不要相信 DeepSeek R1 的炒作
（我對深度求索 R1的一些疑問。以下是我給美國IT+商業+政客寫的。請幫我轉發！簡體字/繁體字版本在下面。）
【繁體字中文-ChatGPT翻譯的】
不要相信 DeepSeek R1 的炒作。你或許理解商業和科技，但除非你瞭解中共，否則你正在步入陷阱。
最近，科技界突然對 DeepSeek R1 的發布感到震驚。這是一個開源的 LLM，目前免費使用，並且在某些任務上的表現似乎顯著超越了現有模型。LLM 是複雜的機器，在任何特定的日子裡，某個模型可能在特定任務上超越其他模型。這種“跳躍式”競爭已經持續了數年。儘管 LLM 被設計來模擬廣義的思維能力，但它們在特定任務上的表現必然有所不同，這取決於它們見過多少相關的訓練資料以及它們在這些資料上進行了多深入的微調。結果就是，每個 LLM 在面對某些任務時，比如醫學診斷或編碼挑戰時，表現會有所不同。而且，長期以來，一個專門針對某一任務訓練的 LLM 通常會顯著優於通用模型。
當 R1 發布時，出現了許多報導和截圖，聲稱它在某些任務上的表現遠優於現有模型。雖然這可能是真的，但考慮到這個領域的發展速度，這並不令人驚訝。此外，更為理性的客觀比較表明，該模型確實與 Anthropic 和 OpenAI 發布的模型相當，但並不一定顯著優於它們。
我看到許多人對這個模型的討論，雖然它確實對已知的 LLM 架構進行了一些迭代改進，但幾乎所有的震驚和質疑都圍繞著幾個關鍵點展開：
“僅 600 萬美元開發成本”的謊言
目前流傳著這樣一種說法，即整個系統的建造成本僅約 600 萬美元。這幾乎肯定是公然的謊言。LLM 需要數月時間來訓練，並消耗大量的計算資源、能源和人力。雖然中國的某些成本確實較低，但能源和計算資源的成本並不便宜。頂尖人才也不是免費的。你永遠無法指望一家中國公司會透明公開財務賬目——事實上，你可以確信它們會採取相反的行動。與西方公司不同，中國公司與中共政權是深度融合的。因此，根本不存在“中國公司”，只有“中國共產黨公司”。
微晶片出口管制是否無效？
一些人現在質疑微晶片出口管制的有效性，因為據推測，DeepSeek 能夠獲取許多先進晶片，儘管有出口限制。但這僅僅表明，仍然存在需要堵住的漏洞。如果執行得當，出口限制將隨著漏洞被發現和修補而變得越來越有效，並且隨著新一代光刻機和微晶片的發展，這些限制將更加嚴格。即使這些晶片是非法獲取的，中共的敘事仍然是，晶片限制是毫無意義且無效的。這是一個虛張聲勢，目的是讓人們質疑出口限制的必要性。
為什麼 DeepSeek R1 是免費的？
R1 目前在應用商店排行榜上名列前茅，而且完全免費。任何正常的公司在推出 LLM 產品時都需要在自由市場上競爭，以吸引使用者、賺取收入，並說服投資者相信公司的未來價值。然而，任何直接與西方競爭科技霸權並獲得中共支援的中國公司都不需要考慮這些問題。我們可以推測，DeepSeek R1 不是免費的，而是由中共買單。為什麼他們這樣做？補貼一個與 Claude 和 ChatGPT 競爭的免費 LLM，不僅可以強化中國作為技術創新領導者的敘事，還能質疑出口管制的有效性，贏得西方使用者的支援，並直接向在自由市場中競爭的西方公司施壓。更不用說，大量的敏感資料將由使用該產品的使用者主動提供給中共。
中國遠非 AI 領域的領導者，而是大幅落後。深度學習革命建立在西方科學家的工作基礎之上。Google、Meta 和 OpenAI 等公司為開發這些技術投入了巨額研發成本，而 DeepSeek 只是基於開源模型進行構建。中國至今尚未在 AI 領域取得基礎性突破，DeepSeek R1 可能也不會成為例外。相反，中國的 AI 戰略依賴於利用開源的西方研究，透過國家資金迅速擴充套件，並利用竊取的智慧財產權來加速發展。
DeepSeek R1 應該成為西方商業界和政策制定者的警鐘。我們需要加強出口限制，並關閉中國企業用來規避這些限制的漏洞。無法阻止這些晶片流向中國的國家，也應該被納入出口限制名單。此外，美國國會應立即採取行動，保護那些創造這項技術的美國公司的財務利益，以防止不公平競爭奪走他們持續創新的能力。
我們必須停止用西方視角來解讀中國公司。與自由市場中的企業不同，中國科技公司運作時，始終是中共戰略目標的延伸。
在 AI 競賽中，美國對任何競爭對手都擁有顯著領先優勢。但我們確實正處於一場殘酷的科技霸權競爭之中。第一個獲得並部署 AGI 的國家，可能將決定人類未來的道路。如果這項技術首先由中國這樣的極權主義國家實現，我無法想像這將意味著什麼。我們必須不惜一切代價維持我們的領先地位，確保 AI 的未來——以及最終的技術霸權——仍然掌握在自由世界的手中。
