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DeepSeek R1發(fā)布一年了,不卷功能、不融資、不著急,憑什么「硬控」硅谷

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「服務(wù)器繁忙,請稍后再試。」

一年前,我也是被這句話硬控的用戶之一。


DeepSeek 帶著 R1 在一年前的今天(2025.1.20)橫空出世,一出場就吸引了全球的目光。

那時候?yàn)榱四茼槙秤蒙?DeepSeek,我翻遍了自部署教程,也下載過不少號稱「XX - DeepSeek 滿血版」的各類應(yīng)用。


一年后,說實(shí)話,我打開 DeepSeek 的頻率少了很多。

豆包能搜索、能生圖,千問接入了淘寶和高德,元寶有實(shí)時語音對話和微信公眾號的內(nèi)容生態(tài);更不用說海外的 ChatGPT、Gemini 等 SOTA 模型產(chǎn)品。

當(dāng)這些全能 AI 助手把功能列表越拉越長時,我也很現(xiàn)實(shí)地問自己:「有更方便的,為什么還要守著 DeepSeek?」

于是,DeepSeek 在我的手機(jī)里從第一屏掉到了第二屏,從每天必開變成了偶爾想起。

看一眼 App Store 的排行榜,這種「變心」又似乎不是我一個人的錯覺。


▲ 免費(fèi)應(yīng)用下載榜的前三名,已經(jīng)被國產(chǎn)互聯(lián)網(wǎng)大廠的「御三家」包攬,而曾經(jīng)霸榜的 DeepSeek,已經(jīng)悄悄來到了第七名。

在一眾恨不得把全能、多模態(tài)、AI 搜索寫在臉上的競品里,DeepSeek 顯得格格不入,51.7 MB 的極簡安裝包,不追熱點(diǎn),不卷宣發(fā),甚至連視覺推理和多模態(tài)功能都還沒上。

但這正是最有意思的地方。表面上看,它似乎真的「掉隊(duì)」了,但實(shí)際是 DeepSeek 相關(guān)的模型調(diào)用仍是多數(shù)平臺的首選。

而當(dāng)我試圖總結(jié) DeepSeek 過去這一年的動作,把視線從這個單一的下載榜單移開,去看全球的 AI 發(fā)展,了解為什么它如此地不慌不忙,以及即將發(fā)布的 V4,又準(zhǔn)備給這個行業(yè)帶來什么新的震動;我發(fā)現(xiàn)這個「第七名」對 DeepSeek 來說毫無含金量,它一直是那個讓巨頭們真正睡不著覺的「幽靈」。

掉隊(duì)?DeepSeek 有自己的節(jié)奏

當(dāng)全球的 AI 巨頭都在被資本裹挾著,通過商業(yè)化來換取利潤時,DeepSeek 活得像是一個唯一的自由球員?纯此母偁帉κ謧,無論是國內(nèi)剛剛港股上市的智譜和 MiniMax,還是國外瘋狂卷投資的 OpenAI 和 Anthropic。

為了維持昂貴的算力競賽,就連馬斯克都無法拒絕資本的誘惑,前幾天剛剛才為 xAI 融了 200 億美元。

但 DeepSeek 至今保持著「零外部融資」的記錄。


▲年度私募百強(qiáng)榜,按照公司平均收益排名,幻方量化位于第七名,百億以上規(guī)模排名第二|圖片來源:https://www.simuwang.com/news/285109.html

在這個所有人都急著變現(xiàn)、急著向投資人交作業(yè)的時代,DeepSeek 之所以敢掉隊(duì),是因?yàn)樗澈笳局慌_超級「印鈔機(jī)」,幻方量化。

作為 DeepSeek 的母公司,這家量化基金在去年實(shí)現(xiàn)了超高的 53% 回報率,利潤超過 7 億美元(約合人民幣 50 億元)。

梁文鋒直接用這筆老錢,來供養(yǎng)「DeepSeek AGI」的新夢。這種模式,也讓 DeepSeek 極其奢侈地?fù)碛辛藢疱X的掌控權(quán)。


  • 沒有資方的指手畫腳。
  • 沒有大公司病,許多拿了巨額融資的實(shí)驗(yàn)室,陷入了紙面富貴的虛榮和內(nèi)耗,就像最近頻頻爆出有員工離職的 Thinking Machine Lab;還有小扎的 Meta AI 實(shí)驗(yàn)室各種緋聞。
  • 只對技術(shù)負(fù)責(zé), 因?yàn)闆]有外部估值壓力,DeepSeek 不需要為了財報好看而急于推出全能 App,也不需要為了迎合市場熱點(diǎn)去卷多模態(tài)。它只需要對技術(shù)負(fù)責(zé),而不是對財務(wù)報表負(fù)責(zé)。

App Store 的下載量排名,對于一家需要向 VC 證明「日活增長」的創(chuàng)業(yè)公司來說是命門。但對于一家只對 AI 發(fā)展負(fù)責(zé)、不僅不缺錢還不想被錢通過 KPI 控制的實(shí)驗(yàn)室來說,這些有關(guān)市場的排名掉隊(duì),或許正是它得以保持專注、免受外界噪音干擾的最佳保護(hù)色。


