英伟达微软带头接入Deepseek，OpenAI急筹2800亿新融资_风闻

鱼羊 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

DeepSeek冲击下，硅谷可太精彩了。

昨天OpenAI、Anthropic还在带头冲锋，想方设法使绊子。一夜间，基础设施厂商们却纷纷“真香”了起来。

在微软之后，英伟达、AWS也加急上线DeepSeek模型托管服务。

正如英伟达官推评论区网友评价的，“打不过，就加入”。

咱们且一桩桩一件件把这瓜捋上一捋。

先说个新消息，OpenAI这边的最新应对举措今日出炉：筹钱，筹钱，筹钱。

《华尔街日报》爆料，OpenAI正在以3000亿美元估值，寻求新一轮的400亿美元（约合2875亿人民币）融资——

这将打破由OpenAI自己保持的硅谷单轮最高融资纪录。

本轮融资由软银领投。此前的消息显示，软银此番计划最多向OpenAI投资250亿美元（约合1797亿人民币）。

而这距离OpenAI以1570亿美元估值筹获66亿美元，其实也就刚过去4个月时间。

短短几个月，估值再次翻番，也从侧面印证了市场传闻：OpenAI对上一轮融资并不满意。

并且现在，OpenAI或许真有点被逼急了：

另一个消息是，o3在当地时间周五就会发布。

但AI应用这边，画风就又有些不同了。

比如程序员最爱的Cursor，已经大大方方接入了新模型，号召大家伙而一起实测见真章。

只留下中间的模型厂商在风中凌乱，对于云服务和应用来说，先全部支持上是正经嘛（doge）。

具体详情，咱们往下接着唠。

o3周五见

根据爆料，OpenAI筹集资金的目的之一是兑现对Stargate（星际之门）计划的承诺。

这项计划由OpenAI和软银牵头发起，Arm、微软、英伟达、甲骨文都将作为关键技术伙伴参与其中，目标是在未来4年内投资5000亿美元（约合3.64万亿人民币）在美国建立多个AI数据中心。

OpenAI的承诺是：1000亿美元。

官方公告透露了一些细节：

The Stargate Project是一家新公司，计划在未来四年内投资5000亿美元，在美国为OpenAI建设新的AI基础设施。我们将立即投入1000亿美元。

该项目的初始股权投资者（The initial equity funders）包括软银、OpenAI、甲骨文和中东AI基金MGX。软银和OpenAI是项目的牵头合作伙伴，其中软银负责财务，OpenAI负责运营。孙正义将担任董事长。

Arm、微软、英伟达、甲骨文和OpenAI是关键初始技术合作伙伴。建设工作目前正在进行中，从德克萨斯州开始，我们在最终确定协议的同时，正在评估全国各地的潜在地点以建立更多园区。

作为《星际之门》项目的一部分，甲骨文、英伟达和OpenAI将紧密合作构建和运营这个计算系统。这建立在OpenAI和英伟达自2016年以来的深度合作，以及OpenAI和甲骨文的新合作基础上。

这也建立在OpenAI与微软现有的合作关系之上。随着OpenAI继续与微软合作，利用额外的计算能力来训练领先模型并提供出色的产品和服务，OpenAI将继续增加对Azure的使用。

另外，这笔钱也将被OpenAI用来填补亏损。尽管在2024年8月，OpenAI的月收入已达3亿美元，相较于2023年初增长了1700%，但在10月份时，OpenAI预计其全年亏损仍达50亿美元。

随着融资消息而来的，还有o3的最新时间表。

OpenAI首席全球事务官Chris Lehane在接受NPR采访时透露：

o3将在周五发布。

（也就是北京时间周六。）

消息一出，网友们小马扎已经准备好了。

不过也有网友指出，他所说的“o3”还是指o3-mini，对于这一模型的上线，奥特曼本人已经预告已久。

毕竟，酸归酸闹归闹，DeepSeek正在大洋彼岸引发更多的“真香”效应。

DeepSeek“真香”

继微软前脚指指点点，后脚就在自家AI平台上接入了DeepSeek模型之后，程序员们最爱的Cursor今天也最新宣布：

现在，DeepSeek模型在Cursor上可用啦。

值得注意的是，Cursor提到，在实际编程任务中，还是Sonnet 3.5更胜于DeepSeek的新模型。

但Cursor官方并没有给出具体的示例，这就引发了围观群众们的好奇：

看来是时候用实测来说话了，如果你已经上手体验，不妨在评论区第一时间分享给我们大伙儿~

同样，说话很大声的Anthropic，背后金主爸爸AWS也已第一时间接入DeepSeek模型，丝毫没有因为争议而犹豫（doge）。

更受关注的还有股价真被DeepSeek冲了一波的英伟达——

DeepSeek-R1已上线英伟达NIM平台。英伟达官方还大夸特夸了一波：

DeepSeek-R1是具有最先进推理能力的开源模型。DeepSeek-R1这样的推理模型不直接给出回答，而是在查询上执行推理，通过思维链、共识和搜索方法，生成最佳答案。

DeepSeek-R1是测试时Scaling Law的一个完美例子，证明了为什么加速计算对于代理AI的推理需求至关重要。

英伟达表示，DeepSeek-R1 NIM微服务可以在单个NVIDIA HGX H200系统上每秒传递3872个token。

而针对Anthropic等面对DeepSeek竞争的不敞亮反应，也有越来越多反对的声音正在出现。

比如HuggingFace联合创始人Thomas Wolf，就直接批评说：

老实说，Dario的文章读起来非常痛苦。

他在小作文中写道：

将开源研究与模糊的封闭研究，以及未公开的评估进行比较的做法，让我对Anthropic的领先地位信心不如从前。

更重要的是，随着Open-R1的发展和DeepSeek的论文，未来几个月来自世界各地的团队都将发布开源推理模型。比如今天，艾伦研究所和Mistral就分别发布了Tülu and Small3，来追赶DeepSeek-V3。

开源将对我们的安全越来越重要。

你觉得呢？

参考链接：

[1]https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek-r1-nim-microservice/

[2]https://www.wsj.com/tech/ai/openaiin-talks-for-huge-investment-round-valuing-it-up-to-300-billion-2a2d4327