近期在朋友圈刷屏的，除了蛇年春节，就是DeepSeek了，此时此刻，正如之前ChatGPT发布和更新时的彼时彼刻。
抛开立场、技术等层面，单纯从使用者的视角来看，它的深度思考过程，以及给出的反馈，让人非常惊艳。总结出来的内容，比我写得要好多了，如果说之前用Kimi和豆包，只是在我写文章的时候提供参考和大纲，DeepSeek生成内容我可以直接照抄了。
更关键的是，DeepSeek是开源的，这意味着理论上每个人都可以安装部署专属于自己的AI大模型。趁着春节期间闲来无事，说干就干，我在自己的M1芯片Air上成功部署了DeepSeek-R1。
安装部署的过程简单并且顺利得超出了我的预期，也就是三个步骤：1、下载安装Ollama；2、通过Ollama下载部署DeepSeek-R1；3、下载安装Chatbox调用DeepSeek-R1。
本来这篇文章是想介绍安装部署DeepSeek的过程，就像我曾经写过的安装部署WAS集群、在小型机安装部署Oracle。既可以作为经验分享，又可以留存为文档备忘。但是过程太简单，甚至比两年注册开通使用ChatGPT更简单，实在是没必要成为经验或过程的分享。
我的笔记本电脑是MacBook Air M1，CPU和内存还行，但是显存是远远跟不上的，因此只敢选最低配的1.5b，有条件的话当然可以选7b以上，甚至看到有人用7台MacMini 4 Pro把整个DeepSeek-R1都部署运行了，这也给了我一个换电脑的完美理由。
把本机的运行结果反馈和在线的对比了下，还是能够明显看出算力和模型参数的差距，无论是深度思考还是反馈出来的结果质量，以及能够生成的内容方式，都还是有差异的，只不过对于个人在本机尝鲜也差不多够了。
在这个过程当中，我最大的感受并不是DeepSeek有多强大，而是AI大模型从云端钻入我的笔记本电脑这件事本身。如同几十年前，使用计算机进行计算这件事情，从大型机走向PC机，从大公司和实验室迈入千家万户。
DeepSeek告诉我这叫算力平权，想想可能还真是这样，这意味着每个组织以及每个人，都有可能建立一个自己专属的AI大模型，同时还不需要像以前那样担心隐私问题。
当看到7台MacMini 4 Pro搭建出来跑DeepSeek的集群，想起我之前想过买个MacMini搭建NAS，只是为了在本地存储一些电影资源。有了AI的加持，完全可以在自己家里建立一个更加智能化的NAS，比如根据我的喜好去在线搜索片源并自动下载以及分类存储，我只需要提供指令就好。
再深入想想，算力的需求应该会持续增长甚至迎来爆发，只不过不再只局限于高端GPU，而是所有的终端设备都将因此而升级，因为未来每个设备都有可能是智能生命体。
这也让基于终端的边缘计算越来越重要，成为算力觉醒和爆发的新大陆。算力的增长和爆发，又会进一步推动数据量的膨胀以及算法模型的持续优化，同时也会让整个产业形成更加繁荣的生态。
这也让我想起了曾经移动互联网的历程，从最初乔布斯发布iPhone，把人类正式带入移动互联网时刻，再到安卓的开源和发布，再到小米把智能手机的价格打下来，让智能手机和移动互联网成为每个人都可以使用和消费得起的东西，才以及后面各种应用和内容的大爆发。
当AI从云端到终端，我们正在见证的是智能本身，终将成为每台设备与生俱来的本能，也将带来算力的爆发和整个产业的繁荣。
