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DeepSeek的十万亿美元之路：用开源撬动万亿硬件生态

DeepSeek的长期战略并非通过应用层（如编程订阅）直接变现，而是致力于通过一系列底层架构创新，重塑AI训练与推理的成本结构，并推动一个规模达10万亿美元的新硬件生态形成。其技术创新始终围绕一个核心：在高端算力受限的背景下，如何用更少的资源跑出更强的模型。例如： 1. **压缩KV Cache**：通过MLA、DSA、CSA、HSA等机制，大幅减少长上下文所需的显存（HBM）。DeepSeek V4在100万上下文长度下仅需约5.5GB HBM，远低于其他主流模型，这使得将KV Cache卸载到SSD/NAND成为经济可行的方案，降低了对紧缺的HBM的依赖。 2. **以内存换计算**：其Engram模块利用LPDDR内存进行高效的O(1)知识查找，用更便宜的内存资源节省昂贵的计算开销。 3. **提升硬件兼容性与效率**：通过MoE架构、权重流式加载、TileLang编程语言等，旨在削弱对特定硬件（如CUDA生态）的依赖，让更多国产及全球的GPU、ASIC、存储和网络芯片能够高效运行AI负载。这些创新若扩散开来，将直接惠及长江存储（NAND/SSD）、长鑫存储（LPDDR）等国内存储厂商，并为众多AI芯片厂商创造机会。DeepSeek的盈利模式可能类似于OpenAI与AMD的合作，通过深度绑定并赋能整个硬件生态，以换取股权等长期回报，从而在推动一个巨大产业形成的同时，实现自身万亿美金估值的终极目标。

marsbit05/25 13:13

marsbit05/25 13:13

DeepSeek永久降价，但梁文锋并不想做「赛博菩萨」

DeepSeek宣布将V4-Pro API的75%折扣永久化，全球同步生效，基础输入/输出价格大幅降低至0.435美元/百万Token和0.87美元/百万Token。在AI行业普遍涨价的背景下，这一逆势降价行动被社区称为“赛博菩萨”行为。但创始人梁文锋并非纯粹做慈善，而是选择了开源普惠的商业模式。当前AI行业正变得越来越贵，微软、Uber等大公司的Token预算消耗远超预期，而Anthropic、OpenAI和谷歌等巨头已在过去六个月内悄悄提价。随着用户习惯建立，AI补贴时代已结束，供需关系反转导致价格上涨。 DeepSeek的持续降价展现了一种反向定价权。其竞争力来源于多个方面：国产昇腾算力支持未来将进一步降低成本；中国相对较低的AI人才成本；最重要的是能源体系优势——中国西部绿电价格仅为欧美的1/5到1/4，且拥有完整的电力结构和“东数西算”等调度能力，电力成本占AI运营成本的60%-70%，这构成了系统性的成本优势。虽然DeepSeek V4与顶尖闭源模型仍有客观差距，且商业收入目前落后于国内其他AI公司，但其极低的推理成本（仅为GPT-5.5的约1%到11%）满足了大量实际商业场景对“勉强能用+足够便宜+足够稳定”的需求。当AI整体越贵，DeepSeek的性价比优势就越突出，其商业价值也由此体现。

marsbit05/24 12:19

marsbit05/24 12:19

知情人士：DeepSeek正在组建Harness团队，对标Claude Code

知情人士透露，DeepSeek正在内部组建一个名为“Harness”的团队，旨在开发代码智能体产品，直接对标Anthropic旗下的Claude Code。DeepSeek资深研究员陈德里在社交媒体证实了这一动向，并表示团队目标即“做DeepSeek Code Harness”。此次招聘开放了Harness产品经理和研发工程师两个关键岗位。招聘信息揭示了一个核心公式：模型（Model） + 约束与控制层（Harness） = 智能体（Agent）。这表明DeepSeek的战略重点正从单纯的模型能力竞争，转向构建连接模型与真实工作流的“中间层”。DeepSeek认为，模型之外的上下文管理、工具调用、任务规划、代码修改、终端执行等能力，才是智能体融入开发者工作流的关键。文章分析，DeepSeek此举并非简单打造代码助手插件，而是要“补齐模型通向真实工作流的中间层”，为强大的代码模型“装上双手”。过去，虽然DeepSeek的代码模型能力突出，但尚未形成高频使用的产品化工作流。Claude Code的成功证明，AI编程的竞争已转向争夺开发者工作流入口。此前，一个名为DeepSeek-TUI的开源终端智能体项目在社区走红，它展示了开发者对DeepSeek版Claude Code的强烈需求，但也凸显了官方产品的缺失。官方Harness团队的优势在于能与模型团队深度协作，实现“模型与Harness的共同进化”，并将真实任务反馈系统性地注入模型迭代，形成数据闭环。此举标志着DeepSeek在模型能力之外，开始全力构建其智能体产品的关键组成部分，正式进入以工作流为核心的“智能体战争”新阶段。

