全球格局</p><p cms-style=\"font-L\">就在最近,Lex Fridman放出了一期长达5小时的播客,邀请了AI2的模型训练专家Nathan Lambert和Semianalysis硬件专家Dylan Patel。</p><p cms-style=\"font-L\">在这期信息量爆棚的谈话中,他们全程聚焦DeepSeek,讨论了这颗中国AI新星如何撼动全球格局、MoE架构+MLA的技术双刃、DeepSeek开源倒逼行业开放进程、中国式极限优化之道的硬件魔术等。</p><div><img cms-height=\"372.125\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/88/w1080h608/20250211/4479-2f6ca192a4e579a29174421c7fe08285.jpg\"/><span></span></div><p cms-style=\"font-L align-Center\"><font cms-style=\"font-L align-Center color30\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold align-Center color30\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold align-Center color30\">DeepSeek到底用没用OpenAI数据</font></font></font><font cms-style=\"font-L align-Center\"></font></p><p cms-style=\"font-L\">这次,几位大佬的谈话内容可谓相当犀利,直指问题核心。</p><p cms-style=\"font-L\">比如这个关键问题:DeepSeek究竟用没用OpenAI的数据?</p><p cms-style=\"font-L\">此前,OpenAI公开表示,DeepSeek使用了自家的模型蒸馏。</p><div><img cms-height=\"89.9688\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/427/w1080h147/20250211/8005-b32bf966f320ccbd66d0568a609b0eb5.jpg\"/><span>《金融时报》干脆说,“OpenAI有证据表明DeepSeek用了他们的模型来进行训练”</span></div><p cms-style=\"font-L\">这在道德和法律上站得住脚吗?</p><p cms-style=\"font-L\">虽然OpenAI的服务条款规定,不许用户使用自家模型的输出来构建竞争对手。但这个所谓的规则,其实正是OpenAI虚伪的体现。</p><p cms-style=\"font-L\">Lex Fridman表示:他们和大多数公司一样,本来就是在未经许可(<a href=\"https://laohu8.com/S/603586\">金麒麟</a>分析师)的情况下,使用互联网上的数据进行训练,并从中受益的。</p><p cms-style=\"font-L\">大佬们一致认为,OpenAI声称DeepSeek用其模型训练,就是在试图转移话题、让自己独赢。</p><p cms-style=\"font-L\">而且,过去几天还有很多人把DeepSeek的模型蒸馏到Llama中,因前者在推理上运行很复杂,而Llama很容易提供服务,这违法吗?</p><p cms-style=\"font-L align-Center\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold align-Center color30\">DeepSeek的训练成本,为何如此之低</font></p><p cms-style=\"font-L\">Dylan Patel表示,DeepSeek的成本涉及两项关键的技术:一个是MoE,一个就是MLA(多头潜注意力)。</p><p cms-style=\"font-L\">MOE架构的优势在于,一方面,模型可以将数据嵌入到更大的参数空间中,另一方面,在训练或推理时,模型只需要激活其中一部分参数,从而大大提升效率。</p><p cms-style=\"font-L\">DeepSeek模型拥有超过6000亿个参数,相比之下,Llama 405B有4050亿参数。从参数规模上看,DeepSeek模型拥有更大的信息压缩空间,可以容纳更多的世界知识。</p><p cms-style=\"font-L\">但与此同时,DeepSeek模型每次只激活约370亿个参数。也就是说,在训练或推理过程中,只需要计算370亿个参数。相比之下,Llama 405B模型每次推理却需要激活4050亿个参数。</p><div><img cms-height=\"531.859\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/349/w1080h869/20250211/66b8-5d72d73adbb57e6df0b6f08a234bfc65.jpg\"/><span></span></div><p cms-style=\"font-L\">MLA主要用于减少推理过程中的内存占用,在训练过程也是如此,它利用了一些巧妙的低秩近似数学技巧。</p><p cms-style=\"font-L\">Nathan Lambert表示,深入研究潜注意力的细节,会发现DeepSeek在模型实现方面下了很大功夫。</p><p cms-style=\"font-L\">因为,除了注意力机制,语言模型还有其他组件,例如用于扩展上下文长度的嵌入。DeepSeek采用的是旋转位置编码(RoPE)。</p><p cms-style=\"font-L\">将RoPE与传统的MoE结合使用,需要进行一系列操作,例如,将两个注意力矩阵进行复数旋转,这涉及到矩阵乘法。</p><p cms-style=\"font-L\">DeepSeek的MLA架构由于需要一些巧妙的设计,因此实现的复杂性大大增加。而他们成功地将这些技术整合在一起,这表明DeepSeek在高效语言模型训练方面走在了前沿。</p><p cms-style=\"font-L\">Dylan Patel表示,DeepSeek想方设法提高模型训练效率。其中一个方法就是不直接调用NVIDIA的NCCL库,而是自行调度GPU之间的通信。</p><p cms-style=\"font-L\">DeepSeek的独特之处在于,他们通过调度特定的SM(流式多处理器)来管理GPU通信。</p><p cms-style=\"font-L\">DeepSeek会精细地控制哪些SM核心负责模型计算,哪些核心负责allreduce或allgather通信,并在它们之间进行动态切换。这需要极其高深的编程技巧。</p><p cms-style=\"font-L align-Center\"><font cms-style=\"font-L align-Center color30\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold align-Center color30\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold align-Center color30\">DeepSeek为何如此便宜</font></font></font><font cms-style=\"font-L align-Center\"></font></p><p cms-style=\"font-L\">在所有声称提供R1服务的公司中,定价都远高于DeepSeek API,而且大多服务无法正常工作,吞吐量极低。</p><p cms-style=\"font-L\">让大佬们震惊的是,一方面中国取得了这种能力,另一方面价格如此之低。(R1的价格,比o1便宜27倍)</p><p cms-style=\"font-L\">训练为什么便宜,上文已经提到。为什么推理成本也这么低呢?