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      2、软件功能

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      3、软件更新内容

      1.🍴添加了健康提醒功能，定时提醒您进行健康活动。;

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      3.🧀更新了图标和界面风格，使其更加现代化。;

      4.🚋引入了虚拟现实（VR）功能，提供更沉浸式的体验。;

      5.🚗优化了电池消耗，延长了电池续航时间。;

      6.🙎增加了云存储功能，方便您备份和共享文件。;

      4、编辑评论

      1.🍒字体库：新增字体库功能，通过应用下载和使用各种字体。无论是设计工作还是个性化设置，都能通过字体库功能找到合适的字体，提升美感。;

      2.'推送管理：优化推送通知管理功能，通过应用自定义推送设置。无论是消息提醒还是活动通知，都能通过推送管理功能灵活设置，避免打扰。;

      3.🚋账单管理：新增账单管理功能，通过应用记录和管理各类账单。无论是水电费、信用卡还是租金，都能通过账单管理功能轻松管理和提醒支付，提升财务管理。;

      4.📷智能建议：新增智能建议功能，通过应用根据使用习惯提供个性化建议。无论是功能推荐还是设置调整，都能通过智能建议功能提升使用体验。;

      5.👵二维码：新增二维码扫描功能，通过二维码快速访问内容或功能。无论是添加好友还是支付，扫描二维码都能快速完成，提升便捷性。;

      5、支持多种手机、电脑系统版本

      只要您有：Android/IOS/Win7/Win10/Winall 都可以放心使用

【星宸科技(301536) 探索智慧实践 洞见AI未来******

公司近期召开 2024 开发者大会暨产品发布会， 陆续发布低功耗影像处理、 智慧车载、 智能机器人、 智能音频处理、 智慧视觉、 智能感知等产品及技术。

围绕“感知+计算”， 持续推出更强端边侧 AI 产品。 公司围绕“感知+计算” 理念， 在承袭智慧视觉底层技术的基础上， 继续协同合作伙伴洞察客户需求， 持续推出合理算力、 合理功耗、 架构创新、 数据安全的更强端边侧 AI 产品， 为 AIoT、 机器人、 智能汽车、 智能眼镜、智能家居、 智慧办公、 智慧工业、 智慧商业、 智慧教育等领域 AI 创新应用提供开放的、 易用的解决方案。

发布 SSC309QL 智能眼镜方案， 加速向千亿级市场挺进。 目前智能眼镜正朝着小型化、 低功耗、 高画质的方向发展， 公司发布的SSC309QL 采用了 chiplet 技术内置一颗 LPDDR4(2Gb) 的高集成方案， 面积较采用外挂 DDR 的 AR1 减少了 24%， 宽度缩小 20%; 同时在进行相同规格视频格式录像时的整机功耗预计为 600mW， 较 AR1 的下降了50%; 而且采用软硬结合的低功耗技术架构实现“全天候随心录”功能， SoC 功耗低至 30mW。 公司下一代更高性能的智能眼镜芯片方案也已提上开发日程， 聚焦更优秀的图像处理、 更小的封装、 更低的功耗、 更好的 AI 处理能力， 将助力智能眼镜加速向千亿级市场挺进。

投资建议：我们预计公司 2024-2026 年归母净利润 2.4/3.3/4.7 亿元， 维持“买入”评级。

【协创数据境外收入占比47% 携手张江集团奥飞数据打造AI应用项目******

长江商报消息 ●长江商报记者 沈右荣

明星企业协创数据（300857.SZ）大动作。

12月27日晚，协创数据发布公告，公司及控股子公司与上海张江（集团）有限公司（简称“张江集团”）、关联方奥飞数据签订了《战略合作框架协议书》，共同打造人工智能应用示范项目。

此举，协创数据称，对公司在算力业务开展方面有着积极影响。

协创数据表现出较高的成长性。2017年以来，公司实现了营业收入、归属于母公司股东的净利润（以下简称“归母净利润”）持续双增。今年前三季度，公司归母净利润5.57亿元，同比增长1.84倍，延续了2023年全年的倍增，且已经接近2023年全年归母净利润的2倍。