链捕手05/22 02:14

知情人士：DeepSeek正在组建Harness团队，对标Claude Code

链捕手05/22 02:14

DeepSeek融资背后的AI镜像：阿里向左，腾讯向右

DeepSeek在2026年5月启动首轮外部融资，目标500亿元、估值3500亿元，国家大基金领投。融资过程中，阿里巴巴与腾讯展现出截然不同的战略意图：阿里希望获得生态控制权，要求将DeepSeek深度整合进自身产品线，实现“焊接式”绑定；而腾讯则以小额财务投资为主，不干预技术方向，仅寻求在特定场景的合作优先权。最终阿里退出，腾讯有望以财务投资者身份入局。这折射出两大巨头在AI时代的战略分野。阿里基因是电商与闭环，倾向通过投资获取技术并融入自有生态，其AI布局强调全栈自研与控制。腾讯基因是社交与开放，习惯以资本连接而非控制外部技术，其AI策略更侧重利用投资润滑现有场景，同时加速自研模型“混元”的发展。文章还提及字节跳动的不同路径：其以重金投入自研豆包大模型，聚焦抢占C端入口，2026年AI资本支出高达2000亿元，形成了与阿里、腾讯错位的竞争态势。分析认为，未来可能形成多极格局：阿里深耕B端与云基础设施，腾讯固守社交场景的AI嵌入，字节猛攻C端独立入口。决定胜负的关键在于谁能率先让AI从工具变为生活方式。DeepSeek的融资事件，成为了观察中国互联网巨头AI战略分岔的标志性时刻。

marsbit05/18 04:43

marsbit05/18 04:43

马斯克和奥特曼对垒，谁会是“渔翁”？

埃隆·马斯克与萨姆·奥特曼之间的法律与商业对决持续发酵。马斯克指控奥特曼违背OpenAI成立时“非营利、造福人类”的初心，将其转变为估值8520亿美元的营利实体，并诉诸法律要求赔偿、恢复非营利性质及撤换管理层。OpenAI则反驳称，马斯克早年也曾推动营利化并寻求控制权，诉讼实为商业竞争手段。与此同时，双方在AI产品市场的竞争激烈。马斯克的xAI旗下Grok模型市场表现平庸，份额下滑，最终被并入SpaceX。而OpenAI则融资强劲，估值与收入快速增长，ChatGPT用户规模庞大。然而，在“两虎相争”背后，真正的“渔翁”可能正在浮现。Anthropic的Claude在收入与用户增长上紧逼甚至局部超越OpenAI，并可能获得马斯克方面的算力支持。中国AI模型如DeepSeek也在快速迭代，缩小与顶尖模型的差距。此外，提供算力等基础设施的公司持续受益。这场“世纪诉讼”无论结果如何，都已引发对AI行业治理、伦理与商业模式的深度审视。最终的赢家或许并非诉讼的任何一方，而是在激烈竞争中被炒热的整个AI生态，以及那些默默积蓄力量的第三方参与者。

marsbit05/09 04:27

marsbit05/09 04:27

一位西方学者中国 AI 实验室走访实录：谦逊、开放、不谈哲学，只想训练更好的模型

一位西方AI学者随SAIL联盟访问团走访了中国十余家AI实验室（包括月之暗面、小米、智谱等），并分享了他的观察。他印象最深的是中国AI研究者的普遍谦逊与开放氛围，他们高度认可同行工作（如频繁赞赏DeepSeek），乐于交流且多数研究将公开。这与美国实验室常有的零和竞争、谨慎封闭的氛围形成对比。中国研究者专注于模型性能的提升，热衷于技术迭代与修复缺陷，但对AI的哲学或社会影响（如失业、意识问题）讨论较少。他们大多年轻（20-25岁），许多是在读博士生同时参与业界工作，普遍认为工业界比学术界更有吸引力。此外，中国公众对AI技术表现出更积极的接受度，日常使用案例广泛，与西方民众对AI的普遍警惕形成反差。整体上，作者对中国开放的研究生态和未来的国际合作持乐观态度。