</p><p cms-style=\"font-L\">首先,就是DeepSeek在模型架构上的创新。MLA这种全新的注意力机制,跟Transformer注意力机制不同。</p><p cms-style=\"font-L\">这种多头潜注意力,可以将注意力机制的内存占用减少大约80%到90%,尤其有助于处理长上下文。</p><div><img cms-height=\"273.578\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/727/w1080h447/20250211/0f73-4df55fde453b6089c88fedf05d7027ac.jpg\"/><span></span></div><p cms-style=\"font-L\">而且,DeepSeek和OpenAI的服务成本有巨大差异,部分原因是OpenAI的利润率非常高,推理的毛利率超过了75%。</p><p cms-style=\"font-L\">因为OpenAI目前是亏损的,在训练上花费了太多,因此推理的利润率很高。</p><p cms-style=\"font-L\">接下来亮点来了,几位大佬放飞想象,猜测这会不会是一种阴谋论:DeepSeek精心策划了这次发布和定价,做空英伟达和美国公司的股票,配合星际之门的发布……</p><p cms-style=\"font-L\">但这种猜测立马遭到了反驳,Dylan Patel表示,他们只是赶在农历新年前把产品尽快发布而已,并没有没有打算搞个大的,否则为什么选在圣诞节后一天发布V3呢?</p><p cms-style=\"font-L align-Center\"><font cms-style=\"font-L align-Center color30\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold align-Center color30\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold align-Center color30\">中国的工业能力,已经远超美国</font></font></font><font cms-style=\"font-L align-Center\"></font></p><p cms-style=\"font-L\">美国无疑在GPU等芯片领域领先于中国。</p><p cms-style=\"font-L\">不过,对GPU出口管制,就能完全阻止中国吗?不太可能。</p><p cms-style=\"font-L\">Dylan Patel认为,美国政府也清楚地认识到这一点, 而Nathan Lambert认为中国会制造自己的芯片。</p><p cms-style=\"font-L\">中国可能拥有更多的人才、更多的STEM毕业生、更多的程序员。美国当然也可以利用世界各地的人才,但这未必能让美国有额外的优势。</p><p cms-style=\"font-L\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold\">真正重要的是计算能力。</font></p><p cms-style=\"font-L\"><font cms-style=\"font-L\">中国拥有的电力总和,数量已经惊人。</font><font cms-style=\"font-L\">中国的钢铁厂,其规模相当于整个美国工业的总和,此外还有需要庞大电力的铝厂。</font></p><p cms-style=\"font-L\">即使美国的星际之门真的建成,达到2吉瓦电力,仍小于中国最大的工业设施。</p><p cms-style=\"font-L\"><font cms-style=\"font-L\">就这么说吧,如果中国建造世界上最大的数据中心,只要有芯片,马上就能做到。</font><font cms-style=\"font-L\">所以这只是一个时间问题,而不是能力问题。</font></p><p cms-style=\"font-L\">现在,发电、输电、变电站以及变压器等构建数据中心所需的东西,都将制约美国构建越来越大的训练系统,以及部署越来越多的推理计算能力。</p><p cms-style=\"font-L\">相比之下,如果中国继续坚信Scaling Law,就像纳德拉、扎克伯格和劈柴等美国高管那样,甚至可以比美国更快地实现。</p><p cms-style=\"font-L\">因此,为了减缓中国AI技术的发展,确保AGI无法被大规模训练,美国出台了一系列禁令——通过限制GPU、光刻机等关键要素的出口,意图“封杀”整个半导体产业。</p><p cms-style=\"font-L align-Center\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold align-Center color30\">OpenAI o3-Mini能追上DeepSeek R1吗?</font></p><p cms-style=\"font-L\">接下来,几位大佬对几个明星推理模型进行了实测。</p><div><img cms-height=\"241.75\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/675/w1080h395/20250211/bd33-83d3bf4a8b00f6ed0c4dacee57697bc1.jpg\"/><span></span></div><p cms-style=\"font-L\">有趣的是,<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>的Gemini Flash Thinking,无论从价格还是性能上来看都优于R1,而且在去年12月初就发布了,然而却无人关心……</p><p cms-style=\"font-L\">对此,几位大佬的体感是,它的行为模式不如o1那样富有表现力,应用场景较窄。o1在特定任务上可能不是最完美,但灵活性和通用性更强。</p><div><img cms-height=\"231.969\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/659/w1080h379/20250211/a117-8eef17c10079d1870f774a32ddbcf6c7.jpg\"/><span></span></div><p cms-style=\"font-L\">Lex Frieman则表示,自己个人非常喜欢R1的一点,是它会展示完整的思维链token。</p><p cms-style=\"font-L\">在开放式的哲学问题中,我们作为能欣赏智能、推理和反思能力的人类,阅读R1的原始思维链token,会感受到一种独特的美感。</p><p cms-style=\"font-L\">这种非线性的思维过程,类似于詹姆斯·乔伊斯的意识流小说《尤利西斯》和《芬尼根的守灵夜》,令人着迷。</p><div><img cms-height=\"474.328\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/255/w1080h775/20250211/737d-a723f7bfb2ae0c5ef8b1e6306e361d13.jpg\"/><span></span></div><p cms-style=\"font-L\">相比之下,o3-mini给人的感觉是聪明、快速,但缺乏亮点,往往比较平庸,缺乏深度和新意。</p><p cms-style=\"font-L\">从下图中可以看到,从GPT-3到GPT-3.5,再到Llama,推理成本呈指数级下降趋势。</p><div><img cms-height=\"392.922\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/122/w1080h642/20250211/c5f4-3a39951de35fc4d4b53720267a23392d.jpg\"/><span></span></div><p cms-style=\"font-L\">DeepSeek R1是第一个达到如此低成本的推理模型,这个成就很了不起,不过,它的成本水平并没有超出专家们预期的范围。