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DeepSeek来了!非洲用上“白菜价”大模型

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核心提示
  • 01 中国科技公司华为、阿里巴巴等正通过推广DeepSeek等低成本、开源AI模型来吸引非洲初创企业。
  • 02 非洲初创企业能以“极其低廉”的成本构建本土化AI应用,解决西方模型价格昂贵、不适应本地语境等问题。
  • 03 中国企业已在非洲构建了多层次技术基础设施,为其AI产品流入提供了“后端优势”。

10月23日消息,今年早些时候,在内罗毕初创公司Qhala的总部,一群来自非洲大陆各地科技公司的高管齐聚一堂,聆听关于人工智能(AI)前景的演讲。主讲人是华为云撒哈拉以南非洲地区首席解决方案架构师Harrison Li,演讲主题聚焦于全球人工智能竞赛中备受瞩目的新秀DeepSeek(深度求索)。

华为与DeepSeek的母公司幻方量化早在几年前便已开始合作。如今,华为向客户打包提供DeepSeek大语言模型的访问权限和自家的云存储以及计算服务。Harrison Li主推的核心卖点在于:中国的DeepSeek性能足以媲美硅谷OpenAI,但成本仅为其零头,并且能在价格更低的硬件上运行。“DeepSeek现在太火了,”Harrison Li说,“没人想谈其他。”

对在场听众而言,这番话正中下怀。非洲大陆(南非除外)的计算资源往往稀缺又昂贵。降低AI成本和功耗,有望让这项全球最炙手可热的技术惠及数百万民众,也让非洲初创企业有能力为非洲用户设计本土化产品。

Harrison Li翻动着幻灯片,展示为各类用户和企业量身定制的套餐:免费套餐、托管在华为云上的DeepSeek模型按时付费服务,以及为开发者构建聊天机器人和应用提供的高算力选项。他还向政府部门客户介绍如何“本地化部署”私有云系统。

这场晨会的主办人是Qhala首席执行官Shikoh Gitau,她正负责开发自家AI聊天机器人。在过去一年里,这位肯尼亚计算机科学家试用了一系列西方模型——Anthropic的Claude、谷歌Gemini和Meta的Llama,每一款都给她留下了深刻印象。但对于一家正在构建大规模应用、注重成本控制的年轻企业而言,这些选项在经济上都并不可行。直到今年1月,DeepSee才进入了非洲市场。

“我第一次听说DeepSeek时,简直欣喜若狂,” Gitau提到“极其低廉”的定价时说。她很快就把Qhala聊天机器人迁移到这一中国系统上。现在,Harrison Li希望她的决定能推动其他非洲企业家和公司效仿。

尽管全球的目光大都聚焦于西方科技公司在美国和中东争夺利润丰厚的企业合同,但内罗毕的这场会议却说明它们的中国竞争对手正采取截然不同的策略。OpenAI及其美国竞争对手几乎完全专注于“专有AI”,即公司完全控制模型软件、训练数据和算法,客户付费获取访问权限。相比之下,华为和阿里巴巴等中国公司正用开源AI模型吸引非洲初创企业和创新中心。这些开源模型可以免费访问和修改,让企业无需支付昂贵授权费用就能构建产品。

这一策略与中国的“一带一路”倡议有异曲同工之妙,都不是为了眼前利润。非洲整个数字经济的价值约1800亿美元,与OpenAI高达5000亿美元的估值相比简直是小巫见大巫。相反,这是一场旨在赢得客户、软实力以及关乎AI未来海量数据的长期布局。中国企业在非洲和在拉美和东南亚市场一样拥有“后端优势”。中国企业已经花费数年时间构建起多层次的技术基础设施,让AI产品得以顺畅流入。当美国科技公司瞄准富裕地区时,华为则以低成本和积极营销策略争取新兴市场消费者。华为和中兴为非洲提供了数据中心、5G无线系统和光纤网络所需的大部分设备。在技术栈的更下游,中国企业同样占据主导地位:传音占据了非洲智能手机市场大部分份额,小米和荣耀也在稳步增长,而字节跳动旗下TikTok则是当地下载量最大的应用程序之一。

对许多非洲科技创业者来说,中国轻量化、低成本的AI模型是他们构建应用的最佳选择。“在整个非洲,许多小型团队都在努力为本地化应用微调DeepSeek,”比勒陀利亚大学计算机科学教授、研究实验室Lelapa AI联合创始人Vukosi Marivate说,“我们将在今年晚些时候开始看到成果。”

总部位于拉各斯的初创公司EqualyzAI致力于为非洲企业定制小型AI模型。公司联合创始人兼首席执行官Olubayo Adekanmbi起初根本不想碰大语言模型。在他看来,它们太贵,需要太多算力,而尼日利亚根本没有足够的基础设施来确保正常运行。Adekanmbi想构建基于非洲数据训练的、轻量化的专用模型。当中国开发者开始将他们的模型开源后,Adekanmbi评论道,“中国模型灵活且成本低,还有助于实现本地数据主权。”

在有近2.4亿人口的尼日利亚,OpenAI的GPT和谷歌Gemini均难以普及,原因是成本高、授权限制,以及缺乏对本地语言的支持。“数据隐私问题、监管不确定性以及‘供应商锁定’等风险,都让许多尼日利亚机构对采用西方专有AI平台望而却步,” Adekanmbi表示。