协创数据以智能制造出海，与韩国、美国、日本等国家地区知名科技企业建立了长期稳定合作关系。今年上半年，公司境外市场收入占比达到47%。

二级市场上，今年9月24日以来，机构看好的协创数据，其股价已经翻了一倍多。

联手他方发力算力业务

抱团发展，这是协创数据最新的大动作。

根据公告，近日，协创数据 及控股子公司广州奥佳软件技术有限公司（以下简称“奥佳软件”） 与张江集团、关联方奥飞数据签订了《战略合作框架协议书》。为充分发挥合作四方在各自服务领域的资源优势，本着“互惠互利，优势互补，共同发展，实现双赢”的原则，经四方友好协商，建立战略合作关系。本次签署的协议为合作意向性协议，后续各方将签署具体合作协议以明确合作事宜并深化各方合作。

奥飞数据为深交所创业板上市公司，其是协创数据的关联方。奥飞数据持有奥佳软件40%股权，协创数据持有其51%股权，为其控股股东。

公告称，张江集团是张江科学城建设主力军、新兴产业推动者、科创生态营造者，具有统筹承担开发建设、项目引进、产业培育、功能服务、创新创业氛围营造等重要功能。奥飞数据是国内领先的互联网云计算与大数据基础服务综合解决方案提供商，致力构建多云多网多端数字产业生态平台，建设适应新一代网络通信技术5G的云计算大数据高速传输处理平台及全球互联互通网络。奥佳软件一直是人工智能和云计算解决方案领域的先行者，致力于成为中国最先进的集群算力和AI服务提供商。

四方合作的主要内容为，共同建立面向新质生产力的AI智能体训推一体创新平台，共同制定训推一体创新平台的建设规划，聚合算力、AI、行业微服务，服务张江的企业。特别是面向AI智能体、自动驾驶、机器人、生物医疗等重点行业提供坚实的训推一体创新平台。共同推动AI智能体训推一体创新平台与当地产业结合，推进行业AI智能体应用创新，打造人工智能应用示范项目。

四方发挥在自身产业链上的服务优势，在AI智能体训推一体创新平台（如大数据、大模型）、算力生态打造等领域积极合作，扩大在供应链体系、客户资源、市场拓展、生态伙伴整合等多方面的深入合作，共同开发、共谋发展。

对于本次合作，协创数据给予了乐观的评价。公司称，协议对公司在算力业务开展方面有着积极的影响，预计将对公司未来的经营业绩产生积极影响。

近年来，协创数据加大了算力业务布局，包括在上海和杭州等地搭建了算力研发体系等。

目前，公司已采购多台ARM算力，X86算力和GPU算力服务器，并根据募投项目安徽协创物联网智能终端及存储设备生产线扩建项目规划予以部署投入使用。

公司还公告称，拟采购金额不超过9亿元的AI GPU服务器，用于建设万卡级大型算力服务集群。

净利连续四个季度倍增

积极布局算力业务的协创数据，是资本严重的优质资产。公司表现出了较好的成长性。

协创数据成立于2005年成立，以存储业务为主，2013年，公司进军物联网终端设备行业，2021年，进军云服务领域，2023年，布局服务器回收业务。根据财报披露，公司经过近20年的潜心经营与不懈探索，公司已经成为全球领先的智能物联终端制造商、综合性云服务提供商、智能存储设备制造商以及服务器再制造行业的先行者和领导者。

协创数据提前进行国际化布局。2019年，协创数据开始在东南亚投资设厂，截至目前，公司在菲律宾、泰国、美国等地区设有工厂，在中国、美国、欧洲、亚太四大服务区域进行了布局，同时，公司还在积极拓展欧洲、中东等市场。

外界对协创数据的第一印象是，经营业绩稳步增长。2016年，公司营业收入8.39亿元、归母净利润0.30亿元，历经7年不间断增长，2023年，公司的营业收入、归母净利润分别达到46.58亿元、2.87亿元，分别较2016年增长4.55倍、8.57倍。其中，2023年，公司归母净利润同比增长幅度达119.46%。

今年以来，协创数据经营业绩继续高速增长。前三季度，公司实现的营业收入、归母净利润分别为53.95亿元、5.57亿元，同比增长47.95%、184.46%，均创了历史新高，且均已超过2023年全年水平。

从单季度看，今年一二三季度，公司实现的归母净利润分别为1.62亿元、1.96亿元、1.99亿元，同比增长253.42%、191.38%、140.63%，均为倍增。加上2023年第四季度，公司归母净利润已经连续四个季度倍增。

协创数据以智能制造出海，硬件制造方面，公司主要以合作研发制造和自主设计制造模式为客户支持和服务，与联想集团、安克创新、小米生态链企业（创米科技）、中国移动集团（下属专业公司）、360 集团、网易有道、Ring（美国）、Noise（印度）、3-Plus（美国）、LG（韩国）、iHome（美国）、Buffalo（日本）等知名科技型企业以及国内知名电商建立了长期稳定的合作关系。