</p><p cms-style=\"font-L\">而在未来,随着模型架构的创新、更高质量的训练数据、更先进的训练技术,以及更高效的推理系统和硬件(比如新一代GPU和ASIC芯片),AI模型的推理成本还会持续下降。</p><p cms-style=\"font-L\">最终,这将解锁AGI的潜力。</p><p cms-style=\"font-L align-Center\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold align-Center color30\">谁将赢得AGI竞赛</font></p><p cms-style=\"font-L\">最后,几位大佬预测了一番,谁将是AGI竞赛的最终赢家。</p><p cms-style=\"font-L\">谷歌似乎是领跑者,因为拥有基础设施优势。</p><p cms-style=\"font-L\">但在舆论场上,OpenAI似乎是领先者。它在商业化方面已经走在了最前面,拥有目前AI领域最高的收入。</p><p cms-style=\"font-L\">目前,谁究竟在AI领域赚到钱了,有人盈利了吗?</p><p cms-style=\"font-L\"><font cms-style=\"font-L\">大佬们盘了盘后发现,从财务报表上看,<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>在AI领域已经实现了盈利,但在基础设施方面已经投入了巨额资本支出。</font><font cms-style=\"font-L\">谷歌、<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>也是如此。</font></p><p cms-style=\"font-L\">Meta获取的巨额利润来自于推荐系统,并非来自Llama等大模型。</p><p cms-style=\"font-L\">Anthropic和OpenAI显然还没盈利,否则就不需要继续融资了。不过单从营收和成本来看,GPT-4已经开始盈利了,因为它的训练成本只有几亿美元。</p><p cms-style=\"font-L\">最终,谁都无法预料,OpenAI是否会突然陨落。不过目前,各家公司还会继续融资,因为一旦AGI到来,AI带来的回报难以估量。</p><p cms-style=\"font-L\">人们可能并不需要OpenAI花费数十亿美元,去研发“下一个最先进的模型”,只需要ChatGPT级别的AI服务就足够了。</p><p cms-style=\"font-L\">推理、代码生成、AI智能体、计算机使用,这些都是AI未来真正有价值的应用领域。谁不发力,谁就可能被市场淘汰。</p><p cms-style=\"font-L\">参考资料:</p><p cms-style=\"font-L\">https://youtu.be/_1f-o0nqpEI</p><p cms-style=\"font-L\">https://x.com/GrahamTAllison/status/1885442402833621426</p><p cms-style=\"font-L\">https://x.com/ZhidingYu/status/1883958911839133894</p><p cms-style=\"font-L\">来源:新智元</p><p>(转自:中国地产基金百人会)</p>\n<div></div>\n<div>\n<div><img src=\"\"/></div>\n<div>海量资讯、精准解读,尽在新浪财经APP</div>\n</div>\n</div></body></html>","source":"sina","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>英伟达憾失DeepSeek关键人才?美国放走AI“钱学森”,哈佛教授痛心疾首</title>\n<style 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Pan):(DeepSeek超越OpenAI相关模型)颠覆了我们对美国AI主导地位的大部分了解。这也生动地提醒我们,美国必须多么认真地吸引和留住人才,包括来自中国的人才。潘梓正,是DeepSeek多模态团队的第4位多工程师,在开发DeepSeek的R1模型方面发挥了重要作用。回国之前,他在英伟达实习过4个月,而且拿到了英伟达的全职邀约。Graham Allison认为潘梓正之所以如此,是因为硅谷公司未能在美国为他提供这样做的机会。这种“人才流失”,让Graham Allison痛心疾首,甚至将潘梓正回国提升到钱学森归国的高度!像钱学森、黄仁勋以及马斯克这样的的超级人才可以用脚投票,可以在任何地方施展才华、大张宏图。他认为,美国应该尽力避免这样的“人才流失”:美国的大学教练,在寻找并招募世界上最有才华的运动员。在中美科技竞争中,美国应该尽一切努力避免失去更多的钱学森和潘梓正这样的人才。英伟达憾失人才英伟达的高级研究科学家禹之鼎,在得知DeepSeek超越ChatGPT登顶App Store后,分享了当时的实习生潘梓正回国的选择,对他现在取得的成就感到高兴,并分享了对AI竞争的观点:在2023年夏季,梓正是英伟达的实习生。后来,当我们考虑是否给他提供全职工作时,他毫不犹豫地选择了加入 DeepSeek。当时,DeepSeek的多模态团队只有3个人。梓正当时的决定,至今我仍印象深刻。在DeepSeek,他做出了重要贡献,参与了包括DeepSeek-VL2、DeepSeek-V3和DeepSeek-R1等多个关键项目。我个人对他的决定和所取得的成就感到非常高兴。梓正的案例是我近年来看到的一个典型例子。很多最优秀的人才都来自中国,而这些人才并不一定只能在美国公司取得成功。相反,我们从他们身上学到了很多东西。早在2022年的自动驾驶(AV)领域,类似的“斯普特尼克时刻”就已经发生过,并且将在机器人技术和大语言模型(LLM)行业继续发生。我热爱英伟达,并希望看到它继续成为AGI和通用自主系统发展的重要推动力。但如果我们继续编织地缘政治议程,制造对中国研究人员的敌对情绪,我们只会自毁前程,失去更多的竞争力。我们需要更多的优秀人才、更高的专业水平、更强的学习能力、创造力以及更强的执行力。潘梓正是DeepSeek-VL2的共同一作在DeepSeek超越ChatGPT登顶App Store下载榜第一时,潘梓正在X上分享了自己的感受:潘梓正2024年全职加入DeepSeek,担任研究员。他曾在英伟达AI算法组担任研究实习生。2021年,潘梓正加入蒙纳士大学(Monash University)ZIP Lab攻读计算机科学博士,导师是Bohan Zhuang教授和Jianfei Cai教授。在此之前,他分别获得阿德莱德大学(University of Adelaide)计算机科学硕士和哈尔滨工业大学(威海)软件工程学士学位。在博士期间,潘梓正的研究兴趣主要集中在深度神经网络的效率方面,包括模型部署、Transformer架构优化、注意力机制、 推理加速和内存高效的训练。Lex Fridman硬核播客,揭秘中国AI新星如何撼动全球格局就在最近,Lex Fridman放出了一期长达5小时的播客,邀请了AI2的模型训练专家Nathan Lambert和Semianalysis硬件专家Dylan Patel。在这期信息量爆棚的谈话中,他们全程聚焦DeepSeek,讨论了这颗中国AI新星如何撼动全球格局、MoE架构+MLA的技术双刃、DeepSeek开源倒逼行业开放进程、中国式极限优化之道的硬件魔术等。DeepSeek到底用没用OpenAI数据这次,几位大佬的谈话内容可谓相当犀利,直指问题核心。比如这个关键问题:DeepSeek究竟用没用OpenAI的数据?此前,OpenAI公开表示,DeepSeek使用了自家的模型蒸馏。《金融时报》干脆说,“OpenAI有证据表明DeepSeek用了他们的模型来进行训练”这在道德和法律上站得住脚吗?虽然OpenAI的服务条款规定,不许用户使用自家模型的输出来构建竞争对手。但这个所谓的规则,其实正是OpenAI虚伪的体现。Lex Fridman表示:他们和大多数公司一样,本来就是在未经许可(金麒麟分析师)的情况下,使用互联网上的数据进行训练,并从中受益的。