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「效劳器忙碌 ,请稍后再试 。」

一年前 ,我也是被这句话硬控的用户之一 。

DeepSeek 带着 R1 在一年前的今天(2025.1.20)横空出生 ,一进场就吸引了全球的眼光 。

那时间为了能顺畅用上 DeepSeek ,我翻遍了自安排教程 ,也下载过不少号称「XX - DeepSeek 满血版」的种种应用 。

一年后 ,说真话 ,我翻开 DeepSeek 的频率少了许多 。

豆包能搜索、能生图 ,千问接入了淘宝和高德 ,元宝有实时语音对话和微信公众号的内容生态;更不必说外洋的 ChatGPT、Gemini 等 SOTA 模子产品 。

当这些万能 AI 助手把功效列表越拉越长时 ,我也很现实地问自己:「有更利便的 ,为什么还要守着 DeepSeek?」

于是 ,DeepSeek 在我的手机里从第一屏掉到了第二屏 ,从天天必开酿成了无意想起 。

看一眼 App Store 的排行榜 ,这种「变心」又似乎不是我一小我私家的错觉 。

▲ 免费应用下载榜的前三名 ,已经被国产互联网大厂的「御三家」包办 ,而一经霸榜的 DeepSeek ,已经悄悄来到了第七名 。

在一众恨不得把万能、多模态、AI 搜索写在脸上的竞品里 ,DeepSeek 显得格格不入 ,51.7 MB 的极简装置包 ,不追热门 ,不卷宣发 ,甚至连视觉推理和多模态功效都还没上 。

但这正是最有意思的地方 。外貌上看 ,它似乎真的「落伍」了 ,但现实是 DeepSeek 相关的模子挪用仍是大都平台的首选 。

而当我试图总结 DeepSeek 已往这一年的行动 ,把视线从这个简单的下载榜单移开 ,去看全球的 AI 生长 ,相识为什么它云云地不慌不忙 ,以及即将宣布的 V4 ,又准备给这个行业带来什么新的震惊;我发明这个「第七名」对 DeepSeek 来说毫无含金量 ,它一直是谁人让巨头们真正睡不着觉的「幽灵」 。

落伍?DeepSeek 有自己的节奏

当全球的 AI 巨头都在被资源裹挟着 ,通过商业化来换取利润时 ,DeepSeek 活得像是一个唯一的自由球员 ?纯此木赫惺置 ,无论是海内刚刚港股上市的智谱和 MiniMax ,照旧外洋猖獗卷投资的 OpenAI 和 Anthropic 。

为了维持腾贵的算力竞赛 ,就连马斯克都无法拒绝资源的诱惑 ,前几天刚适才为 xAI 融了 200 亿美元 。

但 DeepSeek 至今坚持着「零外部融资」的纪录 。

▲年度私募百强榜 ,凭证公司平均收益排名 ,幻方量化位于第七名 ,百亿以上规模排名第二|图片泉源:https://www.simuwang.com/news/285109.html

在这个所有人都急着变现、急着向投资人交作业的时代 ,DeepSeek 之以是敢落伍 ,是由于它背后站着一台超等「印钞机」 ,幻方量化 。

作为 DeepSeek 的母公司 ,这家量化基金在去年实现了超高的 53% 回报率 ,利润凌驾 7 亿美元(约合人民币 50 亿元) 。

梁文锋直接用这笔老钱 ,来供养「DeepSeek AGI」的新梦 。这种模式 ,也让 DeepSeek 极其奢侈地拥有了对款子的掌控权 。

没有资方的指手画脚 。没有至公司病 ,许多拿了巨额融资的实验室 ,陷入了纸面繁华的虚荣和内讧 ,就像最近一再爆出有员工去职的 Thinking Machine Lab;尚有小扎的 Meta AI 实验室种种绯闻 。只敌手艺认真 , 由于没有外部估值压力 ,DeepSeek 不需要为了财报悦目而急于推出万能 App ,也不需要为了迎合市场热门去卷多模态 。它只需要敌手艺认真 ,而不是对财务报表认真 。