▲ 更何況,根據(jù) QuestMobile 的報告,DeepSeek 的影響力完全沒有「掉隊(duì)」

改變生活,也影響了世界 AI 軍備競賽

即便 DeepSeek 可能根本不在意,我們是否已經(jīng)選擇了其他更好用的 AI 應(yīng)用,但它過去這一年帶來的影響,可以說各行各業(yè)都沒有錯過。

硅谷的「DeepSeek 震撼」

最開始的 DeepSeek,不僅僅是一個好用的工具,更像是一個風(fēng)向標(biāo),用一種極其高效且低成本的方式,打碎了硅谷巨頭們精心編織的高門檻神話。


▲ 圖片來源:https://openaiglobalaffairs.substack.com/p/deepseek-at-1

如果說一年前的 AI 競賽是比誰的顯卡多、誰的模型參數(shù)大,那么 DeepSeek 的出現(xiàn),硬生生把這場競賽的規(guī)則改寫了。在 OpenAI 及其內(nèi)部團(tuán)隊(duì)(The Prompt) 的最近發(fā)布總結(jié)回顧中,他們不得不承認(rèn),

DeepSeek R1 的發(fā)布在當(dāng)時給 AI 競賽帶來了「極大的震動(jolted)」,甚至被形容為一場「地震級的沖擊(seismic shock)」。

DeepSeek 一直在用實(shí)際行動證明,頂尖的模型能力,不需要天價的算力堆砌。

根據(jù) ICIS 情報服務(wù)公司最近的分析,DeepSeek 的崛起徹底打破了算力決定論。它向世界展示了,即使在芯片受到限制、成本極其有限的情況下,依然可以訓(xùn)練出性能比肩美國頂尖系統(tǒng)的模型。


▲ AI 競賽正在演變成一場漫長的馬拉松|圖片來源:https://www.icis.com/asian-chemical-connections/2026/01/a-year-on-from-deepseek-us-versus-china-in-the-ai-race/

這直接導(dǎo)致了全球 AI 競賽從「造出最聰明的模型」,轉(zhuǎn)向了「誰能把模型做得更高效、更便宜、更易于部署」。

微軟報告里的「另類」增長

當(dāng)硅谷巨頭們還在爭奪付費(fèi)訂閱用戶時,DeepSeek 也開始在被巨頭遺忘的地方扎根。

在微軟上周發(fā)布的《2025 全球 AI 普及報告》中,DeepSeek 的崛起被列為 2025 年「最意想不到的發(fā)展之一」。報告揭示了一個有意思的數(shù)據(jù):

  • 非洲使用率高:因?yàn)?DeepSeek 的免費(fèi)策略和開源屬性,消除了昂貴的訂閱費(fèi)和信用卡門檻。它在非洲的使用率是其他地區(qū)的 2 到 4 倍。
  • 占領(lǐng)受限市場: 在那些美國科技巨頭難以觸達(dá)或服務(wù)受限的地區(qū),DeepSeek 幾乎成了唯一的選擇。數(shù)據(jù)顯示,它國內(nèi)的市場份額高達(dá) 89%,在白俄羅斯達(dá)到 56%,在古巴也有 49%。

微軟在報告里也不得不承認(rèn),DeepSeek 的成功更加確定了,AI 的普及不僅取決于模型有多強(qiáng),更取決于誰能用得起。


▲全球南方地區(qū) AI 普及的程度還有很大的提升空間|https://www.microsoft.com/en-us/corporate-responsibility/topics/ai-economy-institute/reports/global-ai-adoption-2025/

下一個十億級 AI 用戶,可能不會來自傳統(tǒng)的科技中心,而是來自 DeepSeek 覆蓋的這些地區(qū)。

歐洲:我們也要做 DeepSeek

不僅是硅谷,DeepSeek 的影響跨越了整個地球,歐洲也不例外。

歐洲一直是被動地使用美國的 AI,雖然也有自己的模型 Mistral,但一直不溫不火。DeepSeek 的成功讓歐洲人看到了一條新路,既然一家資源有限的中國實(shí)驗(yàn)室能做到,歐洲為什么不行?


據(jù)連線雜志最近的一篇報道,歐洲科技界正在掀起一場「打造歐洲版 DeepSeek」的競賽。不少來自歐洲的開發(fā)者,開始打造開源大模型,其中一個叫 SOOFI 的歐洲開源項(xiàng)目更是明確表示,「我們將成為歐洲的 DeepSeek!