大佬们一致认为,OpenAI声称DeepSeek用其模型训练,就是在试图转移话题、让自己独赢。而且,过去几天还有很多人把DeepSeek的模型蒸馏到Llama中,因前者在推理上运行很复杂,而Llama很容易提供服务,这违法吗?DeepSeek的训练成本,为何如此之低Dylan Patel表示,DeepSeek的成本涉及两项关键的技术:一个是MoE,一个就是MLA(多头潜注意力)。MOE架构的优势在于,一方面,模型可以将数据嵌入到更大的参数空间中,另一方面,在训练或推理时,模型只需要激活其中一部分参数,从而大大提升效率。DeepSeek模型拥有超过6000亿个参数,相比之下,Llama 405B有4050亿参数。从参数规模上看,DeepSeek模型拥有更大的信息压缩空间,可以容纳更多的世界知识。但与此同时,DeepSeek模型每次只激活约370亿个参数。也就是说,在训练或推理过程中,只需要计算370亿个参数。相比之下,Llama 405B模型每次推理却需要激活4050亿个参数。MLA主要用于减少推理过程中的内存占用,在训练过程也是如此,它利用了一些巧妙的低秩近似数学技巧。Nathan Lambert表示,深入研究潜注意力的细节,会发现DeepSeek在模型实现方面下了很大功夫。因为,除了注意力机制,语言模型还有其他组件,例如用于扩展上下文长度的嵌入。DeepSeek采用的是旋转位置编码(RoPE)。将RoPE与传统的MoE结合使用,需要进行一系列操作,例如,将两个注意力矩阵进行复数旋转,这涉及到矩阵乘法。DeepSeek的MLA架构由于需要一些巧妙的设计,因此实现的复杂性大大增加。而他们成功地将这些技术整合在一起,这表明DeepSeek在高效语言模型训练方面走在了前沿。Dylan Patel表示,DeepSeek想方设法提高模型训练效率。其中一个方法就是不直接调用NVIDIA的NCCL库,而是自行调度GPU之间的通信。DeepSeek的独特之处在于,他们通过调度特定的SM(流式多处理器)来管理GPU通信。DeepSeek会精细地控制哪些SM核心负责模型计算,哪些核心负责allreduce或allgather通信,并在它们之间进行动态切换。这需要极其高深的编程技巧。DeepSeek为何如此便宜在所有声称提供R1服务的公司中,定价都远高于DeepSeek API,而且大多服务无法正常工作,吞吐量极低。让大佬们震惊的是,一方面中国取得了这种能力,另一方面价格如此之低。(R1的价格,比o1便宜27倍)训练为什么便宜,上文已经提到。为什么推理成本也这么低呢?首先,就是DeepSeek在模型架构上的创新。MLA这种全新的注意力机制,跟Transformer注意力机制不同。这种多头潜注意力,可以将注意力机制的内存占用减少大约80%到90%,尤其有助于处理长上下文。而且,DeepSeek和OpenAI的服务成本有巨大差异,部分原因是OpenAI的利润率非常高,推理的毛利率超过了75%。因为OpenAI目前是亏损的,在训练上花费了太多,因此推理的利润率很高。接下来亮点来了,几位大佬放飞想象,猜测这会不会是一种阴谋论:DeepSeek精心策划了这次发布和定价,做空英伟达和美国公司的股票,配合星际之门的发布……但这种猜测立马遭到了反驳,Dylan Patel表示,他们只是赶在农历新年前把产品尽快发布而已,并没有没有打算搞个大的,否则为什么选在圣诞节后一天发布V3呢?中国的工业能力,已经远超美国美国无疑在GPU等芯片领域领先于中国。不过,对GPU出口管制,就能完全阻止中国吗?不太可能。Dylan Patel认为,美国政府也清楚地认识到这一点, 而Nathan Lambert认为中国会制造自己的芯片。中国可能拥有更多的人才、更多的STEM毕业生、更多的程序员。美国当然也可以利用世界各地的人才,但这未必能让美国有额外的优势。真正重要的是计算能力。中国拥有的电力总和,数量已经惊人。中国的钢铁厂,其规模相当于整个美国工业的总和,此外还有需要庞大电力的铝厂。即使美国的星际之门真的建成,达到2吉瓦电力,仍小于中国最大的工业设施。就这么说吧,如果中国建造世界上最大的数据中心,只要有芯片,马上就能做到。所以这只是一个时间问题,而不是能力问题。现在,发电、输电、变电站以及变压器等构建数据中心所需的东西,都将制约美国构建越来越大的训练系统,以及部署越来越多的推理计算能力。相比之下,如果中国继续坚信Scaling Law,就像纳德拉、扎克伯格和劈柴等美国高管那样,甚至可以比美国更快地实现。因此,为了减缓中国AI技术的发展,确保AGI无法被大规模训练,美国出台了一系列禁令——通过限制GPU、光刻机等关键要素的出口,意图“封杀”整个半导体产业。OpenAI o3-Mini能追上DeepSeek R1吗?接下来,几位大佬对几个明星推理模型进行了实测。有趣的是,谷歌的Gemini Flash Thinking,无论从价格还是性能上来看都优于R1,而且在去年12月初就发布了,然而却无人关心……对此,几位大佬的体感是,它的行为模式不如o1那样富有表现力,应用场景较窄。o1在特定任务上可能不是最完美,但灵活性和通用性更强。Lex Frieman则表示,自己个人非常喜欢R1的一点,是它会展示完整的思维链token。在开放式的哲学问题中,我们作为能欣赏智能、推理和反思能力的人类,阅读R1的原始思维链token,会感受到一种独特的美感。这种非线性的思维过程,类似于詹姆斯·乔伊斯的意识流小说《尤利西斯》和《芬尼根的守灵夜》,令人着迷。相比之下,o3-mini给人的感觉是聪明、快速,但缺乏亮点,往往比较平庸,缺乏深度和新意。从下图中可以看到,从GPT-3到GPT-3.5,再到Llama,推理成本呈指数级下降趋势。DeepSeek R1是第一个达到如此低成本的推理模型,这个成就很了不起,不过,它的成本水平并没有超出专家们预期的范围。而在未来,随着模型架构的创新、更高质量的训练数据、更先进的训练技术,以及更高效的推理系统和硬件(比如新一代GPU和ASIC芯片),AI模型的推理成本还会持续下降。最终,这将解锁AGI的潜力。谁将赢得AGI竞赛最后,几位大佬预测了一番,谁将是AGI竞赛的最终赢家。谷歌似乎是领跑者,因为拥有基础设施优势。但在舆论场上,OpenAI似乎是领先者。它在商业化方面已经走在了最前面,拥有目前AI领域最高的收入。目前,谁究竟在AI领域赚到钱了,有人盈利了吗?大佬们盘了盘后发现,从财务报表上看,微软在AI领域已经实现了盈利,但在基础设施方面已经投入了巨额资本支出。谷歌、亚马逊也是如此。Meta获取的巨额利润来自于推荐系统,并非来自Llama等大模型。Anthropic和OpenAI显然还没盈利,否则就不需要继续融资了。不过单从营收和成本来看,GPT-4已经开始盈利了,因为它的训练成本只有几亿美元。最终,谁都无法预料,OpenAI是否会突然陨落。不过目前,各家公司还会继续融资,因为一旦AGI到来,AI带来的回报难以估量。人们可能并不需要OpenAI花费数十亿美元,去研发“下一个最先进的模型”,只需要ChatGPT级别的AI服务就足够了。推理、代码生成、AI智能体、计算机使用,这些都是AI未来真正有价值的应用领域。谁不发力,谁就可能被市场淘汰。