过去几周，DeepSeek悄然重返聚光灯下，再次提醒我们：效率的差距，就是实力的差距。其模型不仅在性能上达到前沿水平，更在“性能每美元”这一关键指标上实现颠覆性突破——某些场景下成本仅为美国同类模型的1/60。 这一切的核心，是DeepSeek提出的一项名为“稀疏注意力”（DeepSeek Sparse Attention, DSA）的算法创新。它究竟如何做到？要理解这一点，必须先回溯现代大模型的运行逻辑。当前主流的Transformer架构依赖“自注意力机制”，即每个输入 token 都要与所有其他 token 进行计算，导致计算量随序列长度呈平方级增长。这正是大模型高成本的根源。 DeepSeek的DSA突破在于：它并非简单地“减少计算”，而是从根本上重构了注意力的“选择逻辑”。通过动态识别并保留真正关键的token间关系，将原本稠密的计算图压缩为高度稀疏的结构。这不仅大幅降低显存和算力消耗，更在不牺牲性能的前提下，实现了前所未有的成本效益。 这并非小修小补，而是对AI底层范式的重新定义。在所有2024年算法进展中，DSA可能是最具实质意义的突破——它让“高性能”与“低成本”不再互斥。 而这一突破，正推动AI进入新一轮“token价格通缩”周期。模型越高效，单位生成成本越低，推动API调用、内容生成、服务部署的边际成本持续下降。这看似利好，实则加剧了“AI泡沫”的结构性矛盾：全球正投入数万亿美元，却只带来微弱的营收增长。资本的高投入与回报的低效率，正在形成更深层的债务依赖。 这正是当下AI最真实的一面：技术在飞速进化，而经济模型却越来越难以支撑。我们正站在一个由效率革命驱动的、却愈发不稳定的繁荣边缘。