幻方量化，这家在量化领域达到千亿规模的顶级基金，近年来以其在大模型领域的突破性进展而备受关注。本文将深入探讨幻方大模型背后的算力革命，揭示其技术优势和创新之处。
幻方大模型的崛起
幻方量化成立于2019年，其AI公司自研的深度学习训练平台“萤火一号”总投资近2亿元，搭载了1100块GPU。两年后，“萤火二号”的投入增加到10亿元，搭载了约1万张英伟达A100显卡。这意味着，从算力角度看，幻方甚至比很多大厂都更早拿到了做ChatGPT的入场券。
算力革命：幻方大模型的关键
1. 算力需求
大模型对算力、算法和数据都有强依赖，起步就需要5000万美金，训练一次需要上千万美金。非百亿美金公司其实很难持续跟进。幻方量化却在这条艰难的道路上孤绝前行。
2. 算力成本
幻方量化在算力成本方面取得了显著成果。其DeepSeek V3版本的大模型，算力成本仅为美国科技巨头的几分之一。DeepSeek R1版本在数学推理等核心领域的准确率高达92.7%，解决复杂数学问题的准确率比GPT-4高出15.3个百分点，而成本更低：模型训练成本约为同类产品的二十分之一，运营成本和输出成本更是只有OpenAI的近三十分之一。
3. 算力创新
幻方量化在算力创新方面也取得了突破。DeepSeek团队部署了定制化的PTX平台来加速训练任务，功能类似CUDA。此外，华为的昇腾芯片和寒武纪的思元系列芯片分别采用了自研的CANN和Neuware计算平台，这些独立开发的AI计算平台提高了模型在不同硬件环境上的适配能力，软硬件协同效果较好。
算力革命的影响
幻方大模型的崛起，不仅推动了中国AI算力的发展，也对全球AI竞争格局产生了重要影响。
1. 降低算力门槛
幻方大模型的成功，使得更多企业能够参与到AI大模型的研究和应用中，降低了算力门槛。
2. 促进开源生态
DeepSeek的完全开源特性，将推动AI应用生态的繁荣，加速整个AI大模型的发展进程。
3. 重构产业创新范式
幻方大模型的应用，将带动数据中心、边缘及端侧算力建设，重构产业创新范式。
总结
幻方大模型的成功，离不开其在算力革命方面的突破。从算力需求、算力成本到算力创新，幻方量化都展现出了强大的技术实力。未来，幻方大模型将继续推动中国AI算力的发展，为全球AI竞争格局带来新的变化。