参考资料:https://youtu.be/_1f-o0nqpEIhttps://x.com/GrahamTAllison/status/1885442402833621426https://x.com/ZhidingYu/status/1883958911839133894来源:新智元(转自:中国地产基金百人会)\n\n\n\n海量资讯、精准解读,尽在新浪财经APP","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":5454,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[{"author":{"id":"3538458176058351","authorId":"3538458176058351","name":"Ruosong","avatar":"https://static.tigerbbs.com/d815eb794e0dfe4ac8a13f8e0d781888","crmLevel":7,"crmLevelSwitch":1,"idStr":"3538458176058351","authorIdStr":"3538458176058351"},"content":"马斯克在中国创业,特斯拉早就年产1000万辆了 [笑哭],星舰已经降落火星了 [笑哭]在美国,美式官僚主义还在研究星舰残骸会不会砸到鲨鱼","text":"马斯克在中国创业,特斯拉早就年产1000万辆了 [笑哭],星舰已经降落火星了 [笑哭]在美国,美式官僚主义还在研究星舰残骸会不会砸到鲨鱼","html":"马斯克在中国创业,特斯拉早就年产1000万辆了 [笑哭],星舰已经降落火星了 [笑哭]在美国,美式官僚主义还在研究星舰残骸会不会砸到鲨鱼"}],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":443126065132032,"gmtCreate":1749207658637,"gmtModify":1749207660112,"author":{"id":"3477648757949014","authorId":"3477648757949014","name":"lanzier","avatar":"https://static.tigerbbs.com/c263a28956df296843cbae991cb53f76","crmLevel":4,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3477648757949014","authorIdStr":"3477648757949014"},"themes":[],"htmlText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">$特斯拉(TSLA)$ </a> 没有一个好鸟,这就是狼狈为奸的下场。","listText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">$特斯拉(TSLA)$ </a> 没有一个好鸟,这就是狼狈为奸的下场。","text":"$特斯拉(TSLA)$ 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Payments创始人贾里德·艾萨克曼(Jared Isaacman),成为两人分歧的导火索之一。</p><p>更具杀伤力的是,特朗普在Truth Social上表示:“我取消了强制推行电动车(EV)销售的‘EV Mandate’,那是马斯克多年来赖以依靠的政策工具。他早就知道我会这么做!”这一言论对特斯拉构成重大打击,也引发市场恐慌。</p><h3 id=\"c02bn\">马斯克迅速反击,暗示可能“组建新党”</h3><p>马斯克并未示弱。他在X(前Twitter)上连发帖反击,称特朗普的支出法案是“历史上最肮脏的立法之一”,“没有我,特朗普根本赢不了2024年大选,共和党甚至会丢掉参议院多数”。 他还发起了一项网络投票,问用户“是否应该创建一个真正代表80%中间派的新政党”,引发广泛讨论。</p><h3 id=\"1r88h\">马斯克曝惊天大料:特朗普在爱泼斯坦的档案里</h3><p>马斯克在社交媒体表示:“是时候引爆真正的重磅炸弹了,特朗普总统在爱泼斯坦一案的文件里。这才是文件未被公开的真正原因。”</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e349b9ad52eddd43af742cb154cb8d6d\" title=\"\" tg-width=\"899\" tg-height=\"302\"/></p><p>在转发有关是否应该对美国总统特朗普进行弹劾的帖子中,马斯克表示赞同。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/82760a7a641470ebb95ca66e7aecff26\" title=\"(图源:X)\" tg-width=\"910\" tg-height=\"859\"/><span>(图源:X)</span></p><h3 id=\"emn3\">政策冲突核心:价值460亿美元的产业补贴</h3><p>本周以来,特斯拉股价已下跌超过17%,年初至今跌幅超25%。虽然该公司在5月曾逆势上涨22%,但本次政治风波显然抵消了此前涨幅。</p><p>根据CNBC获得的法案草案,争议焦点集中在:</p><p><strong>电动车税收抵免:</strong>取消7500美元/辆的联邦补贴(特斯拉2024年Q1营收12%依赖于此)</p><p><strong>年度道路使用费:</strong>对EV车主征收250美元/年的新税费</p><p><strong>NASA人事任命:</strong>特朗普撤回马斯克力荐的Jared Isaacman局长提名</p><p>"这不仅是钱的问题,"曾为特朗普撰写演讲稿的保守派评论员Sarah Matthews分析,"马斯克在DOGE项目裁员30%的'政绩',现在成了特朗普向传统能源示好的牺牲品。"</p><h3 id=\"9l45a\">冲突升级时间线</h3><p><strong>06:30 EST</strong> 特朗普在其社交平台Truth Social发文称:"埃隆已经'越界',我要求他离开,我撤销了强制所有人购买电动车的行政令(他早知我会这么做!),结果他就疯了!"</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0636db08c6847ab73ca4cd8a76436431\" title=\"(图源:Truth Social)\" tg-width=\"751\" tg-height=\"241\"/><span>(图源:Truth Social)</span></p><p><strong>08:15 EST</strong> 马斯克随即在X平台回击:"随便吧。<strong>没有我,特朗普会输掉大选</strong>,民主党将控制众议院,共和党在参议院也只能保持51-49的微弱优势。"作为特朗普2024年竞选的最大金主,马斯克曾为其投入超过2.5亿美元。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c4eb524446c744102ac59e8a63aab6d1\" title=\"(图源:X)\" tg-width=\"562\" tg-height=\"764\"/><span>(图源:X)</span></p><p><strong>09:30 EST</strong> 特斯拉股价开盘即跌9%,跌破300美元关键支撑位</p><p><strong>11:00 EST</strong> 白宫记者会证实将终止与SpaceX的28亿美元星链军事合同</p><p><strong>15:00 EST</strong> 马斯克发起"是否该建立新政党"的民意调查,获超200万投票</p><h3 id=\"btvo1\">资本市场的三重担忧</h3><p><strong>政策风险溢价</strong>:摩根士丹利测算,若补贴取消将导致特斯拉2025年EPS下调$1.2</p><p><strong>订单可见度下降</strong>:欧洲市场Q2交付量同比骤降42%</p><p><strong>技术路线质疑</strong>:原定6月推出的Robotaxi服务面临Waymo实质性竞争</p><p>"市场终于意识到特斯拉不再是科技股,"Bernstein分析师Toni Sacconaghi指出,"其市盈率已从2024年峰值78倍回落至34倍,向传统车企靠拢。"</p><h3 id=\"bdebp\">政治献金视角的博弈</h3><p>竞选财务记录显示:</p><p><strong>马斯克2024年向共和党捐赠2.5亿美元(占该党募资总额18%)</strong></p><p>但其旗下公司同时获得:</p><p><strong>SpaceX:46亿美元政府合同(2023-2024)</strong></p><p><strong>Tesla:19亿美元新能源补贴</strong></p><p><strong>Neuralink:7.3亿美元国防医疗订单</strong></p><p>"这是典型的'金主政治'反噬,"哈佛大学肯尼迪学院政治经济学教授Megan Greene表示,"马斯克错判了军工复合体与传统能源在共和党内的权重比。"