#现象级科技飞跃#打卡第22天，传统AI企业在算力需求方面更多遵循市场主流的堆算力的方式来提升模型性能。这种方式不仅会导致训练成本急剧上升，而且从投资回报角度来看，在大规模的算力投资之后，不一定能获得与之成正比的模型性能提升和商业收益增长。
而DeepSeek通过技术优化在训练成本上远低于行业主流模型，例如DeepSeekV3的训练成本仅为Llama3系列的7%，它在减少算力需求的同时还能保证模型的性能，像在数学竞赛等任务中的表现就很出色。从投资者投资成本 - 效益的分析，相较于传统AI企业，投资DeepSeek或者其相关项目在成本控制方面更有优势，能够获得相对更高效的投资回报。
新兴的AI技术企业很多都在集中资源追逐单一技术特性或者某个高关注度的应用领域。例如有些企业专注于开发超大规模的神经网络以获取更强大的表达能力，有些则聚焦在如自动驾驶这个单一的高热度行业场景。
DeepSeek与之不同的是它具有广泛的技术适用性，涵盖自然语言处理（NLP）、机器学习、图像与视频分析、语音识别等多个领域。这种广泛的技术适用性优势在投资的角度来看，意味着产品的多元化和商业应用场景的丰富性。
比如同样是新兴AI初创企业，一家仅聚焦自动驾驶技术的企业如果无人驾驶技术落地时间因法规或者技术突破延迟等因素延长，投资者可能面临资金久久不能获利收回的风险；而DeepSeek相关企业因为产品和服务可以复用到不同行业场景（如教育、金融、娱乐等），即使某一领域暂时不畅，也可能在其他领域获得盈利以维持发展，对投资者的资金安全性以及多样化盈利机会提供保障。
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