马斯克：中国AI产业发展速度远超欧美预期
DeepSeek融完500亿，我以为会放一个炸裂的新模型。结果今天一看，它亮出来的第一手牌，是一套让现有模型跑得更快的工程方案。不是V5，不是什么多模态大升级，是DSpark的推测解码框架，配合DeepSpec的训练工具链。效果是，DeepSeek-V4的生成速度直接提升了60%到85%。说真的，我第一反应是，就这？但仔细想了想，我觉得这一手牌反而比发新模型更值得聊。先用大白话讲讲DSpark到底干了什么。大模型生成文字，传统方式是一个字一个字往外蹦，每个字都要完整跑一遍模型，准确但慢。后来有人想了个办法，让一个小模型先快速打一串草稿，大模型只负责检查，对的留下，错的改掉，速度就上去了。但问题是，草稿写长了后半段基本全崩，大模型一查全部驳回，等于白算。几万人同时在线的时候，服务器拼命算一堆注定要扔掉的东西。纯浪费。DSpark做的事情就是解决这个浪费。打草稿的时候让字和字之间保留依赖关系，后半段不容易崩。然后在检查之前先估一下靠不靠谱，觉得大概率会被驳回的，干脆别查了，省下算力给别的请求用。不算什么颠覆性创新。但聪明的地方在于，不是让模型变得更强，而是让模型少做无用功。这个思路特别值得品一品。很多人一直在等DeepSeek拿到钱之后搞大动作。500亿，这个数字放在全球AI行业都是顶级融资规模了。大家期待的是什么？更大的模型，更炸的benchmark，直接对标GPT-5。但DeepSeek的第一张牌，打的是省钱。
发布于 山西
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