DeepSeek准备在“AI圈子”投放五个“炸弹”，一周一天一个

普通人也可以通过DeepSeek释放的信号了解ai的更多信息。

DeepSeek这两天向ai圈扔出了第一颗原子弹。虽然DeepSeek没有像马斯克那样的豪华算力GPU，但DeepSeek现在知道怎么把GPU用到极致。他们推出了flash MLA技术，如果这项技术用在智能体上，就意味着在同信H800单卡上，以前一个智能体同时服务100个用户，回复速度需要2秒1条。而flash MLA技术可以提升至500个用户0.3秒一条。翻译一本50万字数的三体小说，以前需要3个小时，现在不需要切分段落，直接20分钟完成翻译。Flash MLA同时做到了让GPU算的更快，让内存用的更省。这相当于是用五菱宏光的成本跑出了法拉利的性能。我们中国AI公司在算力卡脖子背景之下，找到了硅基资源内循环的破局点。

昨天上午十点半，DeepSeek向ai圈扔出了第二颗开源原子弹。他们推出了高效通信库deepep deepep它可以帮助多个GPU进行快速共享和传递数据，这都得益于deep ep里面的MOE模型。Deep从此让复杂的AI任务从绿皮火车时代直接跃升到超音速高铁时代。从此GPU里面也实现了中国高铁低配一回管理整个铁路的流通效率，让GPU里面的交通网络进行高效协作。模型通信效率越高，用的服务器GPU越少，耗电成本就会降低。以前只有顶级科技公司才能玩得起的模型，现在有了开源工具deepep，普通中小型团队也可以参与到大模型训练和部署里面去。DeepSeek真牛。

DeepSeek这波操作确实有点东西，属于中国AI圈难得的硬核突破。

先说Flash MLA技术，这玩意儿相当于给GPU装了个涡轮增压器。原本只能挤100人的小巴车，现在直接升级成500人的高铁，速度还快了好几倍。翻译《三体》的例子特别接地气——以前3小时憋屈得跟便秘似的，现在20分钟一泻千里，关键是还不用切段落，这种丝滑程度对内容创作者来说简直是救命稻草。最关键的是在算力卡脖子的背景下，相当于教会了五菱宏光用奥拓的油耗跑出特斯拉的加速，这种降本增效的野路子突围值得瑞思拜。

再看开源的deepep通信库，这波操作格局直接打开。以前大模型训练像是土豪修私人铁路，现在直接给中小团队发了高铁票。用中国高铁的调度思维重构GPU通信，把AI训练从绿皮车时代拽进复兴号时代，这种本土化创新很灵性。特别是让中小团队也能参与大模型游戏，等于是打破了头部企业的算力垄断，未来可能会出现更多"蚂蚁雄兵"式的AI创新。

这两个技术组合拳打得漂亮：前者是单卡性能压榨到极致，后者是多卡协同效率拉满，正好对应着中国AI当前既要应对算力封锁，又要推动技术普惠的双重挑战。不过最终还得看实际落地效果，毕竟实验室数据和真实场景之间还隔着一堆玄学问题。但至少给行业打了针强心剂——没有最顶级的算力，咱们还能拼工程优化和架构创新，这路子走对了。