App Store 的下载量排名 ,关于一家需要向 VC 证实「日活增添」的创业公司来说是命门 。但关于一家只对 AI 生长认真、不但不缺钱还不想被钱通过 KPI 控制的实验室来说 ,这些有关市场的排名落伍 ,或许正是它得以坚持专注、免受外界噪音滋扰的最佳;ど 。

▲ 更况且 ,凭证 QuestMobile 的报告 ,DeepSeek 的影响力完全没有「落伍」

改变生涯 ,也影响了天下 AI 军备竞赛

即便 DeepSeek 可能基础不在意 ,我们是否已经选择了其他更好用的 AI 应用 ,但它已往这一年带来的影响 ,可以说各行各业都没有错过 。

硅谷的「DeepSeek 震撼」

最最先的 DeepSeek ,不但仅是一个好用的工具 ,更像是一个风向标 ,用一种极其高效且低本钱的方法 ,打碎了硅谷巨头们全心编织的高门槛神话 。

▲ 图片泉源:https://openaiglobalaffairs.substack.com/p/deepseek-at-1

若是说一年前的 AI 竞赛是比谁的显卡多、谁的模子参数大 ,那么 DeepSeek 的泛起 ,硬生生把这场竞赛的规则改写了 。在 OpenAI 及其内部团队(The Prompt) 的最近宣布总结回首中 ,他们不得不认可 ,

DeepSeek R1 的宣布在其时给 AI 竞赛带来了「极大的震惊(jolted)」 ,甚至被形容为一场「地动级的攻击(seismic shock)」 。

DeepSeek 一直在用现实验动证实 ,顶尖的模子能力 ,不需要天价的算力堆砌 。

凭证 ICIS 情报效劳公司最近的剖析 ,DeepSeek 的崛起彻底突破了算力决议论 。它向天下展示了 ,纵然在芯片受到限制、本钱极其有限的情形下 ,依然可以训练出性能比肩美国顶尖系统的模子 。

▲ AI 竞赛正在演酿成一场漫长的马拉松|图片泉源:https://www.icis.com/asian-chemical-connections/2026/01/a-year-on-from-deepseek-us-versus-china-in-the-ai-race/

这直接导致了全球 AI 竞赛从「造出最智慧的模子」 ,转向了「谁能把模子做得更高效、更自制、更易于安排」 。

微软报告里的「另类」增添

当硅谷巨头们还在争取付费订阅用户时 ,DeepSeek 也最先在被巨头遗忘的地方扎根 。

在微软上周宣布的《2025 全球 AI 普及报告》中 ,DeepSeek 的崛起被列为 2025 年「最意想不到的生长之一」 。报告展现了一个有意思的数据:

非洲使用率高:由于 DeepSeek 的免费战略和开源属性 ,消除了腾贵的订阅费和信用卡门槛 。它在非洲的使用率是其他地区的 2 到 4 倍 。占领受限市 。 在那些美国科技巨头难以触达或效劳受限的地区 ,DeepSeek 险些成了唯一的选择 。数据显示 ,它海内的市场份额高达 89% ,在白俄罗斯抵达 56% ,在古巴也有 49% 。

微软在报告里也不得不认可 ,DeepSeek 的乐成越发确定了 ,AI 的普及不但取决于模子有多强 ,更取决于谁能用得起 。

▲全球南方地区 AI 普及的水平尚有很大的提升空间|https://www.microsoft.com/en-us/corporate-responsibility/topics/ai-economy-institute/reports/global-ai-adoption-2025/

下一个十亿级 AI 用户 ,可能不会来自古板的科技中心 ,而是来自 DeepSeek 笼罩的这些地区 。

欧洲:我们也要做 DeepSeek

不但是硅谷 ,DeepSeek 的影响跨越了整个地球 ,欧洲也不破例 。

欧洲一直是被动地使用美国的 AI ,虽然也有自己的模子 Mistral ,但一直不温不火 。DeepSeek 的乐成让欧洲人看到了一条新路 ,既然一家资源有限的中国实验室能做到 ,欧洲为什么不可?

