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      沒進前五的DeepSeek,才是老外們最「恐懼」的存在

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      這幾天,DeepSeek將在春節前推出新一代旗艦AI模型的消息,刷屏了。

      其實這事兒爆料非常早,開年就有風聲,1月9日英國“路透社”還專門做了報道。

      為啥最近才發酵?主要DeepSeek最新發布的FlashMLA代碼里,出現了新模型的架構,相當于官方實錘。

      這個時間點挺微妙的。

      記得去年,也是1月20日,DeepSeek帶著R1橫空出世,那時候為了能順暢用上它,不知有多少人翻遍了自部署教程,還有人上淘寶花錢買所謂的“滿血版”應用。

      幾乎是瞬間,DeepSeek就屠榜了各類應用下載榜單,而且是長時間霸榜,無人可望其項背。

      那時候,文心一言和豆包打得正歡,大有兩分天下之勢,而DeepSeek的出現,則直接殺死了比賽。甚至,元寶僅靠著接入DeepSeek的操作,就硬生生地擠上了國內AI競爭的牌桌。

      有人給這場顛覆起了一個名字叫:

      DeepSeek時刻。

      一年后的今天,在一部分人的眼里,DeepSeek似乎已經掉隊了。

      它不追熱點,不搞宣發,雖然有幾次更新,但皆不如R1震撼,在一眾恨不得把全能、多模態、AI搜索寫在臉上的競品里,DeepSeek顯得有些格格不入。

      如今的App Store的排行榜,免費應用下載榜的前三名,已經被豆包、千問、元寶牢牢占據,而DeepSeek排在:

      第七。

      但這正是最有意思的地方。

      即便在今天,國外一眾AI巨頭聊起中國AI的競爭力時,提到最多的名字,依舊是DeepSeek。

      開年,微軟發布了《2025 全球 AI 普及報告》,將 DeepSeek 的崛起列為 2025 年“最意想不到的發展之一”。

      目前,DeepSeek相關的模型調用,仍是多數平臺的首選。

      在國外,出現了反向“套殼”,許多美國AI初創公司,已經默認使用DeepSeek模型作為基座,比如Cogito v2.1,其實就是V3的微調版。

      歐洲科技界甚至還掀起了“打造歐洲版 DeepSeek”的競賽。

      問題來了,為什么?

      因為DeepSeek直接掀了桌子。

      在硅谷的邏輯里,要做出頂級模型,得燒掉一個中等國家的GDP。馬斯克的xAI前幾天剛剛融了200億美元,用來維系昂貴的算力競賽。

      但在DeepSeek這里,邏輯完全變了。

      根據技術社區和公開報告的測算,DeepSeek-V3的研發與訓練成本僅在600萬美元左右。對比之下,像Llama 3或GPT-4這類同量級的美國模型,其訓練開銷保守估計都在十倍以上。

      相當于用攛摩托車的錢,造了輛頂級超跑。

      珠玉在前,這讓過去那些拿著PPT,去華爾街動輒融資數億美金的AI大廠們,怎么辦?

      這種邏輯的崩塌是致命的。

      同時,這種成本結構上的代差,直接導致了API端的價格血戰,當美國頂級模型的百萬Token定價還在幾美金徘徊時,DeepSeek直接給出了0.1到0.2美元的“地價”。

      在老外眼里,DeepSeek就是AI版的拼多多,關鍵這個拼多多,還能給出京東的品質。

      低價兼具高效。

      數據顯示,在所有發布不滿一年的新模型中,中國模型的總下載量已經超越了美國。

      在那些被西方巨頭忽略的全球南方市場,開發者正成群結隊投向DeepSeek的懷抱。

      數據顯示,在非洲,其使用率是其他地區的2到4倍;在白俄羅斯和古巴,其市場份額分別高達56%和49%

      在被西方忽略的角落,DeepSeek 幾乎成了唯一選擇。微軟總裁布拉德·史密斯直言:

      在非西方國家,中國DeepSeek已經贏了。

      這是農村包圍城市的勝利。

      這種滲透,也為中國AI爭取到了最寶貴的發展時間。

      關鍵,還在于DeepSeek的“沉默”。

      平時一聲不吭,沒事就甩出兩篇頂級學術論文,不玩騷操作,基本功扎實,還有創新能力,老外最怕這種。

      什么下載榜單排名,人家根本不care,就是埋頭搞技術。

      為啥,不缺票子。

      在這個所有人都急著向投資人交作業、急著變現的時代,DeepSeek至今保持著零外部融資的紀錄,它的母公司幻方量化,大A的股東朋友們都熟。

      2025年幻方量化的收入超過7億美元,也就是約50億元人民幣。

      創始人梁文鋒直接用這筆錢供養AI夢。

      前段時間,DeepSeek又開始悄悄發論文了,還把之前的R1論文更新了,一年里所有的訓練細節、失敗嘗試,甚至那些不為人知的坑,全部補齊。

      兩篇新論文,一篇講最新的模型訓練方法,另一篇,探究如何用便宜內存,取代昂貴的HBM。

      這一次,它想顛覆現在大模型訓練的底層基石。

      這才是DeepSeek的底色,在所有人都在卷資源的時候,它在卷效率;在所有人都在追逐商業化的時候,它在追逐技術極限。

      當然,DeepSeek的模式可能很難復制,畢竟既是創始人團隊、技術團隊,又是金主爸爸的情況太少了,但這種愿意沉淀下來的心態,一定是未來AI發展需要的。

      大家都在討論,中國AI的下個“DeepSeek時刻”會出現在誰的身上?

      也許,還是DeepSeek。

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