为此,EqualyzAI工程师们利用DeepSeek的开源架构作为“脚手架”,打造面向特定行业的小模型和自动化智能助手。非洲的绝大部分数据尚未数字化,因此他们雇佣大量外包员工收集农业、医疗和金融记录,并采集包含各类方言和口音的音频内容。EqualyzAI再用这些数据集训练单个模型,并根据每个客户的需求逐一调整“开源权重”。由此开发出的聊天机器人和应用程序已经被金融科技公司、在线教育平台和医疗保健初创公司所使用。像所有基于DeepSeek构建应用的公司一样,他们可以选择本地部署、自行支付算力和存储费用,或使用华为等提供商。EqualyzAI选择了前者。不同于按授权和基础设施收费的专有模型,DeepSeek按模型计算量计费,依据模型处理的Token数来定价。华为每天为DeepSeek用户提供200万个免费Token。

Adekanmbi表示,对于EqualyzAI这样的非洲初创公司来说,DeepSeek便宜了“好几个数量级”。例如,DeepSeek Chat处理每百万个输入token收费27美分,生成每百万个输出token收费1.1美元。而OpenAI的GPT-4o分别要价5美元和15美元。如果EqualyzAI用GPT-4o训练一个用于在线教育的小模型,每月需支付约12500美元,而使用DeepSeek仅需2700美元。

Gitau曾在谷歌和微软研究院工作过,五年前创办了Qhala。她解释说,硅谷模型不适合非洲用户的原因有很多。美国开发模型在处理外语和不熟悉词汇时需要消耗更多token,因此对于非英语用户而言,计算成本往往更高。此外,由于训练数据主要来自西方,这些模型也无法捕捉文化上的细微差异,有时甚至会根据名字错误判定性别,或生成带有种族刻板印象的图像。“在旧金山眼中的世界里,”她说,“非洲的本土语境被彻底抹去了。”

硅谷公司虽然尝试将非洲的2000多种语言和方言中部分整合到模型中,但相关开源项目仍处于起步阶段。

与此同时,尼日利亚教育初创公司Cereloop一直在微调阿里巴巴的Qwen(通义千问)模型,开发可离线使用的理科学习AI产品。总部位于内罗毕的云基础设施提供商Pure Infrastructure正基于DeepSeek探索安全应用,并为一家肯尼亚大型企业分析经济数据。肯尼亚金融科技初创公司Innova则使用DeepSeek分析商业数据、评估投资风险,而东非最大的云服务提供商Angani也在部署DeepSeek、Llama及其他开源模型。

“很多科技公司都在使用像DeepSeek和Qwen这样的中国模型,” Pure Infrastructure首席执行官Phares Kariuki说,“非洲的大企业也开始采纳,但规模还不大。”

关于非洲AI,一个挥之不去的担忧是,非洲大陆的初创企业最终可能被卷入中美科技战中。今年5月,美国商务部收紧了对中国AI硬件的限制,警告称全球范围内任何使用华为昇腾AI芯片的行为都可能违反出口管制规定。非洲人工智能研究院执行主席Terrence Okeke Taylor担心,如果特朗普政府采取进一步措施,“非洲可能会被‘拒之...门外’。”

此外,今年6月中旬,为防止高考作弊,阿里巴巴、字节跳动、腾讯和DeepSeek都暂时禁用了其消费级AI产品上的图像识别和即时问答功能。一夜之间,远在阿克拉、拉各斯和内罗毕的聊天机器人、图像识别工具和AI分析应用纷纷出现卡顿和服务中断,开发者们束手无策。

总部位于内罗毕的AI战略家Sidney Essendi表示,这“无疑证明非洲大陆在数字层面对海外AI基础设施的依赖性与日俱增”。

数据隐私是另一部分创业者担忧的问题。总部位于内罗毕的教育科技公司LoHo Learning首席执行官兼创始人James Ong’ang’a表示,这是他选择AI模型时的重要考量。

非洲拥有全球增长最快的人口,数字经济预计到2050年将激增至7120亿美元。面对这一前景,非洲各国政府和初创企业都在思考:能否拥有更独立的科技未来?理想情况下,这意味着在非洲本地建设AI基础设施与生态系统,用非洲语言和数据训练模型与应用,并在本地部署和运行。

目前来看仍是任重道远。非洲绝大多数地区缺乏投资、能源基础设施、工程人才以及高效数字化海量数据的能力,短期内难以改变。因此有实力的公司都在“两头下注”。一些企业已经开始将中国支持的云服务、AI模型与美国AI产品混合使用。非洲最大电信公司MTN集团已开始建设自己的AI数据中心,并表示会优先在现有平台或内部开发应用,或主要与能够提供可扩展技术的西方AI公司合作。

在东非和西非拥有超过6000万客户的金融服务集团NCBA表示,正考虑在其现有的西方AI产品组合中增加DeepSeek。

“我们预计中国模型会发挥作用,尤其是在短期内,” NCBA集团首席数据官Patrick Kariuki说,“但未来发展将需要一种更平衡、多模型并行的策略。”(辰辰)

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