本周，DeepSeek 的人工智能助手的开发成本仅为 600 万美元，这一消息在股市上引起了震动，尤其是对人工智能技术投入巨大的公司造成了影响。 NVIDIA 的股价与其他科技股一起暴跌，原因是人们担心，如果人工智能模型的开发更具成本效益，那么对 NVIDIA 芯片的需求就会减少。

不过，并非所有人都持这种悲观看法。 英特尔前首席执行官帕特-盖尔辛格（Pat Gelsinger）对形势提出了不同的看法，他认为，尽管出现了更便宜的替代品，但人工智能开发对高性能计算的需求可能依然强劲。

"市场反应是错误的，降低人工智能成本将扩大市场，"盖尔辛格在社交媒体上说。"如今我是英伟达和人工智能股票的买家，很高兴能从较低的价格中获益。"

盖尔辛格认为，对DeepSeek的回应忽略了过去五十年计算历史中的三个重要教训。

首先，盖尔辛格强调，降低计算资源的成本可以扩大市场，而不是缩小市场。 他将这一点与个人电脑和移动设备等以往的技术进步相提并论，在这些技术进步中，可负担性的提高导致了广泛的应用。 他认为，让人工智能更容易获得，将使其融入更广泛的应用中，最终推动该行业的发展。

其次，盖尔辛格强调了制约因素在促进创新方面的重要性。 他指出，DeepSeek 团队在面临出口限制和资源有限的情况下，仍能以低廉的成本创造出世界一流的解决方案。 盖尔辛格指出，这种独创性与计算机科学先驱们的见解不谋而合，他们往往是在严重受限的情况下完成最佳工作的。

第三，盖尔辛格提倡人工智能开发的开放性。 他对专有人工智能模型的发展趋势表示担忧，认为开放的生态系统始终会带来更好的结果。"他说："开放每次都能赢得适当的机会。 这位前英特尔公司的老板认为，DeepSeek 的开放方式提醒人们人工智能领域共享创新的价值。

但是，当他说他的初创公司 Gloo 的工程师们今天正在运行 R1 时，他透露了一个重要信息。"他们本可以运行 o1--好吧，他们只能通过 API 访问 o1。"

DeepSeek 人工智能模型的主要优势之一是能够在本地设备（包括个人电脑和手机）上运行，而 ChatGPT 的最新模型则完全基于云。 本地部署选项为用户提供了更大的数据控制权，并减少了对互联网连接的依赖。

不过，此类高级人工智能模型的初始训练仍需要大量计算能力。 尽管DeepSeek在模型效率方面有所创新，但Anthropic和OpenAI等大型人工智能公司也拥有大量计算资源，能够进一步扩大模型规模，增加参数数量，同时充分利用其基础设施。

换句话说，一些公司（如 DeepSeek）专注于提高效率和少花钱多办事，而另一些公司则利用其庞大的资源来推动模型规模和复杂性的发展。 两种方法各有千秋，都有助于推动人工智能技术的发展。