马斯克认同亚历山大王的观点，即“DeepSeek至少用了5万张英伟达
在当今全球科技竞争的浪潮中，中国AI公司DeepSeek的快速崛起成为了关注的焦点，尤其是马斯克对此的看法，打破了很多人对这一现象的固有认知。近日，马斯克公开认同亚历山大王的观点，表示DeepSeek可能通过非正规渠道获得了大量英伟达H100显卡，这一问题引发了对美国科技行业的深刻反思。那么，DeepSeek到底做了什么？为什么马斯克如此关心中国这家小公司？这场关于AI算力、技术突破和全球科技竞争的较量，又会如何发展呢？
5万块H100显卡，还是5万张神话？
我们都知道，英伟达的H100显卡一直是全球AI训练和推理的核心硬件之一，价格不菲、性能卓越。但DeepSeek这个只有百余人规模的小公司，居然能在不显山露水的情况下，迅速获得并投入使用至少5万块H100显卡？你敢信？
马斯克显然不信。他直接否定了DeepSeek通过低成本手段完成这一项目的说法，认为这种情况“根本不可能”。说得直白些，马斯克似乎不太愿意承认，即便是中国的中小型公司，也有能力在短时间内突破美国科技巨头的壁垒。在他看来，DeepSeek的快速崛起并不符合常规的技术发展轨迹，背后可能隐藏着某种隐秘的力量——显卡黑市。
如果真是如此，这也暴露出一个更为棘手的问题——美国的显卡出口管制似乎并未能彻底封锁中国的技术获取渠道。反倒是，英伟达这些高端产品，在某种程度上似乎成为了“全球市场的奢侈品”，被无数公司争相购买、堆积。与此形成鲜明对比的是，马斯克的XAI公司也在紧锣密鼓地采购英伟达H100显卡，以支撑超级计算机集群的训练，而微软、Meta等巨头同样在加速算力堆积，目标就是在AI竞争中占得先机。面对这些巨头的强大算力，DeepSeek这家小公司能否撼动现有格局，仍是未知数。
这场竞争，绝不仅仅是硬件的较量
文章中提到，美国真正震惊的，并非是中国整体的科技发展，而是DeepSeek这家“小公司”居然能在AI领域取得突破。如果说中国AI的发展速度还可以通过某些宏观因素来解释，那DeepSeek这种从民间崛起的“黑马”，无疑是让美国感到措手不及的存在。
诚然，DeepSeek的背后没有国家的庞大资金支持，它的资金来源主要依靠自有资本，而非政府补贴或资金注入。这意味着，它不太可能采取非法手段获取显卡，尤其是在AI算力领域的采购，背后的资本风险和技术要求更是普通公司无法承受之重。那么，DeepSeek如何通过低成本的方式，做到了与OpenAI等顶级实验室相当的模型训练呢？
从技术角度来看，DeepSeek的突破无疑打破了“算力至上”的传统观念。英伟达的硬件优势曾被认为是AI模型训练成功的必要条件，但DeepSeek通过优化算法和训练方法，成功降低了训练成本并实现了与大公司相媲美的性能。这一策略颠覆了很多人的想法，深刻影响了AI产业的发展方向。
AI算力堆积：背后的商业逻辑
那么，为什么DeepSeek的成功会让人如此震惊？背后有一个根本性的问题：当前的AI算力堆积模式到底行得通吗？
随着大模型的不断推陈出新，理论上，AI训练的成本应该逐渐下降——毕竟，随着技术进步，硬件和算法的优化，过去需要数万张显卡的训练任务，完全可以通过精简硬件来完成。然而，现实却是，大公司在不断加码算力，反而把AI训练的成本推向了更高的天花板。这种算力堆积模式，背后的商业逻辑或许不再适应新时代的需求。
DeepSeek的六大优势——强大、便宜、开源、免费、联网、本土——为我们提供了新的思路。算法的优化可能比单纯的算力堆积更重要，也许AI产业的发展方向应该是“技术优化优先”，而非“硬件堆积优先”。如果这一思路被更多公司采纳，英伟达等硬件厂商的市场泡沫或许会被戳破，巨头们的算力垄断地位也会受到威胁。
“低算力、高效率”能否真的颠覆市场？
再回到DeepSeek的突破。我们不得不承认，AI的“算力至上”观念可能正在走向终结。如果事实证明，低算力就能训练出媲美大公司技术水平的模型，那么，英伟达等硬件巨头的“高端显卡市场”将会迎来一场真正的泡沫危机。对股市而言，这无疑是一个难以忽视的警告信号。
但同时，我们也要看到，真正的技术创新，从来都不是一蹴而就的。DeepSeek的低算力训练方法固然值得称道，但要从“实验室”走向真正的商用落地，还有很多挑战。这不仅仅是硬件的问题，更是商用化、规模化的难题。
总结：AI的未来竞争不止是算力之争
马斯克的态度，不仅仅是对DeepSeek的质疑，还是对当前AI行业的深刻反思。在全球竞争日益激烈的今天，硬件和算力的优势固然重要，但真正能主导未来AI发展的，还是算法、创新和商业模式的突破。DeepSeek通过低成本高效率的创新路径，或许正是在告诉我们——未来的AI竞争，不仅仅是算力的堆砌，更是技术和创新的博弈。
而美国在这一过程中显然处于“自相矛盾”的尴尬境地。一方面，显卡出口管制和技术封锁频频，另一方面，又不得不面对中国企业逐渐崛起的现实。科技霸权的格局，正在遭遇严峻的挑战。而对中国企业而言，虽然依赖国外技术制造廉价产品的日子可能还未结束，但真正的竞争力，可能最终将在AGI（通用人工智能）的发展过程中见分晓。
