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      DeepSeek-V4發布后的行業景觀

      DeepSeek-V4發布后的行業景觀

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      文 | 腦極體

      DeepSeek-V4正式對外發布已經有好幾天了,大家是不是感覺到,明顯沒有R1的熱度?的確如此。業界本來對DeepSeek新模型積攢了很高的期待,希望這家公司能再次帶來一個引發行業震動的大核彈,要么全民刷屏,要么把英偉達上天的股價再次打下來。


      顯然,V4并沒有在大眾層面掀起預想中的波瀾與熱議,甚至沒什么出圈的話題。不過,這并不意味著新模型無人問津,也不是幻方量化廉頗老矣。其實我所在的行業群、朋友圈,V4是有不少人討論、刷屏的。但討論的角度和話題,確實跟R1時代有著截然不同的畫風。

      簡單總結了我見到的V4發布之后的行業景觀。從這些變化中,我們可以看到當下的國民級AI公司到底在做些什么,大模型行業有哪些新的變化。

      第一道景觀:英偉達效應的褪去

      R1之所以炸裂,將DeepSeek捧上神壇,最核心的原因就是把英偉達股價給打下來了。一經推出,直接沖擊英偉達資本市場估值。

      但V4問世之后,英偉達股價不降反漲,小幅上漲超 4%,一有風吹草動就劇烈波動的華爾街也格外平靜。

      要知道,R1還是跑在英偉達集群之上,相當于用海外的算力,捅破了它們自己營造出來的泡泡。而DeepSeek-V4,全程基于國產集群訓練,沒有提前給英偉達任何專屬測試、優先適配的權限。按照常理來說,本該比上一次更有沖擊力,更能戳破英偉達高溢價的行業泡沫,可為什么這一次不奏效了呢?

      很多人第一反應會疑惑:是DeepSeek-V4不夠犀利了?這個問題我們稍后講,有一個情況大家可能沒有注意到,那就是今時不同往日。

      此前,國內模型訓練幾乎都是跟英偉達深度綁定的,國產算力主要是推理,所以稍有變化,就會擠壓英偉達的商業空間。

      但過去兩年多的時間,國產芯片的進展比較大,V4發布后,華為昇騰、寒武紀、海光信息、摩爾線程、沐曦股份、昆侖芯、平頭哥真武、天數智芯在內的八家國內主流AI芯片廠商,都完成DeepSeek V4的兼容性驗證與技術適配。當然,也包括英偉達。

      壟斷威懾力被稀釋,資本市場的過激反應自然隨之消失。所以DeepSeek的英偉達效應,也就這樣悄然失效了。

      4月底,海外半導體廠商與國內半導體廠商的股價均出現大幅暴漲,這也從側面印證,市場普遍看好全球算力領域的需求潛力,行業格局也從單一壟斷轉向共生、各自發力。這個景觀,或許標志著一個時代的落幕。

      第二道景觀:蹭不上DeepSeek的流量了

      DeepSeek-V4發布之后,圈內很多媒體老師都有同一個疑惑:不知道是不是自己關注度不夠,感覺沒有去年那種炸裂的氛圍感。大家私下交流一對賬,發現不是自己的問題,整個行業都集體冷靜了。一些解讀V4的文章,也沒什么流量。

      不再能吸引全民熱議和自媒體扎堆拆解的DeepSeek-V4,到底是什么成色啊?

      像R1那樣B端、C端通吃的能力,確實是沒有了,V4的表現在大眾用戶和B端開發/企業用戶這兩類群體中,影響力比較參差。

      在C端,同期海外GPT新品迭代過于逆天,性能突破拉滿,搶走了絕大部分全網注意力。相比之下,DeepSeek-V4 沒有拿出顛覆認知的炸裂表現,沒有讓大家覺得“我的媽呀這也太強了”,C 端用戶感知不強,也就少了話題引爆點。

      但B端的態度還是挺積極的。有不少企業開發者都第一時間進行了實測,據反饋,他們對V4最滿意的地方:一個是成本,在100萬tokens上下文設置下,DeepSeek-V4-Pro相比上一代V3.2,僅需27%的單令牌推理FLOP,KV緩存占用更是降到只有原來的10%。推理算力大幅縮減,KV緩存斷崖式下降,直接節省大量HBM顯存資源,連鎖帶動整體存儲成本往下走,給行業留出極大的降本空間。


      還有一個是應用層面,V4和各類AI智能體的適配比較強,OpenClaw、OpenCode 等主流AI代理都能無縫集成,而且價格僅為Opus的 1/58,更是GPT5.5的1/70。大家都知道agent是燒token狂魔,所以這一點備受開發者和企業的關注。

      總體來看,V4確實沒有給普通用戶炸裂的體驗感,這導致它的社交話題屬性快速消退。但這不代表模型沒有價值,反而說明行業正在褪去浮躁,從追逐C端噱頭,轉向深耕To B產業落地。

      第三道景觀:刷屏的不再是AI寫作,而是一段語錄

      回想一下上一輪R1爆火,朋友圈刷屏的都是DeepSeek生成的炸裂文案、詩歌、小說,總之,大家驚嘆的是AI的能力。但這一次,我朋友圈的畫風完全不一樣,DeepSeek-V4問世后刷屏最多、討論最多的,是技術文章中的一句格言:不誘于譽,不恐于誹,率道而行,端然正己。


      模型能力,不再震撼我們。從業者最認同的東西,變成了一種態度、一種理想主義宣言。這個社交媒體的景觀也非常有意思。我想,行業的集體潛意識或許都認可,AI產業已經到了褪去浮躁、靜水流深的階段,不應該繼續無謂的算力軍備競賽、模型內卷。

      之所以這么說,是因為近段時間以來,整個AI賽道都在瘋狂卷token,agent龍蝦帶火了Token經濟,帶來了無限的應用潛力和商業想象,但同時也催生了巨大的焦慮,從開發者、企業、普通人不斷外溢,大家都感到疲憊:技術工具迭代越來越快,算力成本越來越高,可又不敢不用、不敢不學,這種貓捉老鼠式的追趕到底什么時候是個頭?全社會為AI投入的巨額成本,到底能不能看到真實回報?可能很多人的腦海中,都曾浮現過這些疑慮。

      這種局面下,行業其實早已不需要參數更夸張、能力更炸裂的模型核彈了。能讓大家感覺成本可控、ROI更清晰的技術方案,是大家真正渴求的。

      而DeepSeek-V4發布時說的這句話,不誘于譽,不恐于誹,率道而行,端然正己,代表著一種踏實、有定力的做事風格,比起炫酷的技術展演,更精準地踩中了行業的痛處,引發了大家的共鳴。

      DeepSeek-V4發布之后的行業景觀,結合起來看,部分呈現了當下AI產業的真實縮影:國產算力+國產大模型的生態日趨茁壯,與此同時,跟風蹭流量的泡沫開始褪去,C端的熱鬧抵不過真金白銀的ROI回報,踏實做事、降低成本,向大模型要收益,成為主流導向,這也是AI模型廠商的全新競逐焦點。

      譽也好,毀也罷,用戶對V4模型自有判斷。但沒有人會否認,DeepSeek依然是國產大模型中至關重要的存在,它的選擇,也部分彰顯著中國 AI的前行方向。

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