2023年及今年上半年，协创数据境外市场收入占比分别为46.23%、47.11%。

值得一提的是，协创数据实际控制人、董事长耿四化曾任职于工业富联。公司名誉董事长郭台强是中国台湾上市公司正崴精密的董事长、总经理，其还是工业富联创始人郭台铭之弟。郭台强还是协创数据第二大股东的实际控制人。

责编：ZB

【刷屏的DeepSeek******

每经记者 郑雨航    每经编辑 高涵 兰素英    

“DeepSeek-V3超越了迄今为止所有开源模型。”这是国外独立评测机构Artificial Analysis测试了DeepSeek-V3后得出的结论。

12月26日，深度求索官方微信公众号推文称，旗下全新系列模型DeepSeek-V3首个版本上线并同步开源。

公众号推文是这样描述的：DeepSeek-V3为自研MoE模型，671B参数，激活37B，在14.8T token上进行了预训练。DeepSeek-V3多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲。

不过，广发证券发布的测试结果显示，DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当，但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。

更重要的是，深度求索使用英伟达H800 GPU在短短两个月内就训练出了DeepSeek-V3，仅花费了约558万美元。其训练费用相比GPT-4等大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。

消息一出，引发了海外AI圈热议。OpenAI创始成员Karpathy甚至对此称赞道：“DeepSeek-V3让在有限算力预算上进行模型预训练这件事变得容易。DeepSeek-V3看起来比Llama-3-405B更强，训练消耗的算力却仅为后者的1/11。”

然而，在使用过程中，《每日经济新闻》记者发现，DeepSeek-V3竟然声称自己是ChatGPT。一时间，“DeepSeek-V3是否在使用ChatGPT输出内容进行训练”的质疑声四起。

对此，《每日经济新闻》记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich，他表示对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够，无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说，几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练，因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据（例如，专注于高质量来源的数据）来取得改进。”

每经记者向深度求索公司发出采访请求，截至发稿，尚未收到回复。

针对DeepSeek-V3，独立评测网站Artificial Anlaysis就关键指标——包括质量、价格、性能（每秒生成的Token数以及首个Token生成时间）、上下文窗口等多方面——与其他人工智能模型进行对比，最终得出以下结论。

质量：DeepSeek-V3质量高于平均水平，各项评估得出的质量指数为80。

价格：DeepSeek-V3比平均价格更便宜，每100万个Token的价格为0.48美元。其中，输入Token价格为每100万个Token 0.27美元，输出Token价格为每100万个Token1.10 美元。

速度：DeepSeek-V3比平均速度慢，其输出速度为每秒87.5个Token。

延迟：DeepSeek-V3与平均水平相比延迟更高，接收首个Token（即首字响应时间）需要1.14秒。

上下文窗口：DeepSeek-V3的上下文窗口比平均水平小，其上下文窗口为13万个Token。

最终Artificial Anlaysis得出结论：

“DeepSeek-V3模型超越了迄今为止发布的所有开放权重模型，并且击败了OpenAI的GPT-4o（8月），并接近Anthropic的Claude 3.5 Sonnet（10月）。

DeepSeek-V3的人工智能分析质量指数得分为80，领先于OpenAI的GPT-4o和Meta的Llama 3.3 70B等模型。目前唯一仍然领先于DeepSeek的模型是谷歌的Gemini 2.0 Flash和OpenAI的o1系列模型。领先于阿里巴巴的Qwen2.5 72B，DeepSeek现在是中国的AI领先者。”

12月29日广发证券计算机行业分析师发布研报称：“为了深入探索DeepSeek-V3的能力，我们采用了覆盖逻辑、数学、代码、文本等领域的多个问题对模型进行测试，将其生成结果与豆包、Kimi以及通义千问大模型生成的结果进行比较。”

测试结果显示，DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当，但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。例如，在密文解码任务中，DeepSeek-V3是唯一给出正确答案的大模型；而在代码生成的任务中，DeepSeek-V3给出的代码注释、算法原理解释以及开发流程的指引是最为全面的。在文本生成和数学计算能力方面，DeepSeek-V3并未展现出明显优于其他大模型之处。

除了能力，DeepSeek-V3最让业内惊讶的是它的低价格和低成本。

《每日经济新闻》记者注意到，亚马逊Claude 3.5 Sonnet模型的API价格为每百万输入tokens 3美元、输出15美元。也就是说，即便是不按照优惠价格，DeepSeek-V3的使用费用也几乎是Claude 3.5 Sonnet的五十三分之一。

