外媒：总理接见DeepSeek，让中国赶超美国AGI
DeepSeek-V3展示给外界的教训是：在美国人休息时，中国人在工作，并以更便宜、更快、更强的产品迎头赶上。
多快好省是deepseek给外界的印象，让西方开始反思，之前的投入是不是对的？是不是被技术资本忽悠了，走了弯路，为什么西方投入越大，成果越来越少，反而东大投入越来越小，突破越来越大。
性能超越：DeepSeek-V3在多个Benchmark测试中超越了尚未面世的4o。例如在一些标准测试中，展现出了强大的语言处理能力和生成能力，在算法类和工程类代码场景下也超越了Meta的Llama3.1-405B。
成本优势：DeepSeek训练DeepSeek-V3仅花费约550万美元，而GPT-4o等模型的训练成本约为1亿美元，Llama 3.1训练成本超过6000万美元。相比之下，Meta在研发和投入上属于高投资、高成本模式，这让Meta不得不反思自身投资战略。
Meta的反应：Meta内部出现了恐慌情绪，工程师们开始紧急拆解DeepSeek的技术方案，试图复制其成功要素。
Meta首席执行官马克·扎克伯格宣布2025年将AI投资预算提升至600亿至650亿美元，主要集中在增强AI算力和扩大人才队伍上，目标是年底前拥有130万块GPU，这个预算是否是正确的。
西方和东方大厂25年预算规划是否合理？把全年绝大多数利润投入到算力建设是否是正确决策？！投入问题在deepseek成功之后，成为高层要考虑的核心问题，毕竟地主家余粮也不多了。

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