【正对着DeepSeek狂抄？Meta被曝整个AI部门深陷恐慌】当地时间1月23日，在美国匿名职场论坛TeamBlind上，一名Meta公司员工发布涉深度求索的帖子“Meta生成式人工智能部门陷入恐慌”，引起广泛讨论。
该员工在文中称，从深度求索发布DeepSeek-V3开始，就已经让Meta的Llama 4在各项测试中处于落后，“更糟糕的是，这家不知名中国公司仅为此花费了550万美元。”
550万美元是什么概念呢？“Meta生成式AI部门里的每位‘领导’的薪资都超过了这个数字”，该Meta员工称，“而我们却有几十位这样的领导，我根本无法想象该如何向公司高层证明部门目前高额成本的合理性。”
该员工透露，目前Meta的工程师们正在疯狂研究分析DeepSeek的成功，并试图从中复制任何能复制到的东西，这不是夸张。“然而，当DeepSeek-V1发布时，事情变得更加可怕了”，该员工表示虽然不能透露太具体，但有些事情很快将会公开。
最后，该员工反思称，Meta的生成式AI部门本应该是一个以工程为重点的小型组织，但因为很多人都想进来分一杯羹，人为膨胀了组织的规模，到最后人人都是输家。
目前不清楚该员工所指具体为何，是否暗示该公司生成式AI部门面临的调整或者其他情况的可能性，这还需要进一步观察，不过Meta在大模型中竞争中脚步放缓已是事实。
最重要的是，DeepSeek-V1以及深度求索同期提及的DeepSeek-V1-Zero模型，首次让整个行业清楚看到，大模型如何仅靠大规模强化学习（RL）驱动、在没有人类标注数据冷启动（SFT）的情况下，实现持续自我成长。
而在成本方面，深度求索虽然未透露DeepSeek-V1 的训练花费，但DeepSeek-v3的总训练时长则为278.8万GPU小时（其中预训练占266.4万小时），使用2048块英伟达H800 GPU，耗时约两个月完成。与之相比，同样开源的Llama 3.1-405B却消耗了3080万GPU小时，成本是DeepSeek-V3的11倍。甚至OpenAI公司的 GPT-4o的模型训练成本也达到1亿美元，这与DeepSeek-V3训练花费的557万美元相差巨大，也让“花小钱办大事”成为深度求索的重要标签。
对此，谷歌公司的一名员工评论称，深度求索很疯狂，不仅仅是Meta，面对这家中国公司时，OpenAI以及谷歌/Anthropic目前同样是“火烧屁股”。