相对低廉的价格，得益于DeepSeek-V3的训练成本控制，深度求索在短短两个月内使用英伟达H800 GPU数据中心就训练出了DeepSeek-V3模型，花费了约558万美元。其训练费用相比OpenAI的GPT-4等目前全球主流的大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。

DeepSeek“AI界拼多多”也由此得名。

DeepSeek-V3通过数据与算法层面的优化，大幅提升算力利用效率，实现了协同效应。在大规模MoE模型的训练中，DeepSeek-V3采用了高效的负载均衡策略、FP8混合精度训练框架以及通信优化等一系列优化措施，显著降低了训练成本，以及通过优化MoE专家调度、引入冗余专家策略、以及通过长上下文蒸馏提升推理性能。这证明，模型效果不仅依赖于算力投入，即使在硬件资源有限的情况下，依托数据与算法层面的优化创新，仍然可以高效利用算力，实现较好的模型效果。

广发证券分析称，DeepSeek-V3算力成本降低的原因有两点。

第一，DeepSeek-V3采用的DeepSeekMoE是通过参考了各类训练方法后优化得到的，避开了行业内AI大模型训练过程中的各类问题。

第二，DeepSeek-V3采用的MLA架构可以降低推理过程中的kv缓存开销，其训练方法在特定方向的选择也使得其算力成本有所降低。

科技媒体Maginative的创始人兼主编Chris McKay对此评论称，对于人工智能行业来说，DeepSeek-V3代表了一种潜在的范式转变，即大型语言模型的开发方式。这一成就表明，通过巧妙的工程和高效的训练方法，可能无需以前认为必需的庞大计算资源，就能实现人工智能的前沿能力。

他还表示，DeepSeek-V3的成功可能会促使人们重新评估人工智能模型开发的既定方法。随着开源模型与闭源模型之间的差距不断缩小，公司可能需要在一个竞争日益激烈的市场中重新评估他们的策略和价值主张。

不过，广发证券分析师认为，算力依然是推动大模型发展的核心驱动力。DeepSeek-V3的技术路线得到充分验证后，有望驱动相关AI应用的快速发展，应用推理驱动算力需求增长的因素也有望得到增强。尤其在实际应用中，推理过程涉及到对大量实时数据的快速处理和决策，仍然需要强大的算力支持。

在DeepSeek-V3刷屏之际，有一个bug也引发热议。

在试用DeepSeek-V3过程中，《每日经济新闻》记者在对话框中询问“你是什么模型”时，它给出了一个令人诧异的回答：“我是一个名为ChatGPT的AI语言模型，由OpenAl开发。”此外，它还补充说明，该模型是“基于GPT-4架构”。

国内外很多用户也都反映了这一现象。而且，12月27日，Sam Altman发了一个帖文，外媒指出，Altman这篇推文意在暗讽其竞争对手对OpenAI数据的挖掘。

于是，有人就开始质疑：DeepSeek-V3是否是在ChatGPT的输出基础上训练的？为此，《每日经济新闻》向深度求索发出采访请求。截至发稿，尚未收到回复。

针对这种情况产生的原因，每经记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich，他表示，他对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够，无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说，几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练，因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据（例如，专注于高质量来源的数据）来取得了改进。”

TechCrunch则猜测称，深度求索可能用了包含GPT-4通过ChatGPT生成的文本的公共数据集。“如果DeepSeek-V3是用这些数据进行训练的，那么该模型可能已经记住了GPT-4的一些输出，现在正在逐字反刍它们。”

“显然，该模型（DeepSeek-V3）可能在某些时候看到了ChatGPT的原始反应，但目前尚不清楚从哪里看到的，”伦敦国王学院专门研究人工智能的研究员Mike Cook也指出，“这也可能是个‘意外’。”他进一步解释称，根据竞争对手AI系统输出训练模型的做法可能对模型质量产生“非常糟糕”的影响，因为它可能导致幻觉和误导性答案。

不过，DeepSeek-V3也并非是第一个错误识别自己的模型，谷歌的Gemini等有时也会声称是竞争模型。例如，Gemini在普通话提示下称自己是百度的文心一言聊天机器人。

造成这种情况的原因可能在于，AI公司在互联网上获取大量训练数据，但是，现如今的互联网本就充斥着各种各样用AI生产出来的数据。据外媒估计，到2026年，90%的互联网数据将由AI生成。这种 “污染” 使得从训练数据集中彻底过滤AI输出变得相当困难。

