------------问题1:deepseek不是开源了吗？，假设DS算力是G的1/100
DS算法效率是G的97倍
那么问题来了：为什么G不使用DS的算法让自己提升97倍？
总有人认为1+1=2的道理别人不懂，只有自己懂。
能不能科普科普一下为什么现在国外ai评分还是和deepseek差不多？
结论：AI发展是系统工程，不能简化为算力×算法的算术问题。当前行业正处于架构创新向系统工程过渡阶段，开源社区的算法突破需要结合硬件演进、数据生态和工程实践才能转化为实际竞争力。
过程:
-----------问题2:你怎么看待xai最新发布的模型用了20万张英伟达显卡，评分只比deepseek高20分？
结论：效率革命 vs. 资源霸权
Grok 3的20分领先背后，反映了两条技术路线的竞争：
- **xAI路径**：依赖资本优势快速堆砌算力，抢占短期技术高地；
- **DeepSeek路径**：通过算法创新和工程优化，探索高性价比的AI民主化路径。
未来胜负可能取决于：
1. 算法突破能否持续对冲硬件代差；
2. 评测体系是否纳入真实场景成本；
3. 开源生态与闭源商业化模式的长期博弈。
当前阶段，两者差异更似“超级跑车与新能源车”的技术路线之争，而非单纯的性能高低。
过程:
-------问题3:deepseek开源会不会导致主流ai模型获得收益基于算力评分大大提升而deepseek原地踏步？
过程: