DeepSeek的开源策略让它在市场上获得立足点，但这并不意味着OpenAI就会被淘汰。OpenAI依旧是行业领头羊，开源模式的崛起只会激发更多创新。
现在大家应该都听说过DeepSeek了。它是那个训练出R1开源推理模型的中国AI实验室，R1的表现与OpenAI的o1不相上下，但它是用较为普通的硬件，以极低的成本完成训练的。
DeepSeek之所以能够做到这一点，是因为它采用了一种创新的训练方法，比OpenAI、Anthropic以及其他资金雄厚的竞争者使用的训练方式更高效。那么，为什么DeepSeek会选择开源呢？
从表面上看，这似乎违背了所有商业课本中教的常识：如果你通过创新打造了一个市场领先的产品，而且成本低廉，你应该利用这一优势进行盈利。可口可乐不会把自己的配方开源，对吧？
但在大型语言模型(LLM)的世界里，这种做法并不罕见。我相信DeepSeek几乎不得不选择开源，随着时间的推移，开源模型将变得越来越主流。
为什么DeepSeek必须开源
DeepSeek的情况十分特殊。作为一家中国公司，它可能让一些企业在与其合作时感到不安，尤其是在涉及客户数据时，更别提需要遵守HIPAA或SOC2认证的情况了。
中国的AI API在西方市场可能会受到怀疑，但开源模型则能立刻建立信任。自己托管或通过像Together AI这样的AI供应商使用开源模型，你完全可以掌控一切。
为了在西方市场站稳脚跟，DeepSeek不得不将其模型开源。但这不仅仅是一个经济决策，它也是一种文化决策。最近我听到一句话：“开源不仅仅是一种技术行为，它也是一种文化行为。”
开源公司(至少在初期)必须做到以小博大。正是因为DeepSeek必须面对出口控制问题，无法使用像Nvidia H100和GB10等先进芯片，它才不得不找到更高效的训练模型的方式。
OpenAI、Meta、Google等公司拥有数十亿美元的资金、庞大的计算资源和世界级的分发渠道。它们不需要寻找更高效的模型训练方式，因为它们的昂贵解决方案就是唯一选择。事实上，如果能够让LLM的构建更容易且更便宜，这反而会削弱它们的竞争优势。
然而，这一切已经发生了变化。
模型的商品化
现在几乎每周都有新发布的GPT-4级别的LLM。我在使用的AI应用中，根本分不清我到底是在使用LLaMa、GPT、Claude还是Mistral模型。从我的个人经验和基准测试来看，它们的表现几乎不相上下。
OpenAI依旧是行业的领导者。它们是首个发布推理模型的公司，也是首个发布GPT-4的公司。但如今，模型正在逐渐商品化，值得思考的是，是否值得为OpenAI API支付高额费用，尤其是在开源模型已经有了很好的表现时。
DeepSeek或许就是这个现象最典型的例子。OpenAI的o1每百万输出标记收费60美元，而DeepSeek的R1通过Together AI平台，每百万输出标记仅需7美元。
如果最终用户根本无法察觉两者的差异，那为什么要付出更多呢？尤其在基础设施领域，这一点尤为重要。
基础设施领域，开源最终胜出
使用开源和专有软件之间往往存在一个权衡：开源软件便宜且更具可定制性，但由于需要自己维护，它会占用更多资源，并且需要一定的技术知识。而专有软件则更贵，但提供了更顺畅(尽管更僵化)的体验。
对于很多产品类别来说，这种权衡并不值得大多数公司去做。你不想因为自托管的Notion替代品出现故障而丢失所有的知识库。
然而，基础设施总是定制的，它始终需要你的参与。即便是专有的Oracle数据库，也需要大量的工作来设置和维护。这也是为什么开源数据库越来越受欢迎的原因。
专有软件的优势(不需要维护、不需要技术知识等)在基础设施领域的作用远不如其它领域。实际上，情况正好相反：越是技术性强的产品，越适合用户(工程师)使用开源软件，因为他们可以审核代码库。
这也是我们选择将Lago作为开源公司构建的原因。我们知道，无论你是自己构建，还是选择供应商，计费系统都会变得非常复杂，工程师们更倾向于使用Lago。
LLM也一样。要构建任何有用的产品，你无论如何都要进行大量的定制化提示和工程调整，那不如选择DeepSeek的R1，而不是OpenAI的o1。
这也是为什么开源基础设施公司那么多，而开源消费品公司几乎没有成功的原因。
这意味着专有AI已经结束了吗？不。
OpenAI远未过时
关于DeepSeek的R1或其他开源模型会让OpenAI过时的说法，完全不准确。首先，OpenAI一直是市场的领先者，无论是在LLM(如GPT-4)还是推理模型(如o1)上。
没有OpenAI的模型，就没有DeepSeek的R1和许多其他模型(因为LLM的蒸馏技术)。这确实引发了一个问题，那就是，如果你提供了突破性的技术，而其他公司以更低的价格推出类似的产品，那么构建新的前沿模型是否仍然值得呢？
不过，R1也可能会促使那些资金雄厚的老牌公司重新审视自身的效率，并推动他们寻找更高效的方式，谁知道当他们同时拥有效率和世界一流的资源时，会创造出什么呢？
本文译自 Lago Blog，由 BALI 编辑发布。