</p><h3 id=\"4lfmr\">SpaceX与NASA人事博弈:隐藏冲突浮出水面</h3><p>除了汽车和能源业务,马斯克在航天领域也遭遇打击。特朗普政府于周末撤回了艾萨克曼的NASA局长提名,这位企业家曾两次通过SpaceX发起私人太空飞行任务,并在公开文件中披露对SpaceX有2750万美元投资。</p><p>知名传记作家沃尔特·艾萨克森(Walter Isaacson)在CNBC表示:“马斯克对特朗普团队打击艾萨克曼极为愤怒,因为那是变相攻击他本人。”</p><h3 id=\"bu915\">政治风云变幻,马斯克或成共和党“变节者”</h3><p>曾是特朗普2024竞选最大金主、捐款超过2.5亿美元的马斯克,如今却公开抨击其“税改法案将使赤字爆表”。此举标志着二人政治同盟关系的终结。</p><p>特朗普在白宫记者会上坦言:“他(马斯克)对我个人的批评我不介意,但对法案的攻击我无法接受。这个法案是我们最重要的政绩之一。”</p><p>特朗普更暗示马斯克是典型的“特朗普离职综合症”(Trump Derangement Syndrome)患者:“很多人离开我们政府之后开始攻击我们。我不知道是为什么,但这种情况发生得太频繁了。”</p><h3 id=\"b56b4\">品牌声誉受损,特斯拉基本面承压</h3><p>除了政治因素,特斯拉还面临多重基本面挑战:</p><p>欧洲主要市场销量大幅下滑;</p><p>品牌形象在欧美地区持续恶化;</p><p>与Waymo竞争的<strong>自动驾驶打车服务项目仍未在奥斯汀落地</strong>,而Waymo已与Uber在当地商业化运行;</p><p>马斯克本人“精力分散”,同时管理SpaceX、xAI等多个项目,也令投资者担忧管理效率。</p><h3 id=\"292jm\">历史参照系</h3><p><strong>本次冲突与1995年克林顿撤销超导超级对撞机项目有相似之处:</strong></p><p>同样涉及科技巨头(当时是IBM)与政府战略方向分歧</p><p>均引发相关板块股票单周20%+跌幅</p><p>但后续IBM转型服务业务实现重生</p><h3 id=\"63ujl\">总结:科技巨头与政权的高风险博弈</h3><p>特斯拉与特朗普政府的关系急转直下,暴露了<strong>科技巨头在高度依赖政策支持时的脆弱性</strong>。马斯克曾是共和党政权的“座上宾”,如今却成为其“头号批评者”。而资本市场的回应也格外直接:特斯拉股价暴跌,投资者用脚投票。</p><p>面对突如其来的政治与商业双重挑战,马斯克接下来的每一步都将对特斯拉、SpaceX乃至美国科技行业格局产生深远影响。</p></body></html>","source":"fx168","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>特朗普与马斯克“公开决裂”并曝“惊天大料”!特斯拉暴跌14%背后的大选政治与产业博弈</title>\n<style 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Mandate’,那是马斯克多年来赖以依靠的政策工具。他早就知道我会这么做!”这一言论对特斯拉构成重大打击,也引发市场恐慌。马斯克迅速反击,暗示可能“组建新党”马斯克并未示弱。他在X(前Twitter)上连发帖反击,称特朗普的支出法案是“历史上最肮脏的立法之一”,“没有我,特朗普根本赢不了2024年大选,共和党甚至会丢掉参议院多数”。 他还发起了一项网络投票,问用户“是否应该创建一个真正代表80%中间派的新政党”,引发广泛讨论。马斯克曝惊天大料:特朗普在爱泼斯坦的档案里马斯克在社交媒体表示:“是时候引爆真正的重磅炸弹了,特朗普总统在爱泼斯坦一案的文件里。这才是文件未被公开的真正原因。”在转发有关是否应该对美国总统特朗普进行弹劾的帖子中,马斯克表示赞同。(图源:X)政策冲突核心:价值460亿美元的产业补贴本周以来,特斯拉股价已下跌超过17%,年初至今跌幅超25%。虽然该公司在5月曾逆势上涨22%,但本次政治风波显然抵消了此前涨幅。根据CNBC获得的法案草案,争议焦点集中在:电动车税收抵免:取消7500美元/辆的联邦补贴(特斯拉2024年Q1营收12%依赖于此)年度道路使用费:对EV车主征收250美元/年的新税费NASA人事任命:特朗普撤回马斯克力荐的Jared Isaacman局长提名\"这不仅是钱的问题,\"曾为特朗普撰写演讲稿的保守派评论员Sarah Matthews分析,\"马斯克在DOGE项目裁员30%的'政绩',现在成了特朗普向传统能源示好的牺牲品。\"冲突升级时间线06:30 EST 特朗普在其社交平台Truth Social发文称:\"埃隆已经'越界',我要求他离开,我撤销了强制所有人购买电动车的行政令(他早知我会这么做!),结果他就疯了!\"(图源:Truth Social)08:15 EST 马斯克随即在X平台回击:\"随便吧。没有我,特朗普会输掉大选,民主党将控制众议院,共和党在参议院也只能保持51-49的微弱优势。\"作为特朗普2024年竞选的最大金主,马斯克曾为其投入超过2.5亿美元。(图源:X)09:30 EST 特斯拉股价开盘即跌9%,跌破300美元关键支撑位11:00 EST 白宫记者会证实将终止与SpaceX的28亿美元星链军事合同15:00 EST 马斯克发起\"是否该建立新政党\"的民意调查,获超200万投票资本市场的三重担忧政策风险溢价:摩根士丹利测算,若补贴取消将导致特斯拉2025年EPS下调$1.2订单可见度下降:欧洲市场Q2交付量同比骤降42%技术路线质疑:原定6月推出的Robotaxi服务面临Waymo实质性竞争\"市场终于意识到特斯拉不再是科技股,\"Bernstein分析师Toni Sacconaghi指出,\"其市盈率已从2024年峰值78倍回落至34倍,向传统车企靠拢。\"政治献金视角的博弈竞选财务记录显示:马斯克2024年向共和党捐赠2.5亿美元(占该党募资总额18%)但其旗下公司同时获得:SpaceX:46亿美元政府合同(2023-2024)Tesla:19亿美元新能源补贴Neuralink:7.3亿美元国防医疗订单\"这是典型的'金主政治'反噬,\"哈佛大学肯尼迪学院政治经济学教授Megan Greene表示,\"马斯克错判了军工复合体与传统能源在共和党内的权重比。\"SpaceX与NASA人事博弈:隐藏冲突浮出水面除了汽车和能源业务,马斯克在航天领域也遭遇打击。特朗普政府于周末撤回了艾萨克曼的NASA局长提名,这位企业家曾两次通过SpaceX发起私人太空飞行任务,并在公开文件中披露对SpaceX有2750万美元投资。知名传记作家沃尔特·艾萨克森(Walter Isaacson)在CNBC表示:“马斯克对特朗普团队打击艾萨克曼极为愤怒,因为那是变相攻击他本人。”政治风云变幻,马斯克或成共和党“变节者”曾是特朗普2024竞选最大金主、捐款超过2.5亿美元的马斯克,如今却公开抨击其“税改法案将使赤字爆表”。此举标志着二人政治同盟关系的终结。特朗普在白宫记者会上坦言:“他(马斯克)对我个人的批评我不介意,但对法案的攻击我无法接受。这个法案是我们最重要的政绩之一。”特朗普更暗示马斯克是典型的“特朗普离职综合症”(Trump Derangement Syndrome)患者:“很多人离开我们政府之后开始攻击我们。我不知道是为什么,但这种情况发生得太频繁了。”品牌声誉受损,特斯拉基本面承压除了政治因素,特斯拉还面临多重基本面挑战:欧洲主要市场销量大幅下滑;品牌形象在欧美地区持续恶化;与Waymo竞争的自动驾驶打车服务项目仍未在奥斯汀落地,而Waymo已与Uber在当地商业化运行;马斯克本人“精力分散”,同时管理SpaceX、xAI等多个项目,也令投资者担忧管理效率。历史参照系本次冲突与1995年克林顿撤销超导超级对撞机项目有相似之处:同样涉及科技巨头(当时是IBM)与政府战略方向分歧均引发相关板块股票单周20%+跌幅但后续IBM转型服务业务实现重生总结:科技巨头与政权的高风险博弈特斯拉与特朗普政府的关系急转直下,暴露了科技巨头在高度依赖政策支持时的脆弱性。马斯克曾是共和党政权的“座上宾”,如今却成为其“头号批评者”。而资本市场的回应也格外直接:特斯拉股价暴跌,投资者用脚投票。面对突如其来的政治与商业双重挑战,马斯克接下来的每一步都将对特斯拉、SpaceX乃至美国科技行业格局产生深远影响。