“互联网数据现在充斥着AI输出，”非营利组织AI Now Institute的首席AI科学家Khlaaf表示，基于此，如果DeepSeek部分使用了OpenAI模型进行提炼数据，也不足为奇。

【刷屏的DeepSeek******

每经记者 郑雨航    每经编辑 高涵 兰素英    

“DeepSeek-V3超越了迄今为止所有开源模型。”这是国外独立评测机构Artificial Analysis测试了DeepSeek-V3后得出的结论。

12月26日，深度求索官方微信公众号推文称，旗下全新系列模型DeepSeek-V3首个版本上线并同步开源。

公众号推文是这样描述的：DeepSeek-V3为自研MoE模型，671B参数，激活37B，在14.8T token上进行了预训练。DeepSeek-V3多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲。

不过，广发证券发布的测试结果显示，DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当，但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。

更重要的是，深度求索使用英伟达H800 GPU在短短两个月内就训练出了DeepSeek-V3，仅花费了约558万美元。其训练费用相比GPT-4等大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。

消息一出，引发了海外AI圈热议。OpenAI创始成员Karpathy甚至对此称赞道：“DeepSeek-V3让在有限算力预算上进行模型预训练这件事变得容易。DeepSeek-V3看起来比Llama-3-405B更强，训练消耗的算力却仅为后者的1/11。”

然而，在使用过程中，《每日经济新闻》记者发现，DeepSeek-V3竟然声称自己是ChatGPT。一时间，“DeepSeek-V3是否在使用ChatGPT输出内容进行训练”的质疑声四起。

对此，《每日经济新闻》记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich，他表示对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够，无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说，几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练，因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据（例如，专注于高质量来源的数据）来取得改进。”

每经记者向深度求索公司发出采访请求，截至发稿，尚未收到回复。

针对DeepSeek-V3，独立评测网站Artificial Anlaysis就关键指标——包括质量、价格、性能（每秒生成的Token数以及首个Token生成时间）、上下文窗口等多方面——与其他人工智能模型进行对比，最终得出以下结论。

质量：DeepSeek-V3质量高于平均水平，各项评估得出的质量指数为80。

价格：DeepSeek-V3比平均价格更便宜，每100万个Token的价格为0.48美元。其中，输入Token价格为每100万个Token 0.27美元，输出Token价格为每100万个Token1.10 美元。

速度：DeepSeek-V3比平均速度慢，其输出速度为每秒87.5个Token。

延迟：DeepSeek-V3与平均水平相比延迟更高，接收首个Token（即首字响应时间）需要1.14秒。

上下文窗口：DeepSeek-V3的上下文窗口比平均水平小，其上下文窗口为13万个Token。

最终Artificial Anlaysis得出结论：

“DeepSeek-V3模型超越了迄今为止发布的所有开放权重模型，并且击败了OpenAI的GPT-4o（8月），并接近Anthropic的Claude 3.5 Sonnet（10月）。

DeepSeek-V3的人工智能分析质量指数得分为80，领先于OpenAI的GPT-4o和Meta的Llama 3.3 70B等模型。目前唯一仍然领先于DeepSeek的模型是谷歌的Gemini 2.0 Flash和OpenAI的o1系列模型。领先于阿里巴巴的Qwen2.5 72B，DeepSeek现在是中国的AI领先者。”

12月29日广发证券计算机行业分析师发布研报称：“为了深入探索DeepSeek-V3的能力，我们采用了覆盖逻辑、数学、代码、文本等领域的多个问题对模型进行测试，将其生成结果与豆包、Kimi以及通义千问大模型生成的结果进行比较。”

测试结果显示，DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当，但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。例如，在密文解码任务中，DeepSeek-V3是唯一给出正确答案的大模型；而在代码生成的任务中，DeepSeek-V3给出的代码注释、算法原理解释以及开发流程的指引是最为全面的。在文本生成和数学计算能力方面，DeepSeek-V3并未展现出明显优于其他大模型之处。

除了能力，DeepSeek-V3最让业内惊讶的是它的低价格和低成本。

《每日经济新闻》记者注意到，亚马逊Claude 3.5 Sonnet模型的API价格为每百万输入tokens 3美元、输出15美元。也就是说，即便是不按照优惠价格，DeepSeek-V3的使用费用也几乎是Claude 3.5 Sonnet的五十三分之一。

相对低廉的价格，得益于DeepSeek-V3的训练成本控制，深度求索在短短两个月内使用英伟达H800 GPU数据中心就训练出了DeepSeek-V3模型，花费了约558万美元。其训练费用相比OpenAI的GPT-4等目前全球主流的大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。