【簡體字中文–ChatGPT翻譯的】 不要相信 DeepSeek R1 的炒作。你或許理解商業和科技，但除非你瞭解中共，否則你正在步入陷阱。
最近，科技界突然對 DeepSeek R1 的釋出感到震驚。這是一個開源的 LLM，目前免費使用，並且在某些任務上的表現似乎顯著超越了現有模型。LLM 是複雜的機器，在任何特定的日子裡，某個模型可能在特定任務上超越其他模型。這種“跳躍式”競爭已經持續了數年。儘管 LLM 被設計來模擬廣義的思維能力，但它們在特定任務上的表現必然有所不同，這取決於它們見過多少相關的訓練資料以及它們在這些資料上進行了多深入的微調。結果就是，每個 LLM 在面對某些任務時，比如醫學診斷或程式設計挑戰時，表現會有所不同。而且，長期以來，一個專門針對某一任務訓練的 LLM 通常會顯著優於通用模型。
當 R1 釋出時，出現了許多報道和截圖，聲稱它在某些任務上的表現遠優於現有模型。雖然這可能是真的，但考慮到這個領域的發展速度，這並不令人驚訝。此外，更為理性的客觀比較表明，該模型確實與 Anthropic 和 OpenAI 釋出的模型相當，但不一定顯著優於它們。
我看到許多人對這個模型的討論，雖然它確實對已知的 LLM 架構進行了一些迭代改進，但幾乎所有的震驚和質疑都圍繞著幾個關鍵點展開：
“僅 600 萬美元開發成本”的謊言
目前流傳著這樣一種說法，即整個系統的建造成本僅約 600 萬美元。這幾乎肯定是公然的謊言。LLM 需要數月時間來訓練，並消耗大量的計算資源、能源和人力。雖然中國的某些成本確實較低，但能源和計算資源的成本並不便宜。頂尖人才也不是免費的。你永遠無法指望一家中國公司會透明公開財務賬目——事實上，你可以確信它們會採取相反的行動。與西方公司不同，中國公司與中共政權是深度融合的。因此，根本不存在“中國公司”，只有“中國共產黨公司”。
微晶片出口管制是否無效？
一些人現在質疑微晶片出口管制的有效性，因為據推測，DeepSeek 能夠獲取許多先進晶片，儘管有出口限制。但這僅僅表明，仍然存在需要堵住的漏洞。如果執行得當，出口限制將隨著漏洞被發現和修補而變得越來越有效，並且隨著新一代光刻機和微晶片的發展，這些限制將更加嚴格。即使這些晶片是非法獲取的，中共的敘事仍然是，晶片限制是毫無意義且無效的。這是一個虛張聲勢，目的是讓人們質疑出口限制的必要性。
為什麼 DeepSeek R1 是免費的？
R1 目前在應用商店排行榜上名列前茅，而且完全免費。任何正常的公司在推出 LLM 產品時都需要在自由市場上競爭，以吸引使用者、賺取收入，並說服投資者相信公司的未來價值。然而，任何直接與西方競爭科技霸權並獲得中共支援的中國公司都不需要考慮這些問題。我們可以推測，DeepSeek R1 不是免費的，而是由中共買單。為什麼他們這樣做？補貼一個與 Claude 和 ChatGPT 競爭的免費 LLM，不僅可以強化中國作為技術創新領導者的敘事，還能質疑出口管制的有效性，贏得西方使用者的支援，並直接向在自由市場中競爭的西方公司施壓。更不用說，大量的敏感資料將由使用該產品的使用者主動提供給中共。
中國遠非 AI 領域的領導者，而是大幅落後。深度學習革命建立在西方科學家的工作基礎之上。Google、Meta 和 OpenAI 等公司為開發這些技術投入了鉅額研發成本，而 DeepSeek 只是基於開源模型進行構建。中國至今尚未在 AI 領域取得基礎性突破，DeepSeek R1 可能也不會成為例外。相反，中國的 AI 戰略依賴於利用開源的西方研究，透過國家資金迅速擴充套件，並利用竊取的智慧財產權來加速發展。
DeepSeek R1 應該成為西方商業界和政策制定者的警鐘。我們需要加強出口限制，並關閉中國企業用來規避這些限制的漏洞。無法阻止這些晶片流向中國的國家，也應該被納入出口限制名單。此外，美國國會應立即採取行動，保護那些創造這項技術的美國公司的財務利益，以防止不公平競爭奪走他們持續創新的能力。
我們必須停止用西方視角來解讀中國公司。與自由市場中的企業不同，中國科技公司運作時，始終是中共戰略目標的延伸。
在 AI 競賽中，美國對任何競爭對手都擁有顯著領先優勢。但我們確實正處於一場殘酷的科技霸權競爭之中。第一個獲得並部署 AGI 的國家，可能將決定人類未來的道路。如果這項技術首先由中國這樣的極權主義國家實現，我無法想象這將意味著什麼。我們必須不惜一切代價維持我們的領先地位，確保 AI 的未來——以及最終的技術霸權——仍然掌握在自由世界的手中。
Don't believe the Deepseek R1 hype. You might understand business and tech, but unless you understand the CCP, you are walking into a trap.
