------------問題1:deepseek不是開源了嗎？，假設DS算力是G的1/100
DS算法效率是G的97倍
那麼問題來了：為什麼G不使用DS的算法讓自己提升97倍？
總有人認為1+1=2的道理別人不懂，只有自己懂。
能不能科普科普一下為什麼現在國外ai評分還是和deepseek差不多？
結論：AI發展是系統工程，不能簡化為算力×算法的算術問題。當前行業正處於架構創新向系統工程過渡階段，開源社區的算法突破需要結合硬件演進、數據生態和工程實踐才能轉化為實際競爭力。
過程:
-----------問題2:你怎麼看待xai最新發布的模型用了20萬張英偉達顯卡，評分只比deepseek高20分？
結論：效率革命 vs. 資源霸權
Grok 3的20分領先背後，反映了兩條技術路線的競爭：
- **xAI路徑**：依賴資本優勢快速堆砌算力，搶佔短期技術高地；
- **DeepSeek路徑**：通過算法創新和工程優化，探索高性價比的AI民主化路徑。
未來勝負可能取決於：
1. 算法突破能否持續對沖硬件代差；
2. 評測體系是否納入真實場景成本；
3. 開源生態與閉源商業化模式的長期博弈。
當前階段，兩者差異更似“超級跑車與新能源車”的技術路線之爭，而非單純的性能高低。
過程:
-------問題3:deepseek開源會不會導致主流ai模型獲得收益基於算力評分大大提升而deepseek原地踏步？
過程: