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LexFridman播客：关于DeepSeek（全程五⼩时）

00.DeepSeek导读

LexFridman（莱克斯·弗⾥德曼）是麻省理⼯学院（MIT）的⼈⼯智能研究员、播客主持⼈及多

领域跨界专家。他出⽣于俄罗斯莫斯科，拥有计算机科学博⼠学位，研究⽅向涵盖深度学习、⾃

动驾驶、⼈机交互等，并在MIT教授相关课程。他因⾼质量的访谈播客和极端的⾃律⽣活⽅式⼴

受关注，曾采访过埃隆·⻢斯克、扎克伯格等科技界领袖，同时也是巴⻄柔术⿊带选⼿和⾳乐爱

好者。

关于他讨论中国AI公司DeepSeek的播客（第459期），主要内容聚焦于以下⼏点：

1.DeepSeek的技术突破

重点分析了DeepSeek的开放权重模型R1和V3，指出其通过混合专家模型（Mixture-

of-Experts）和“多头潜在注意⼒”架构显著降低了训练与推理成本，同时保持⾼性能。

对⽐OpenAI同期发布的推理模型o3-mini，Lex指出DeepSeekR1以⼗分之⼀的成本

实现了同等性能，并认为其开放透明性为⾏业树⽴了新标杆。

2.成本与地缘影响

DeepSeek的低成本得益于硬件优化（如⾃研计算集群）和算法创新，这对全球AI竞争

格局产⽣冲击，尤其在中美技术博弈背景下，开放权重模型可能削弱⻄⽅在AI领域的传

统优势。

播客还讨论了GPU出⼝管制、台积电在芯⽚制造中的⻆⾊，以及AI“技术冷战”的可能

性。

3.未来展望

Lex与嘉宾探讨了通⽤⼈⼯智能（AGI）的时间线，认为DeepSeek的低成本路径可能加

速技术落地，但需警惕过度⾃主化系统的⻛险。

Lex在社交平台评价称，“DeepSeek时刻”将成为技术突破与地缘博弈交织的历史性事件。该播

客完整版可通过LexFridman官⽹或中⽂翻译平台（如⼩宇宙FM）获取。

LexFridman是我⾮常喜欢的博客主，恰好⼜做了我们DeepSeek的⼀期节⽬，兴趣驱动花

费6⼩时+200元独⽴实现了视频转翻译⽂稿过程，精⼒有限，正⽂内容⽆法做到⼈⼯校

对，还请⻅谅。如果对您有帮助，还望多多打赏多多⽀持，后续可以带给⼤家更多⾼质量内

容！

本⽂⼯作流：

视频转⾳频：-yt-dlp/yt-dlp:Afeature-richcommand-lineaudio/videodownloader

⾳频转⽂本：AssemblyAI|Home

翻译：讯⻜⽂档翻译-上传PDF/Word/Excel/PPT

格式化：vinta/pangu.js:ParanoidtextspacinginJavaScript

编辑：Obsidian-Sharpenyourthinking

排版：墨滴|看颜值的⽂章社区

本⽂代码存档：MarkShawn2020/2025-02-03_lex-fridman-deepseek:LexFridman关于

DeepSeek播客代码库

全⽂⽬录：

00.DeepSeek导读

01.背景介绍

02.DeepSeek-R1andDeepSeek-V3

03.低成本训练

04.DeepSeek计算集群

05.对中国的GPU出⼝控制

06.AGI时间线

07.中国的⽣产能⼒

08.美中冷战

09.台积电与台湾

10.最好的AIGPU

11.为什么DeepSeek这么便宜

12.间谍

13.审查制度

14.AndrejKarpathy与强化学习

15.OpenAIo3-minivsDeepSeekR1

16.英伟达（与它的股票）

17.GPUSmuggling（⾛私）

18.蒸馏：DeepSeek基于OpenAI的数据进⾏训练

19.AIMegaclusters（巨型集群）

20.谁是AGI的最后赢家

21.AIAgents

22.AI与编程