Recently the tech world was suddenly alarmed by the release of Deepseek R1, an LLM that is open source, currently free to use, and appears to significantly outperform existing models on some tasks. LLMs are complex machines and on any given day one model might take the lead over another given a particular task. This game of "leap frog" has been in progress for several years now. Although LLMs are designed to simulate generalized thinking, they inevitably vary in competence at a given task based on the amount of relevant training data they have seen and the extent to which they have been fine-tuned on it. The result is that each LLM will perform differently when given a certain task such as medical diagnosis or coding challenge. And it has long been the case that an LLM built to specialize at a task will significantly outperform a general one.
When R1 came out there were reports and screenshots proclaiming that it was significantly better than existing models at some tasks. While this may be true, it would not be a surprise given the speed of the development cycle in this space. In addition, more measured and objective comparisons suggest that the model is indeed comparable to those released by Anthropic and OpenAI, but not necessarily significantly better.
I have seen what many are saying about this model, and while it does seem to bring some iterative improvements to known LLM architecture, you will find that almost all of the shock and disbelief centers around a few points:
– First, the claim has been circulating that the entire system was built with only about $6 million USD. This is almost certainly a bald-faced lie. Models take months to train, requiring substantial compute, energy, and personnel. While some costs are cheap in China, energy and compute certainly are not. Top talent is not free, either. You can never expect a Chinese company to be transparent and show you their books––in fact, you can count on them to do just the opposite. Chinese companies, unlike Western companies, are integrated with the Chinese government. Thus, there is really no such thing as a "Chinese company," and there is only such thing as a "Chinese Communist Party company".
– Second, some have now questioned the efficacy of microchip export controls as it is presumed that DeepSeek was able to acquire many advanced chips despite these controls. But this just a demonstration that there are loopholes that need to be closed. If enforced properly, export restrictions will continue to become more effective over time as loopholes are found and addressed, and as new generations of lithography machines and microchips are developed under the auspices of the new restrictions. Even if these chips were acquired illegally, the CCP's narrative is that the chip restrictions are pointless and ineffective. This is a bluff intended to call into question the need for chip restrictions.
– Third, R1 is currently topping the charts in the app store, and it is free to use. Any normal company shipping an LLM product would need to compete in the free market to acquire users, earn revenue, and convince investors of the company's future value. But any Chinese company that is competing directly with the West for technological supremacy and enjoys the support provided by the CCP need not worry about such things. We can presume that DeepSeek R1 is not free, but that the CCP is paying the bill. Why would they do that? Subsidizing a free LLM that is competitive with Claude and ChatGPT bolsters the narrative that China is a leading innovator, calls into question the efficacy of export controls, earns the goodwill of a Western user base, and directly puts pressure on Western companies who are competing within a purely free market context. Not to mention the enormous amounts of sensitive data that will be reaped by the CCP as people voluntarily provide it with their personal data and information.
Far from being a leader in AI, China lags very far behind. The deep learning revolution is built on the work of Western scientists. Companies like Google, Meta and OpenAI paid steep R&D costs to create these technologies, whereas DeepSeek merely builds on those open source models. China has yet to produce a foundational breakthrough in AI, and DeepSeek R1 is unlikely to be an exception. Instead, China’s AI strategy relies on repurposing open-source Western research, scaling it rapidly with state funding, and leveraging stolen IP to accelerate progress.
DeepSeek R1 should be a wakeup call to Western business and policy makers. We need to double down on export restrictions and close whatever loopholes Chinese companies are using to sidestep them. Countries that cannot stop these chips from being sent to China should also be added to the export restriction list. In addition, US Congress should act immediately to protect the financial interests of the US companies that created this technology before unfair competition robs them of the ability to continue innovating.
Our collective meltdown at this Chinese stunt is playing right into the CCP propaganda game. We must stop interpreting China’s companies through a Western lens. Unlike firms in a free market, Chinese tech companies operate as extensions of the CCP’s strategic goals.
In the AI race, the US has a significant lead over any competitor. But we are indeed in a brutal race for technological supremacy. The first country to get and deploy AGI might be able to choose the future path for all of humanity. If this technology is first realized by an autocratic and Orwellian dystopia like China, I dare not even imagine what that means for our future. We must do whatever it takes to maintain our lead and ensure that the future of AI—and ultimately, technological supremacy—remains in the hands of the free world.