2月24号，deepseek搞了个大动作，一下子放出好多厉害的项目。这要是放在别的大厂，这些可都是公司机密级别的东西。

我怕有些技术你听不懂，就给你通俗讲讲，可能不太严谨，但肯定能让你明白。

2月24号第一天，本来想着是先随便露一手，结果DeepSeek就整出个开源项目叫FlashMLA ，这可是专门用来加速AI模型推理的工具。

你就想，F1赛车换上超给力的大马力引擎，跑起来多快，这个工具就是干这个的，专门处理复杂任务。

而且它还针对英伟达的H800显卡做了优化，能让普通性能的显卡超常发挥。

为啥这么做呢？还不是因为显卡算力太宝贵了，就像要是不差钱，谁会在双十一费劲研究淘宝那复杂的满减规则啊。

第二天，也就是25号，DeepSeek又开源了DeepEP，这是个通信工具。要说它的作用，得先讲讲DeepSeek的架构。

DeepSeek是混合专家模型，简单说就是里面有好多“专家”模块，各干各的活。比如你问个医学问题，系统就自动调用“医学专家”模型回答，不用让通用模型硬撑。

DeepEP呢，就是提高这些“专家”之间的沟通效率。打个比方，以前医院专家会诊，还得派实习生满楼跑着叫人，现在有了DeepEP，就跟在群里喊一嗓子似的，专家们马上收到通知，直接线上开会。

所以这工具特别适合跨领域AI任务，能让不同“专家”高效协作，减少沟通损耗。

26号开源的是DeepGEMM ，这是为DeepSeek V3专门设计的矩阵计算工具。啥是矩阵计算你不用细究，反正DeepGEMM就是优化计算过程，尤其是处理大量数据的时候，在有限硬件资源下，能算得又快又准。

到27号，第四天了，放出三个“小工具”。第一个DualPipe，是并行计算方法，能让计算任务完成得又快又高效；

第二个EPLB，是专家并行负载均衡器，就像个调度员，给计算资源“排班”，保证大家都不闲着也不过度劳累，让资源利用更合理；

最后还有个性能分析数据，相当于给开发者一张“透视图”，能帮他们清楚了解计算和通信底层数据，看看哪里能优化提速。

28号，第五天，开源了3FS文件系统。咱都知道AI训练要用好多机器，数据量暴增。3FS就像给数据建了个智能仓库，让信息流转又快又稳。

比如说180台电脑同时读取数据，速度还超快，每秒能传输6.6TB的数据，一秒就能下600部高清电影，这效率绝了！

从这五天开源项目来看，就算不懂技术，也能感觉出来DeepSeek几乎把AI开发的核心环节都覆盖了：榨干硬件性能、加速文件读取、提升计算能力、优化数据处理。

而且这些项目对开源生态的影响，可不只是有多少团队下载代码，更重要的是，说不定千里之外哪个被难题困住的开发者，看了它的技术细节就有灵感了，甚至还能推动新的创新。

最近一提到开源，大家首先想到的就是DeepSeek，毕竟它太火了。但开源可不是某一家公司说了算，而是无数团队和个人一起探索。

就说稚晖君，通过华为“天才少年”计划进了华为，搞AI芯片和算法研究，2022年底离职后创办了智元机器人。

2024年第四季度这三个月，他开源了三个项目。9月底开源了专门为机器人打造的通信框架，能提升机器人之间的通信效率；

10月24号开源了人形机器人灵犀X1的全套资料，包括设计图纸和代码，只要有制造能力，就算团队没机器人专家，也能低成本造机器人；

12月30号又开源了百万机器人的真机数据集，这可是全球首个基于真实场景的大规模机器人数据集，对行业研究开发帮助超大。

还有阿里开源的万相大模型，支持图生视频和文生视频的多模态大模型，还能生成中文特效。

AI做视频可比文本聊天烧钱多了，小公司根本扛不住。阿里开源万相6天后，就登上Hugging Face开源榜第一名，好多国外团队试用后都说效果不比顶尖闭源商业产品差。

智谱等AI公司也都加入开源行列了。不过开源只是一种选择，不是万能的。项目没价值，开源也没人用。

但要是开源项目价值高、技术好，在开源世界就能得到尊敬和认可，全球高手会基于你的代码继续创新，形成很好的共创氛围。

这么多技术团队，不光是DeepSeek都选择开源。你说他们难道不怕核心技术被别人拿走，行业壁垒被打破吗？

我觉得现在竞争关键是人，不是某个专利或文档。开源不是把技术白送别人，而是能让更多优秀的人崭露头角。

核心技术项目开源了，反而能吸引更多人在这个方向创新。真正的壁垒不是代码库，而是长时间的积累和对未来的判断。

我觉得DeepSeek这波开源，可不只是开放几个技术项目，还推动了一批公司变得更开放透明。

这样的公司才有意思，也更重视核心人才。

你想啊，要是把人才当苦力，人家跳槽去别的公司，说不定马上就能成为骨干。

公司能限制他们带走资料，可限制不了人家的记忆力和创造力。

真正宝贵的，是员工脑子里的知识。