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":121,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":440495028331352,"gmtCreate":1748581643094,"gmtModify":1748581644528,"author":{"id":"3477648757949014","authorId":"3477648757949014","name":"lanzier","avatar":"https://static.tigerbbs.com/c263a28956df296843cbae991cb53f76","crmLevel":4,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3477648757949014","authorIdStr":"3477648757949014"},"themes":[],"htmlText":"<a 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justify;\">张尧说:“投资没有捷径。但大概率的正确的投资路径,是从学习成功的投资大师开始。学习投资大师可以少走弯路。首先是认同,然后学习模仿,归纳总结,活学活用,不同程度受益,然后再学习再体会,重复这个过程。”</p><p style=\"text-align: justify;\">美国股市具有200年的历史,聪明投资者智慧的代际传播加上个人的超凡悟性造就了格雷厄姆、巴菲特、费雪等殿堂级人物;中国资本市场仅有30多年的历史,但段永平和张尧等人的价值投资实践也证明了,价值投资的原则在A股不仅适用,而且威力巨大。</p><p><strong>格雷厄姆的投资原则:安全边际和不要受“市场先生”摆布</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">巴菲特说,“50年前,我在哥伦比亚大学开始学习格雷厄姆教授的证券分析课程。在此之前的10年里,我一直盲目地热衷于分析、买进、卖出股票,但是我的投资业绩却非常一般。从1951年起,我的投资业绩开始明显上升,但这并非由于我改变饮食习惯或者开始运动,我唯一添加的新的营养成分是格雷厄姆的投资理念。原因非常简单,在大师门下学习几个小时的效果,远远胜过我自己在过去10年里自以为是的天真思考的结果。”</p><p style=\"text-align: justify;\">格雷厄姆的《证券分析》和《聪明的投资者》能够准确和清晰地提供投资知识体系,但情绪的约束需要投资者自己必须做到。格雷厄姆建立了一套自己的核心原则,这一原则尽管历经了资本市场80年风雨,但至今依然适用。这些原则包括:</p><p style=\"text-align: justify;\">一是股票并非仅仅是一个交易代码或电子信号,而是表明拥有一个实实在在的企业所有权;企业的内在价值并不依赖于其股票价格。</p><p style=\"text-align: justify;\">二是市场就像一只钟摆,永远在短命的乐观(它使得股票过于昂贵)和不合理的悲观(它使得股票过于廉价)之间摆动。聪明的投资者是现实主义者,他们向乐观主义者卖出股票,并从悲观主义者手中买进股票。</p><p style=\"text-align: justify;\">三是每一笔投资的未来价值是其现在价格的函数,你付出的价格越高,你的回报就越少。</p><p style=\"text-align: justify;\">四是无论如何谨慎,每个投资者都免不了会犯错误,只有坚持“安全性”原则,你才能使犯错误纪律最小化。</p><p style=\"text-align: justify;\">五是投资的秘诀在于你的内心。如果你在思考问题时持批判态度,不相信华尔街的所谓“事实”,并且以持久的信心进行投资,你就会获得稳定的收益,即便是在熊市亦如此。通过培养自己的约束力和勇气,你就不会让他人的情绪左右你的投资目标。</p><p><strong>费雪的投资哲学:寻找少数出类拔萃的公司</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">巴菲特曾说过,“我的投资哲学85%来自格雷厄姆,15%来自菲利普·费雪。”</p><p style=\"text-align: justify;\">费雪的投资哲学包括:一是投资的成功依赖于找到一家未来几年销售额和利润高于行业整体水平的公司,当找到这样的公司时,最好在很长一段时间内持有,“既幸运又有能力”的公司和“因为能力而幸运”的公司都有望在数十年内实现超过平均水平。</p><p style=\"text-align: justify;\">二是卓越的管理是取得优异市场业绩的关键,很多公司之所以拥有良好的增长前景,是因为它们的现有产品或服务线可以维持若干年,少数公司会有政策确保10年~20年增长。</p><p style=\"text-align: justify;\">三是宁愿拥有少数出类拔萃的公司,也不要投给大批平庸的公司,三四家公司的市值可以占到总仓位的75%,要想取得投资的成功,必须在能力圈内投资,超越能力圈投资是投资失误的主要原因。</p><p><strong>芒格的投资哲学:用合理的价格买入伟大的公司</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">巴菲特说,“芒格绝对是独一无二的,他用思想的力量,拓宽了我的视野,这让我以非同寻常的速度从猩猩进化为人类,否则我会比现在贫穷得多。”</p><p>芒格的投资哲学包括:</p><p>一是寻找拥有高水平现金收入和低水平资本支出要求的公司,有两类企业,第一类是每年赚12%,你到年底可以把利润拿走;第二类是每年赚12%,但所有的现金必须进行再投资——它总是没有分红。</p><p>二是为一家优秀的公司付出公平的价格,总比为一家平庸的公司付出高昂的价格要好得多。有些东西值得花钱买,比如优秀的企业和优质的人。真正好的投资机会不会常有,也不会持续很长时间,所以你必须做好行动的准备,要有随时行动的思想准备。</p><p style=\"text-align: justify;\">芒格认为,吸取其他人的宝贵经验教训是明智之举,闭目塞听不能梦想成真。</p><p><strong>巴菲特的投资原则:用合理的价格买入有杰出经济特征的公司</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">巴菲特的投资哲学受到三位殿堂级人物的影响,他们分别是本杰明·格雷厄姆、菲利普·费雪和查理·芒格。巴菲特的投资哲学包含了买股票就是买公司;正确对待市场先生、能力圈、安全边际等原则。而一旦找到符合买入标准的公司,巴菲特倾向于集中投资,比如苹果公司一只股票就可以占到伯克希尔仓位的四成以上。</p><p>巴菲特寻找目标公司的标准:</p><p>一是规模足够大、具有杰出的经济特征。</p><p>二是具有被验证了的持续盈利能力(对于那些未来做出的预测,我们毫无兴趣;对于所谓的“困境反转”型公司,我们也没兴趣)。</p><p>三是在负债极少或没有负债的情况下,公司具有良好的净资产回报率。</p><p>四是具备管理层。</p><p>五是业务简明(如果有太多的科技成分,我们可能搞不明白)。</p><p>六是价格合理。</p><p><strong>A股价值投资集大成者:普通投资者学习巴菲特就好了</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">A股的价值投资集大成者,都是巴菲特思想的追随者。</p><p style=\"text-align: justify;\">段永平说:“和巴菲特聊一聊,给我非常大的帮助,至少给我带来几千倍午饭的价值。以前我对商业模式是没有那么重视的,只是众多考虑之一。认识老巴以后,我买的苹果、茅台,包括腾讯,都有老巴的影响在里面,尤其是一直拿着这点,和老巴绝对密不可分。”</p><p style=\"text-align: justify;\">段永平还说,“从那以后,市场对我的影响逐渐下降到几乎没有。如果能够重来的话,那我肯定会更早地去赢取那个机会。”</p><p style=\"text-align: justify;\">张尧的投资原则是“集中投资于能形成大量自由现金流、简单易懂的好公司,定量上的极低估值使得投资很难亏损”。