Workflow
智能密度
icon
搜索文档
DeepSeek与Anthropic的生存策略 | Jinqiu Select
锦秋集· 2025-07-04 23:35
文章核心观点 - AI行业的核心瓶颈是计算资源的稀缺,这制约了各家公司的发展 [1] - AI服务的定价本质上是延迟、吞吐量和上下文窗口三个性能指标的权衡游戏 [2][3] - DeepSeek和Anthropic采取了不同的策略来应对计算资源限制,反映了行业面临的共同挑战 [4][5] - 随着推理云服务的崛起,如何在有限计算资源下实现技术突破和商业成功的平衡成为关键 [5] AI服务定价机制 - AI服务的定价由三个关键性能指标决定:延迟(用户等待时间)、吞吐量(每秒生成token数)和上下文窗口(模型记忆容量) [3][22][23] - 通过调整这三个参数,服务商可以实现任何价格水平 [24] - 单纯比较每百万token价格意义不大,需结合实际应用场景和用户需求 [24] DeepSeek的策略分析 - DeepSeek选择极端配置:数秒延迟、每秒25个token输出速度、64K上下文窗口,换取极低价格和最大化研发资源 [4][26][28] - 官方平台用户流失29%(从614.7M降至436.2M),但第三方托管模型使用量暴增20倍 [15][16] - 公司主动牺牲用户体验,通过高batch率降低推理资源消耗,保留最大计算资源用于内部研发 [33] - 采用开源策略扩大全球影响力,让其他云服务商托管模型 [33] Anthropic的困境与应对 - Claude在编程领域成功导致计算资源紧张,API输出速度下降30%至每秒55个token [36] - 编程应用消耗更多计算资源,迫使提高batch处理规模 [36] - 与亚马逊达成合作获取50万片Trainium芯片,并向Google租用TPU资源 [37] - 通过提升"智能密度"优化资源利用,模型回答问题所需token数量远少于竞争对手 [40][42] 行业竞争格局变化 - OpenAI将旗舰模型降价80%,价格战加剧 [8][49] - 推理云服务崛起,更多公司将token作为服务直接销售而非打包订阅 [43] - DeepSeek R1编程能力显著提升,成本效益优势明显 [45][47] - Google凭借TPU计算优势提供免费大配额服务 [34] 技术发展趋势 - 强化学习持续迭代改进模型能力,DeepSeek R1-0528版本编程性能显著提升 [10][52] - 出口管制限制中国大规模部署推理服务能力,但未同等阻碍训练优秀模型的能力 [33] - 计算资源优化方式包括:提高batch规模、优化硬件使用(AMD/NVIDIA芯片)、提升token智能密度 [31][32][42]
Z Potentials|专访零零科技王孟秋,找错了“0”可能永远到不了“1”
Z Potentials· 2025-06-18 11:49
公司发展历程与战略 - 公司已成立11年 远高于中国大企业平均寿命7-8年和中小企业不足3年的水平 [1] - 创业初期选择"巨难无比"的技术路线 通过极高难度构建护城河 包括软硬件系统超高集成度 极限功耗控制 算法与工程多维协同 [1] - 坚持研发至上战略 在公司最艰难时期100多人团队中80多人是研发人员 [2][8] - 采用全封闭自主研发体系 将机器人"智能密度"(机载算力/自重)推向极致 在细分领域做到"没有竞争对手" [2][19] 产品与技术理念 - 产品定位为"会飞的相机"而非无人机 "飞"是实现第三人称视角记录的手段而非目的 [7][13] - 第一代产品标语定义为"把你的相机变成摄影师" 通过AI技术实现自动拍摄 [5][6] - 产品技术难点包括:飞行加拍摄的高功耗散热 高速环境下画面解析力 高清视频处理 动力系统稳定性 [26] - 最新产品X1 PROMAX实现8k30帧拍摄 是唯一万元以内达到此性能的飞行器 [24] 市场定位与竞争策略 - 目标用户群体广泛 60%为女性用户 年龄覆盖40-80岁 定位"谁用数码相机谁就可能用我们产品" [24] - 产品分层从普通用户的"飞行相机"到专业创作者的"专业影像级运动飞行相机" [24] - 当前市场规模年出货量几十万台 预计5年内可达年出货量千万台 成为继扫地机器人后第二个千万级家用机器人 [32][33] - 欢迎行业竞争 认为"May the best product wins" 竞争带来的科技平权是好事 [7][37] 技术发展路径 - 产品迭代显示显著技术进步 2016-2024年间每代产品算力提升约5倍 智能化程度持续提高 [17] - 受益于手机芯片发展 是智能手机芯片应用于机器人解决方案的先行者 2016年即实现纯计算机视觉交互 [17][20] - 坚持"技术本源主义" 深入探究技术本质而非追随行业"教义" 如对Transformer架构的审慎思考 [14] - 未来目标是打造"完全理解这个世界的、会飞的小机器" [27] 团队与文化 - 团队规模约360人 分布在北京 杭州 深圳三地 [49] - 核心团队稳定 最核心成员跟随创始人10年或6-7年 共同经历艰难时期 [45] - 企业文化强调"学会与不完美和不确定性共存" 认为这是强大生命力的核心 [50] - 以Patagonia为榜样 欣赏其理想主义与低调持续的努力风格 [51]