DeepSeek“AI界拼多多”也由此得名。

DeepSeek-V3通过数据与算法层面的优化，大幅提升算力利用效率，实现了协同效应。在大规模MoE模型的训练中，DeepSeek-V3采用了高效的负载均衡策略、FP8混合精度训练框架以及通信优化等一系列优化措施，显著降低了训练成本，以及通过优化MoE专家调度、引入冗余专家策略、以及通过长上下文蒸馏提升推理性能。这证明，模型效果不仅依赖于算力投入，即使在硬件资源有限的情况下，依托数据与算法层面的优化创新，仍然可以高效利用算力，实现较好的模型效果。

广发证券分析称，DeepSeek-V3算力成本降低的原因有两点。

第一，DeepSeek-V3采用的DeepSeekMoE是通过参考了各类训练方法后优化得到的，避开了行业内AI大模型训练过程中的各类问题。

第二，DeepSeek-V3采用的MLA架构可以降低推理过程中的kv缓存开销，其训练方法在特定方向的选择也使得其算力成本有所降低。

科技媒体Maginative的创始人兼主编Chris McKay对此评论称，对于人工智能行业来说，DeepSeek-V3代表了一种潜在的范式转变，即大型语言模型的开发方式。这一成就表明，通过巧妙的工程和高效的训练方法，可能无需以前认为必需的庞大计算资源，就能实现人工智能的前沿能力。

他还表示，DeepSeek-V3的成功可能会促使人们重新评估人工智能模型开发的既定方法。随着开源模型与闭源模型之间的差距不断缩小，公司可能需要在一个竞争日益激烈的市场中重新评估他们的策略和价值主张。

不过，广发证券分析师认为，算力依然是推动大模型发展的核心驱动力。DeepSeek-V3的技术路线得到充分验证后，有望驱动相关AI应用的快速发展，应用推理驱动算力需求增长的因素也有望得到增强。尤其在实际应用中，推理过程涉及到对大量实时数据的快速处理和决策，仍然需要强大的算力支持。

在DeepSeek-V3刷屏之际，有一个bug也引发热议。

在试用DeepSeek-V3过程中，《每日经济新闻》记者在对话框中询问“你是什么模型”时，它给出了一个令人诧异的回答：“我是一个名为ChatGPT的AI语言模型，由OpenAl开发。”此外，它还补充说明，该模型是“基于GPT-4架构”。

国内外很多用户也都反映了这一现象。而且，12月27日，Sam Altman发了一个帖文，外媒指出，Altman这篇推文意在暗讽其竞争对手对OpenAI数据的挖掘。

于是，有人就开始质疑：DeepSeek-V3是否是在ChatGPT的输出基础上训练的？为此，《每日经济新闻》向深度求索发出采访请求。截至发稿，尚未收到回复。

针对这种情况产生的原因，每经记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich，他表示，他对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够，无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说，几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练，因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据（例如，专注于高质量来源的数据）来取得了改进。”

TechCrunch则猜测称，深度求索可能用了包含GPT-4通过ChatGPT生成的文本的公共数据集。“如果DeepSeek-V3是用这些数据进行训练的，那么该模型可能已经记住了GPT-4的一些输出，现在正在逐字反刍它们。”

“显然，该模型（DeepSeek-V3）可能在某些时候看到了ChatGPT的原始反应，但目前尚不清楚从哪里看到的，”伦敦国王学院专门研究人工智能的研究员Mike Cook也指出，“这也可能是个‘意外’。”他进一步解释称，根据竞争对手AI系统输出训练模型的做法可能对模型质量产生“非常糟糕”的影响，因为它可能导致幻觉和误导性答案。

不过，DeepSeek-V3也并非是第一个错误识别自己的模型，谷歌的Gemini等有时也会声称是竞争模型。例如，Gemini在普通话提示下称自己是百度的文心一言聊天机器人。

造成这种情况的原因可能在于，AI公司在互联网上获取大量训练数据，但是，现如今的互联网本就充斥着各种各样用AI生产出来的数据。据外媒估计，到2026年，90%的互联网数据将由AI生成。这种 “污染” 使得从训练数据集中彻底过滤AI输出变得相当困难。

“互联网数据现在充斥着AI输出，”非营利组织AI Now Institute的首席AI科学家Khlaaf表示，基于此，如果DeepSeek部分使用了OpenAI模型进行提炼数据，也不足为奇。

