在AI領域，自OpenAI推出ChatGPT以來，全球范圍內的大模型競爭便如火如荼地展開。這場競爭不僅推動了技術的進步，也引發了業界對于模型開源與閉源的深入思考。
近期，隨著Deeseek等開源大模型的涌現，業界再次迎來了開源的高潮。許多開發者發現，開源的大模型因為易于獲取和使用，受到了廣泛的歡迎。然而，在AI大模型的發展道路上，存在著兩種截然不同的策略。
一方面，以OpenAI為代表的巨頭們，憑借著雄厚的資金實力，大量采購頂級GPU卡，通過堆算力來打造高性能AI。這種“大力出奇跡”的策略，雖然耗資巨大，但對于擁有充足資源的公司來說，無疑是一條行之有效的道路。
另一方面，像Deepseek這樣的公司，由于資金和資源有限，他們選擇了另一條道路——用最少的顯卡，實現最強的性能。這種“四兩撥千斤”的策略，不僅降低了成本，還取得了令人矚目的成果，一度讓華爾街的巨頭們潰不成軍。
然而，就在業界普遍認為開源與低成本是未來的趨勢時，一款國產大模型——阿里通義千問大模型Qwen3（簡稱千問3）橫空出世，再次刷新了人們的認知。這款模型不僅開源，而且在性能和成本控制上實現了驚人的突破。
千問3作為全球首個“混合推理模型”，將“快思考”與“慢思考”兩種模式完美融合，根據不同需求進行靈活處理。這種創新的設計，使得千問3在處理簡單問題時能夠迅速響應，而在面對復雜問題時，則能夠進行深度思考，從而提供更為準確的答案。
更令人興奮的是，千問3在性能和成本控制上的表現堪稱驚艷。它只需要DeepSeek-R1三分之一的參數規模，就能夠實現超越的性能。這意味著，部署千問3的成本將大大降低，同時顯存占用量和部署難度也將得到顯著優化。
具體來說，使用4張H20顯卡，就可以部署全功能的千問3模型。這一優勢，無疑將大大降低AI技術的門檻，使得更多的企業和開發者能夠輕松上手。
自Deepseek推出以來，國內就掀起了一股國產GPU替代的熱潮。許多企業發現，即使不使用英偉達的頂級顯卡，也能夠部署出強大的AI模型。這一發現，不僅打破了OpenAI的神話，也打破了英偉達的算力泡沫。
而千問3的推出，無疑將進一步加速國產GPU替代的進程。由于千問3在性能和成本控制上的卓越表現，使得國產GPU在AI領域的應用前景更加廣闊。這對于國內GPU廠商來說，無疑是一個巨大的機遇。
隨著千問3等國產大模型的崛起，我們有理由相信，在未來的AI領域，國產技術和產品將占據越來越重要的地位。