DeepSeek 過去這一年的影響,也加劇了歐洲對于「AI 主權(quán)」的焦慮。他們開始意識到,過度依賴美國的閉源模型是一種風(fēng)險,而 DeepSeek 這種高效、開源的模式,正是他們需要的參照。

關(guān)于 V4,有這些信息值得關(guān)注

影響還在繼續(xù),如果說一年前的 R1 是 DeepSeek 給 AI 行業(yè)的一次示范,那么即將到來的 V4,會不會又是一次反常識的操作。

根據(jù)前段時間零零散散的爆料,和最近公開的技術(shù)論文,我們梳理了關(guān)于 V4 最值得關(guān)注的三個核心信號。

1. 復(fù)刻「春節(jié)突襲」

DeepSeek 似乎偏愛在農(nóng)歷新年這個時間節(jié)點(diǎn)搞事情。有消息透露,DeepSeek 計(jì)劃在 2 月中旬(農(nóng)歷新年前后)發(fā)布新一代旗艦?zāi)P?V4。去年的 R1 也是在這個時間節(jié)點(diǎn)發(fā)布,隨后在春節(jié)假期引爆了全球關(guān)注。

不得不說,這種時機(jī)選擇避開了歐美科技圈的常規(guī)發(fā)布擁堵期,還充分用到了長假期間用戶的嘗鮮心理,確實(shí)能為病毒式的傳播埋下種子。


2. 核心能力是卷代碼和超長上下文

在通用對話已經(jīng)趨于同質(zhì)化的今天,V4 選擇了一個更硬核的突破口:生產(chǎn)力級別的代碼能力。

據(jù)接近 DeepSeek 的人士透露,V4 并沒有止步于 V3.2 在基準(zhǔn)測試上的優(yōu)異表現(xiàn),而是在內(nèi)部測試中,讓其代碼生成和處理能力,直接超越了 Anthropic 的 Claude 和 OpenAI 的 GPT 系列。


更關(guān)鍵的是,V4 試圖解決當(dāng)前編程 AI 的一大痛點(diǎn):「超長代碼提示詞」的處理。這意味著 V4 不再只是一個幫我們寫兩行腳本的助手,它試圖具備理解復(fù)雜軟件項(xiàng)目、處理大規(guī)模代碼庫的能力。

為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn),V4 也改進(jìn)了訓(xùn)練流程,確保模型在處理海量數(shù)據(jù)模式時,不會隨著訓(xùn)練深入而出現(xiàn)「退化」。

3. 關(guān)鍵技術(shù):Engram

比起 V4 模型本身,更值得關(guān)注的是 DeepSeek 在上周聯(lián)合北京大學(xué)團(tuán)隊(duì)發(fā)表的一篇重磅論文。

這篇論文揭示了 DeepSeek 能夠在算力受限下持續(xù)突圍的真正底牌,是一項(xiàng)名為 「Engram(印跡/條件記憶)」 的新技術(shù)。


HBM(高帶寬內(nèi)存)是全球 AI 算力競爭的關(guān)鍵領(lǐng)域之一,當(dāng)對手都在瘋狂囤積 H100 顯卡來堆內(nèi)存時,DeepSeek 再次走了一條不尋常的路。

  • 計(jì)算與記憶解耦: 現(xiàn)有的模型為了獲取基本信息,往往需要消耗大量昂貴的計(jì)算力來進(jìn)行檢索。Engram 技術(shù)能讓模型高效地查閱這些信息,而不需要每次都浪費(fèi)算力去計(jì)算 。
  • 省下來的寶貴算力,被專門用于處理更復(fù)雜的高層推理。
  • 研究人員稱,這種技術(shù)可以繞過顯存限制,支持模型進(jìn)行激進(jìn)的參數(shù)擴(kuò)張,模型的參數(shù)規(guī)?赡苓M(jìn)一步擴(kuò)大。


在顯卡資源日趨緊張的背景下,DeepSeek 的這篇論文好像也在說,他們從未把希望完全寄托在硬件的堆砌上。

DeepSeek 這一年的進(jìn)化,本質(zhì)上是在用反常識的方式,解決 AI 行業(yè)的常識性難題。

它一年進(jìn)賬 50 億,能夠用來訓(xùn)練出上千個 DeepSeek R1,卻沒有一味卷算力,卷顯卡,也沒有傳出要上市,要融資的消息,反而開始去研究怎么用便宜內(nèi)存替代昂貴的 HBM。

過去一年,它幾乎是完全放棄了全能模型的流量,在所有模型廠商,每月一大更,每周一小更的背景下,專注推理模型,一次又一次完善之前的推理模型論文。

這些選擇,在短期看都是「錯的」。不融資,怎么跟 OpenAI 拼資源?不做多模態(tài)的全能應(yīng)用,生圖生視頻,怎么留住用戶?規(guī)模定律還沒失效,不堆算力,怎么做出最強(qiáng)模型?


但如果把時間線拉長,這些「錯的」選擇,可能正在為 DeepSeek 的 V4 和 R2 鋪路。

這就是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(yè)化的時候,它在追逐技術(shù)極限。V4 會不會繼續(xù)這條路?還是會向「常識」妥協(xié)?答案或許就在接下來的幾周。

但至少現(xiàn)在我們知道,在 AI 這個行業(yè)里,反常識,有時候才是最大的常識。

下一次,還是 DeepSeek 時刻。

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