【CES前瞻：中国力量崛起, AI是绝对主角，带动酒店价格飙涨超10倍******

12月30日，距离CES2025（全球消费电子展）正式开幕还有一周多的时间，华科校友圈负责人梅强已经出发，坐上了飞往美国的航班。

第一次参加CES的梅强，今年组团了多位AI创业者一起奔赴CES，或许是提前一周“踩点”的关系，梅强告诉第一财经记者，从香港赴美的航班没有想象中人多，有1/3到1/4的座位空着，预计“大部队”将于一周后到达。

在2024年的最后一天，多次参加CES的何然（化名）正在为展会项目做最后的准备。圣诞叠加新年长假，他原本以为海外同事会进入一片“休假模式”，没想到大家一早就投入到紧张的工作中。

一周之后，一年一度的CES将在拉斯维加斯正式拉开帷幕，作为全球消费电子领域的风向标，每年来自世界各地的科技巨头、创业者前来参展，准备展示他们未来12个月即将上市的新品或者概念性产品，今年，英伟达CEO黄仁勋还将穿着他的皮衣做最重磅的开幕演讲。

业界预计，围绕端侧的AI应用创新将成为CES2025的最大亮点，尽管OpenAI未官宣参展。CES今年的主题是是”DiveIn”，意在让与会者深入探讨人工智能（AI）的底层技术与实际应用。

“如果你的产品没有AI功能，都不好意思来参加CES。”一位CES参展企业负责人对第一财经记者调侃道。

AI是绝对主角

第一次参加CES的萌友智能CEO何嘉斌，提前三个月订到了CES位于威尼斯人的展位。他告诉第一财经记者，自己将于1月4日出发，花几天时间完成布展，然后在这里发布公司下一代AI机器萌宠。

这一波AIGC浪潮下的创业者，不少人从创业第一天起就定位全球市场。何嘉斌告诉记者，公司产品主要做全球市场，目前聚焦美日韩等国家，看中的是这些海外市场的消费力与创新包容度。这次参加CES，主要是希望在美国市场获得更多曝光，以及找到更多相应的渠道资源。他还计划逛逛CES，并主要看看新硬件方向。

“大家还是对AI特别关注，包括硅谷的AI公司。”梅强也说，华科校友圈里不少AI创业者，大家都提出来想去CES看看。他展示了一份详细的逛展行程，比如第一天主要去逛主会场、关注AI技术、机器人、可穿戴展区；第二天主要关注汽车自动驾驶、AR/VR、智能硬件等等。CES过后，大家还计划组团去硅谷企业参访。

多次参加CES、刚刚从北京飞到美国的FutureLabs未来实验室首席专家胡延平告诉第一财经记者，自己乘坐的航班基本满员。今年去CES，将重点关注大模型上车后的智驾汽车能达到什么样的前沿水平，以及具身智能机器人产业链，上游的SoC、GPU和飞行汽车等在内的多个技术和产品。他还期待看到，带简单非AI显示的AI Glass和叠加AR的AIR Glass在CES展出，“估计现场有望看到‘百镜大战’。”

今年CES，AI是绝对的主角。早在2024年10月，CES官方就公布了CES2025开幕前夜主题演讲的重磅嘉宾——英伟达CEO黄仁勋。按照惯例，CES开幕前夜的演讲被“非官方”地看作是整个展会的“开幕致辞”，也是重要的风向标。

这不是“皮衣刀客”黄仁勋第一次出现在CES演讲台。2017年时他就曾在CES演讲台上出风头。这不仅因为英伟达股价在2016年涨幅超200%，更因为其在AI和自动驾驶技术方面的表现，这也标志着消费电子行业的新篇章开启。一位当年的参会人士对记者回忆，当时的演讲会场人满为患，现场掌声不断，不少人是围在会场门口听完了他的演讲。

时隔多年，黄仁勋又一次站上“AI风口”。业界对英伟达RTX50系列新品寄予极大期待，有人猜测黄仁勋届时将正式发布该产品，此外他还将深入探讨AI和人形机器人的最新发展。

除了英伟达，AMD、英特尔、高通等竞争对手也都将在CES2025上发布新品。在终端应用上，PC硬件市场也是一大看点。此前有消息称，除了最新AI PC产品外，联想或将在CES发布卷轴屏形态的笔记本电脑。

事实上，在记者注册CES2025后频繁收到的邮件中，AI几乎可以说是所有厂商的参展主题，智能产品五花八门，除了常见的智能家居家电、主流车企的智能座舱外，还有如AI美妆、搭载AI的自行车、智能宠物用品、智能滑板等等。