</p><p style=\"text-align: justify;\">张尧曾说过,从定性上来说,就是买入经营上有竞争优势的好公司,好公司就是其商业模式可以形成大量自由现金流,估值上也要有绝对优势,最常用的标准是3~5年现金流回本法,即3~5倍PE。</p><p style=\"text-align: justify;\">定性上的好公司外加充足的“安全边际”让张尧的投资很难亏损。在过去20年间,他曾重仓过的12家公司中,10家盈利、1家持平、1家亏损。</p><p style=\"text-align: justify;\">在投资中,模仿胜过创新,投资思想是否原创并不重要,关键是接受并认同成功投资大师的理念,并认真执行它。往简单处想,往认真处行,威力巨大。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" 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justify;\">巴菲特说,“50年前,我在哥伦比亚大学开始学习格雷厄姆教授的证券分析课程。在此之前的10年里,我一直盲目地热衷于分析、买进、卖出股票,但是我的投资业绩却非常一般。从1951年起,我的投资业绩开始明显上升,但这并非由于我改变饮食习惯或者开始运动,我唯一添加的新的营养成分是格雷厄姆的投资理念。原因非常简单,在大师门下学习几个小时的效果,远远胜过我自己在过去10年里自以为是的天真思考的结果。”</p><p style=\"text-align: justify;\">格雷厄姆的《证券分析》和《聪明的投资者》能够准确和清晰地提供投资知识体系,但情绪的约束需要投资者自己必须做到。格雷厄姆建立了一套自己的核心原则,这一原则尽管历经了资本市场80年风雨,但至今依然适用。这些原则包括:</p><p style=\"text-align: justify;\">一是股票并非仅仅是一个交易代码或电子信号,而是表明拥有一个实实在在的企业所有权;企业的内在价值并不依赖于其股票价格。</p><p style=\"text-align: justify;\">二是市场就像一只钟摆,永远在短命的乐观(它使得股票过于昂贵)和不合理的悲观(它使得股票过于廉价)之间摆动。聪明的投资者是现实主义者,他们向乐观主义者卖出股票,并从悲观主义者手中买进股票。</p><p style=\"text-align: justify;\">三是每一笔投资的未来价值是其现在价格的函数,你付出的价格越高,你的回报就越少。</p><p style=\"text-align: justify;\">四是无论如何谨慎,每个投资者都免不了会犯错误,只有坚持“安全性”原则,你才能使犯错误纪律最小化。</p><p style=\"text-align: justify;\">五是投资的秘诀在于你的内心。如果你在思考问题时持批判态度,不相信华尔街的所谓“事实”,并且以持久的信心进行投资,你就会获得稳定的收益,即便是在熊市亦如此。通过培养自己的约束力和勇气,你就不会让他人的情绪左右你的投资目标。</p><p><strong>费雪的投资哲学:寻找少数出类拔萃的公司</strong></p><p style=\"text-align: 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justify;\">巴菲特的投资哲学受到三位殿堂级人物的影响,他们分别是本杰明·格雷厄姆、菲利普·费雪和查理·芒格。巴菲特的投资哲学包含了买股票就是买公司;正确对待市场先生、能力圈、安全边际等原则。而一旦找到符合买入标准的公司,巴菲特倾向于集中投资,比如苹果公司一只股票就可以占到伯克希尔仓位的四成以上。</p><p>巴菲特寻找目标公司的标准:</p><p>一是规模足够大、具有杰出的经济特征。</p><p>二是具有被验证了的持续盈利能力(对于那些未来做出的预测,我们毫无兴趣;对于所谓的“困境反转”型公司,我们也没兴趣)。</p><p>三是在负债极少或没有负债的情况下,公司具有良好的净资产回报率。</p><p>四是具备管理层。</p><p>五是业务简明(如果有太多的科技成分,我们可能搞不明白)。</p><p>六是价格合理。</p><p><strong>A股价值投资集大成者:普通投资者学习巴菲特就好了</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">A股的价值投资集大成者,都是巴菲特思想的追随者。</p><p style=\"text-align: justify;\">段永平说:“和巴菲特聊一聊,给我非常大的帮助,至少给我带来几千倍午饭的价值。以前我对商业模式是没有那么重视的,只是众多考虑之一。认识老巴以后,我买的苹果、茅台,包括腾讯,都有老巴的影响在里面,尤其是一直拿着这点,和老巴绝对密不可分。”</p><p style=\"text-align: justify;\">段永平还说,“从那以后,市场对我的影响逐渐下降到几乎没有。如果能够重来的话,那我肯定会更早地去赢取那个机会。”</p><p style=\"text-align: justify;\">张尧的投资原则是“集中投资于能形成大量自由现金流、简单易懂的好公司,定量上的极低估值使得投资很难亏损”。</p><p style=\"text-align: justify;\">张尧曾说过,从定性上来说,就是买入经营上有竞争优势的好公司,好公司就是其商业模式可以形成大量自由现金流,估值上也要有绝对优势,最常用的标准是3~5年现金流回本法,即3~5倍PE。</p><p style=\"text-align: justify;\">定性上的好公司外加充足的“安全边际”让张尧的投资很难亏损。在过去20年间,他曾重仓过的12家公司中,10家盈利、1家持平、1家亏损。</p><p style=\"text-align: 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Ives)团队的观点。该团队对特斯拉设定了最高的12个月目标价——每股550美元,并将其列入“最佳投资标的”名单。艾夫斯在客户报告中表示:“对于特斯拉多头(包括我们)而言,当前是关键时刻。由于欧洲、中国和美国1月至2月的销售数据疲软,叠加马斯克的争议言论和品牌担忧,特斯拉股价近期大幅下跌,空头暂时主导了市场叙事。”尽管“马斯克与特朗普的紧密关联及DOGE引发了市场对特斯拉品牌的重大担忧”,但该团队估计,全球范围内仅有不到5%的特斯拉销量可能受此影响。特斯拉欧洲的销量一直在下滑,尤其在德国,上个月销量暴跌76%。而最近,其第二大市场中国二月份的销量也下降了49%。虽然Wedbush的分析师没有详细说明他们如何得出5%的风险数字,但根据FactSet的估计,欧洲在特斯拉的收入构成中所占比例较小——德国仅占2.2%,英国占1.7%。然而,美国作为其最大市场,也曾爆发过反马斯克和反特斯拉的活动。尽管如此,艾夫斯和他的团队坚信,马斯克将在2025年期间“更好地平衡在DOGE与特斯拉/SpaceX之间的时间分配,一些分散注意力的因素将会逐渐消退。”他们认为,与其因当前围绕马斯克政治参与而产生的紧张局势而焦虑,不如让投资者关注股票的真正价值所在——那就是公司刚刚启动的巨大创新和技术周期。他们表示:“我们相信,自动驾驶技术和Optimus将占据特斯拉故事中90%的估值,并将打造一家市值超过2万亿美元的公司。”此外,分析师预计,除了今年六月在奥斯汀推出无人监管的FSD(全自动驾驶系统)外,特斯拉在夏季前还将推出一款成本更低、售价低于3.5万美元的新车型,以激发市场上被压抑的消费需求。在更为积极的一方,TD Cowen的分析师Itay Michaeli在接手特斯拉股票的研究后,给予其新的买入评级,并将目标价定在388美元,此前TD Cowen对该股票的评级为“持有”。Michaeli表示,股价的回调正是他们对该股票持更为乐观观点的一部分,同时还有几个潜在催化因素可能在今年推动股价上涨。文章源自MarketWatch《The biggest Tesla bull on Wall Street says the selloff over Musk’s politics is 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