marsbit05/08 03:18

一位西方学者中国 AI 实验室走访实录：谦逊、开放、不谈哲学，只想训练更好的模型

marsbit05/08 03:18

杨植麟离“追光的月亮”还有多少个Token？

《杨植麟离“追光的月亮”还有多少个Token？》一文聚焦于月之暗面创始人杨植麟在大模型竞争中的战略焦虑与行业格局。文章通过对比DeepSeek与Kimi的技术路线、商业化策略和资本估值，揭示了中国AI独角兽面临的共同挑战。 DeepSeek以15个月沉默换来V4模型突破，强调技术深耕与开源生态，估值超200亿美元；而Kimi虽在长文本和Agent集群技术上领先，却面临商业化转化慢、巨头竞争和上市压力。杨植麟的焦虑源于技术、资本与市场的三重包围，其高估值（180亿美元）需更多收入支撑。两者技术相互借鉴，共同推动国产模型全球竞争力（中美模型差距仅2.7%），但路径分化：DeepSeek追求算力自主与成本优化，Kimi聚焦智能上限与Agent落地。文章指出，中国AI需多元竞争生态，开源模型或成主流。杨植麟的焦虑是行业缩影，其突破需更深扎根技术与市场。

marsbit04/26 11:25

DeepSeek V4炸场背后：硅谷在“造墙”，中国在“修路”

DeepSeek V4和Kimi K2.6两大国产大模型相继发布，在Hugging Face开源榜单上名列前茅，展现出中国AI开源生态的协同发展。与硅谷OpenAI、Anthropic等闭源巨头之间的“权力游戏”不同，中国厂商选择开源协作、技术共享，形成了互补共进的格局。DeepSeek V4在架构优化、国产芯片适配等方面实现突破，而Kimi则聚焦Agent工程化落地。尽管目前中国大模型厂商在商业规模上仍落后于美国，但凭借更低的训练成本、更高的调用效率及开源生态的正向循环，中国AI产业正在算力自主和技术协同中稳步推进，为未来AGI发展奠定基础。

marsbit04/26 07:03

marsbit04/26 07:03

算力受限，DeepSeek-V4凭什么开源？

4月24日，DeepSeek-V4预览版正式开源，支持1M超长上下文处理，将原本属于海外大厂的高端能力推向开源社区。尽管官方坦言受高端算力限制，V4-Pro服务吞吐有限，但其通过算法优化和架构创新，在代码生成、逻辑推理等核心任务中表现突出。 V4-Pro采用稀疏化设计，总参数量达1.6T，推理时仅激活49B参数，显著降低计算开销。团队重构注意力机制，引入KV Cache滑窗和压缩算法，有效控制长序列处理资源消耗。在多项专业评测中，V4-Pro接近甚至超越部分国际顶尖模型。同步推出的Flash版总参数量284B，激活参数仅13B，兼顾性能与成本，更适合中小企业和高频调用场景，也适配国产中低端算力芯片，推动本土算力生态发展。华为昇腾、寒武纪等国产芯片厂商迅速完成适配，但在高精度计算和供应链方面仍面临挑战。DeepSeek在人才流失和市场竞争加剧的背景下，通过V4版本展示了其技术体系的韧性和工程化能力。当前，DeepSeek正以超100亿美元估值寻求融资，有望创下国内大模型领域新高。此次发布不仅是一次技术开源，更是在算力受限的现实下，对模型能力分配和产业落地路径的一次深度探索。

marsbit04/26 00:27

marsbit04/26 00:27

DeepSeek不想只做大模型了

DeepSeek发布新一代模型V4，包含1.6万亿参数的Pro版和主打高吞吐的Flash版，均支持百万token上下文，并进一步降低API价格。此次发布的关键信息是，DeepSeek明确将未来降价与国产昇腾950算力的规模化部署直接关联，意味着其低价策略已从模型优化转向依赖国产算力生态。 V4采用MoE架构和长文本压缩技术，在代码、金融等专业任务中表现强劲，但并非全面领先，核心优势在于以更低价格提供高性能的长上下文处理能力。同时，DeepSeek通过工程优化实现了跨平台适配，已在英伟达GPU和华为昇腾NPU上验证，为国产算力进入AI关键路径提供技术实证。此外，DeepSeek近期传出寻求大额融资的消息，反映出公司面临算力投入、人才流失和商业化等多重压力。随着竞争进入算力基础设施、工程系统和资本整合的深层阶段，DeepSeek需在保持技术理想的同时，应对更重的组织与商业挑战。

marsbit04/25 01:45