可以说，大模型的兴起为各个行业带来了从基础层面“革新”的契机。即将奔赴CES的美讯创始人Chris Pereira对第一财经记者说，自己今年更加看重的是中国企业在AI应用的机会，这将是中美之间合作双赢的模式。此外，预估今年会看到更多的储能产品，通过创新的方式落地到其他应用中，比如储能充电宝结合到背包变成“智能背包”，还有储能鞋子等等，另外智能健康也是在海外飞速成长的一个赛道。

他还建议，从投资回报角度看，参展企业千万不要被CES活动本身的热闹所“迷惑”，到现场要有明确的业务层面的指标和目标。真正的出海，是到海外去对接本地资源，在海外交朋友，无论客户、投资人还是本地人，“千万不要等着在展位上等着偶遇。”

有酒店价格飙涨几十倍

CES会展围绕着拉斯维加斯会展中心多个展馆，以及酒店林立的主街如金沙会展中心、威尼斯人酒店等展开。

以萌友智能展台所在的威尼斯人酒店为例，这个区域通常聚集众多标准化的小面积展台，不少中小创新智能硬件企业选在这里布展，一个约9平米的展位，有展商透露今年的价格约在2000多美金。还有一些硬件大厂会包下威尼斯人酒店的咖啡厅，摆上最新的产品和各类饮料、小食。

CES期间，一些申请不到展位的厂商，甚至会在拉斯维加斯的豪华酒店里订下总统套房作为“展位”，邀请人们前来参观。

威尼斯人酒店步行就能方便抵达多个展馆，因此也是参展商们抢先预订的酒店。在线旅游平台上，记者看到CES期间该酒店的价格是平日里的3倍多。

这还不是最夸张的。拉斯维加斯一家名为Linq的酒店，携程平台显示平日价格只有100多人民币，但在CES开幕的1月7-8日两天，房间价格飙涨到近4700元人民币，并在1月9日迅速回落到500多人民币。

在距离威尼斯人酒店几公里的LVCC展馆，以不少汽车产业链所在的北馆为例，一位参展商告诉第一财经记者，这里一个200多平的展台费用约在85万人民币左右。

如果是选择在中央展馆布展，不仅价格更贵，还需要提前一年“抢位”。该展馆里一位储能类参展人士告诉第一财经记者，在去年1月CES展会期间，中央展馆第二年展位的抽签就已经结束。通常，参展CES次数越多，投入规模越大，积分就越高，越能拿到挑展位的优先权。

展位大小和位置是企业竞争力变化的侧面反映。几乎每年，三星、LG、索尼等日韩厂商占据着中央展馆最大的几个展位。但这里也见证了中国显示产业、智能硬件等行业的发展壮大。例如，TCL从最早参展时的一个柜台，近年发展成为展位面积最大的中国参展企业。今年，包括TCL、海信等多家中国家电厂商又将在中央展馆展示最先进的显示技术和一系列智能解决方案，与日韩企业同场馆竞技。

有多次参展CES的厂商人士对记者表示，早年前海外人士对于中国品牌的印象曾停留在价格低廉、技术含量不高的层面，但中国厂商实力逐渐崛起，有了多年的国际参展经验后，不仅提前预订和争抢展位，发布的创新产品也令业界瞩目，比如先进显示技术、智能机器人、车载、可穿戴设备等等，同时也能收获不少业务洽谈。以汽车供应链为例，因为中国汽车行业比较卷，行业发展快，汽车科技领先，供应链厂商在国外也有不错的机会。

不过，据记者了解，今年也有一些曾经的参展的企业，放弃CES并转投其他展会，如MWC（全球移动通信展）、IFA（柏林消费电子展）及更多细分行业展会等。一家去年曾布展CES的智能机器人企业告诉第一财经记者，今年转向了1月中旬的纽约NRF展（零售展览会），这也在一定程度上体现了AI智能硬件落地应用场景持续扎根的一面。

CES的“烧钱”之处，远不止展位花销。CES期间，穿梭在堵城的电车车身、展馆里随处可见的资料袋，都印有参展商广告信息。

拉斯维加斯“网红球”Sphere的外观广告也是科技巨头们争抢的宝地。去年CES期间，有参展商透露这里的包含制作的广告位价格约60万美金左右，轮播一周。其中CES举办当日，价格甚至能涨到100万美元一天，半小时播放一次。去年，三星、Google、英特尔、TCL等都曾在这里斥资投下广告。今年，预计会有更多企业加入这场广告大战，为争夺曝光和市场不惜一掷千金。

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