Deepseek繞開英偉達護城河致使股價崩盤?終於有人說透了Deepseek對英偉達做了什麼
我高一期中考試班裡第二,老爺子說期末考第一給你個獎勵,你自己挑。
於是期末考了第一,讓老爺子給我買了臺電腦,奔騰MMX,當時最先進的CPU。
後來我就再沒當過老二,以至於老爺子一直懷疑我期中考試是給他下套了。
電腦不能白買,自然要用來打遊戲。
我玩的第一個正經遊戲是《大航海時代2》。
你們可能很難想象,從16位小靈通過渡到PC遊戲是怎樣的震撼。
我上課都在琢磨怎麼從那不勒斯穿越直布羅陀海峽,駛出地中海。
甚至爲了玩明白這個遊戲,我的地理和歷史兩門副科每次都考滿分。
當時面對最嚴峻的問題就是周圍幾個港口都是敵對勢力,沒法登陸補給。
而地中海里面風又小,船速上不去,經常開到一半就沒水沒糧,很快水手死光,就得重新開始。
因爲這事,我在心裡罵了無數遍遊戲設計者。
誰玩遊戲是爲了跟你算補給賬的呀,就不能讓老子痛痛快快遨遊世界?
可惜當時互聯網在國內沒普及,還是用調制解調器通過電話線撥號上網。
網速慢,還貴,關鍵網上也沒啥內容,也就是聊勝於無的水平。
爲了解決痛點,我買了當時市面上所有的電腦雜誌、報紙,終於功夫不負有心人,讓我找到了“修改內存大法”。
當時用的還是DOS系統,有一個工具集,叫PC Tools,當年玩遊戲的恐怕沒人不知道這玩意。
作爲一個工具集,它應該有很多功能,但對於我來說,它唯一的作用就是查內存、修改內存。
具體方法也不復雜,就是運行大航海,然後通過PC Tools讀取遊戲內存。
內存數據都是一串串16進制數,表面看不出是什麼東西。
你需要在港口不斷補給糧食和水,每次補給一次,去看內存數據變化,篩選出那個每次都隨着補給變化的數據段,那就是補給數據。
這是一長串十六進制,絕大部分是內存地址、字段屬性等,只有大概3-6位是數值。
通過PC Tools修改這些數值,你就有了無限補給。
自從有了內存大法,我的進度突飛猛進,很快開了世界地圖,接着就是一統四海。
這也讓我成了班裡的遊戲之神,後來又《仙劍》《金庸》《三國志》,我都能快速通關,然後給同學出攻略。
其中還有一篇投稿《計算機世界》被收錄了。
後來高考我選擇報計算機,多少也是玩遊戲玩出的興趣。
但這也很大程度破壞了遊戲的可玩性,本來100小時通關的遊戲,現在20小時就搞定了,遊戲開發商肯定不幹。
於是有了後來的各種內存加密。
這次Deepseek導致英偉達大跌,除了刺穿AI泡沫之外,另一個因素是他們在英偉達的遊戲裡使用了“內存修改大法”。
要說明這個問題,我們得簡單介紹一下什麼是機器語言、彙編語言、高級語言,這是計算機本科的專業課。
以CPU爲例,我們之前講過控制器、運算器、寄存器、緩存基本硬件的工作原理,這裡不再贅述。
這些硬件聽不懂人話,他們只是通過半導體的通斷電實現計算和邏輯功能,1代表通電,0代表斷電,一堆0、1的數字串就是硬件指令,稱之爲機器語言。
當年我們修改內存,實際上修改的就是16進製表達的2進制數串。
我們當年查詢內存需要不斷試着篩選出來對應的字段,就是因爲人類難以掌握機器語言,成天擺弄那麼一堆字符串,是個人都得瘋。
爲了解決這個問題,人們發明了彙編語言,在機器語言和自然語言之間加了一層。
例如:MOV AX, 100,這個命令就是將數字100移動到寄存器AX中。
看起來要比一串十六進制數容易理解得多吧。
雖然有改進,但距離人類的語言還是有點遠,讀寫門檻仍舊較高。
於是有了高級語言,也就是我們熟悉的C、java等,這些就非常接近自然語言了,程序猿也正是通過這些高級語言實現具體功能。
高級語言在彙編語言的基礎上進行了封裝,相當於遊戲設計師爲我們設計的遊戲界面,我們在遊戲界面打遊戲,而不用看着一堆數字玩黑客帝國。
同時,高級語言對不同型號硬件都進行過適配,在386上可以運行,在MMX上也可以運行,這就叫跨平臺。
這跟英偉達有什麼關係呢?
操作英偉達的GPU也是通過這3層語言,最底層機器語言,中間層PTX,類似於彙編語言,最頂層CUDA,是一種跨平臺的高級語言。
那麼deepseek R1爲什麼可以用1/10的成本,實現甚至超越ChatGPT o1的功能呢?
除了算法不同外,他們對GPU的使用效率也遠高於OpenAI。
其中一個重要因素,就是他們部分繞開了CUDA,直接使用PTX操作GPU。
這就相當於我當年玩大航海,繞過了遊戲界面,直接修改內存從而增加了遊戲可玩性。
而CUDA作爲英偉達的重要護城河,現在不但被人家繞開,而且繞開之後又實現了翻天覆地的效率提升,那你說你這條護城河究竟是防着人進去,還是防着人出來?
原本的護城河,這下成了反向護城河,核心資產眼瞅着要成負債,你說它的股價會怎麼樣?
AI競爭最後比的無非三樣,數據、算法、算力。
數據在各大平臺,國外的google、facebook、x上,國內的百度、騰訊、阿里、頭條上,各自都有不少。
但國內可以通過統籌,打通各大平臺的數據共享,美國能嗎?
算法Deepseek R1徹底擺脫了監督學習,單獨使用強化學習實現了巨大提升,之前不止一次講過其重要意義,這裡不再贅述。
現在中國落後於美國的也就只有算力。
而算力繼續分解,又分爲電力供應、GPU硬件、GPU軟件。
美國的電力系統之前講過,不論是發電量還是傳輸、使用效率,基本也就是中國的2成,這裡不再贅述。
GPU硬件是現在唯一被卡脖子的,卡點就在EUV光刻機。
前兩天哈工大剛剛研發成功EUV光源,相信離光刻機也不遠了。
其他上下游諸如EDA、單晶硅晶圓、光刻膠、蝕刻機、離子注入、封裝等,在華爲重新量產麒麟芯片過程中早已經突破了。
甚至DUV光刻機都已經開始量產並出口了。
從被制裁到實現突破才幾年時間,最後的EUV,有了光源,光刻機還遠嗎?
只是沒想到,硬件突破之前,原本我們以爲需要排在後面突破的軟件,提前被Deepseek一劍刺穿了。
雖然咱不能就此說CUDA一無是處,但作爲護城河,人家不但能繞過去,而且繞過去效果還更好,可就好說不好聽了。
大航海的設計者後來痛定思痛,在新版本中取消了補給系統,遊戲可玩度大大提高。
英偉達後續是不是也要修改一下CUDA,管它是不是護城河,起碼別讓它拖後腿吧。
在那之前,大家還是想想怎麼開發現有硬件潛力吧,買卡可以等等。
那股價也就可以等等了。
反正收藏你也不看,點個贊意思下得了……
我曾在歐洲讀研,畢業進ASML做算法,創業時在哈佛大學訪問半年,走遍中國,環遊歐洲、北美、南美,考察了日本、東南亞。《中國力量(連載中)》將從科技、財經角度爲你還原一個最真實的中國。
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