主要观点总结
DeepSeek对OpenAI产生影响，OpenAI高管对DeepSeek模型进行评价，肯定其技术独立性与创新性，但也强调自身技术优势。DeepSeek引发行业变革，竞争态势显现。OpenAI回应竞争压力，强化技术领导地位。
关键观点总结
关键观点1: DeepSeek影响硅谷科技圈
DeepSeek R1模型引起关注，OpenAI高管发表评价，大模型爆发的两年中罕见中国大模型获此关注。
关键观点2: OpenAI高管对DeepSeek模型的评价
OpenAI CEO和首席研究官对DeepSeek R1模型表示认可，认为其在推理模型领域达到顶尖水平，验证了开源与低成本路线的可行性。但也强调自身模型在能力泛化与深度方面的优势。
关键观点3: DeepSeek的技术突破与竞争格局
DeepSeek通过独立创新在推理模型领域取得突破，引发行业变革。其开源策略对OpenAI的闭源商业模式构成挑战，竞争态势显现。
关键观点4: OpenAI的战略回应与未来趋势
OpenAI回应竞争压力，强调将继续推进研究路线图，推出更好的模型。行业未来可能呈现技术民主化的加速，闭源与开源的长期博弈等趋势。
正文
开放性：欢迎竞争以扩大 AI 应用生态，但前提是 OpenAI 仍主导核心技术创新；
防御性：通过 AGI 叙事和算力壁垒，构建竞争对手难以复制的「技术代差」；
主动性：加速模型发布与技术展示，保持市场关注度与开发者黏性。
简言之，
他对 DeepSeek R1 的认可是一种「降维打击式」的自信——承认局部创新，但坚信自身定义全局规则的能力。这种态度既是对行业趋势的精准回应，也是 OpenAI 维持领导地位的心理战策略。
1. 性价比突破Altman 特别强调 R1 的「令人印象深刻」之处在于其「价格与性能的平衡」。根据搜索结果，R1 的 API 价格仅为 OpenAI o1 模型的 1/30（每百万 token 2.19 美元 vs. 60 美元），但其推理能力在数学（如 AIME 测试）、代码生成等领域已接近 o1 的水平。这种成本优势源于其创新的训练方法：例如，港科大团队仅用 7B 参数的模型和 8000 个数学示例，便通过强化学习实现了与大型模型相当的推理能力。Altman 的认可暗示，低成本技术路径的可行性已被验证，但 OpenAl 并未将其视为威胁核心竞争力的关键。
2. 技术路径的差异化Altman 并未直接评价 R1 的技术细节，但从其「下一代模型将令人惊叹」的表述可推测，OpenAI 认为自身技术路线（如 AGI 探索）与 R1 的「效率优先」策略存在差异。例如，R1 依赖强化学习与规则奖励机制简化训练流程，而 OpenAI 的 o3 模型已展示出对复杂科学问题的博士级解决能力（准确率 87.7%），更强调能力的泛化与深度。
1. 竞争态度的转变Altman 称「新竞争对手的加入令人振奋」，这与 OpenAI 过往对开源模型的谨慎态度形成对比。这一转变或源于 R1 带来的行业变革：其开源策略（如模型权重开放）已催生 500 多个衍生项目，下载量达数百万次，甚至导致部分 OpenAI 用户转向其平台。Altman 的回应既是对市场压力的承认，也暗示 OpenAI 将通过技术壁垒（如 AGI 布局）而非价格战应对竞争。