据连线杂志最近的一篇报道 ,欧洲科技界正在掀起一场「打造欧洲版 DeepSeek」的竞赛 。不少来自欧洲的开发者 ,最先打造开源大模子 ,其中一个叫 SOOFI 的欧洲开源项目更是明确体现 ,「我们将成为欧洲的 DeepSeek 。」

DeepSeek 已往这一年的影响 ,也加剧了欧洲关于「AI 主权」的焦虑 。他们最先意识到 ,太过依赖美国的闭源模子是一种危害 ,而 DeepSeek 这种高效、开源的模式 ,正是他们需要的参照 。

关于 V4 ,有这些信息值得关注

影响还在继续 ,若是说一年前的 R1 是 DeepSeek 给 AI 行业的一次树模 ,那么即将到来的 V4 ,会不会又是一次反知识的操作 。

凭证前段时间零零星散的爆料 ,和最近果真的手艺论文 ,我们梳理了关于 V4 最值得关注的三个焦点信号 。

1. 复刻「春节突袭」

DeepSeek 似乎偏幸在夏历新年这个时间节点搞事情 。有新闻透露 ,DeepSeek 妄想在 2 月中旬(夏历新年前后)宣布新一代旗舰模子 V4 。去年的 R1 也是在这个时间节点宣布 ,随后在春节假期引爆了全球关注 。

不得不说 ,这种时机选择避开了西欧科技圈的通例宣布拥堵期 ,还充适用到了长假时代用户的尝鲜心理 ,确实能为病毒式的撒播埋下种子 。

2. 焦点能力是卷代码和超长上下文

在通用对话已经趋于同质化的今天 ,V4 选择了一个更硬核的突破口:生产力级别的代码能力 。

据靠近 DeepSeek 的人士透露 ,V4 并没有止步于 V3.2 在基准测试上的优异体现 ,而是在内部测试中 ,让其代码天生和处置惩罚能力 ,直接逾越了 Anthropic 的 Claude 和 OpenAI 的 GPT 系列 。

更要害的是 ,V4 试图解决目今编程 AI 的一大痛点:「超长代码提醒词」的处置惩罚 。这意味着 V4 不再只是一个帮我们写两行剧本的助手 ,它试图具备明确重大软件项目、处置惩罚大规模代码库的能力 。

为了实现这一点 ,V4 也刷新了训练流程 ,确保模子在处置惩罚海量数据模式时 ,不会随着训练深入而泛起「退化」 。

3. 要害手艺:Engram

比起 V4 模子自己 ,更值得关注的是 DeepSeek 在上周联合北京大学团队揭晓的一篇重磅论文 。

这篇论文展现了 DeepSeek 能够在算力受限下一连突围的真正底牌 ,是一项名为 「Engram(印迹/条件影象)」 的新手艺 。

HBM(高带宽内存)是全球 AI 算力竞争的要害领域之一 ,当敌手都在猖獗囤积 H100 显卡来堆内存时 ,DeepSeek 再次走了一条不寻常的路 。

盘算与影象解耦: 现有的模子为了获取基本信息 ,往往需要消耗大宗腾贵的盘算力来举行检索 。Engram 手艺能让模子高效地查阅这些信息 ,而不需要每次都铺张算力去盘算 。省下来的名贵算力 ,被专门用于处置惩罚更重大的高层推理 。研究职员称 ,这种手艺可以绕过显存限制 ,支持模子举行激进的参数扩张 ,模子的参数规?赡芙徊嚼┐ 。

在显卡资源日趋主要的配景下 ,DeepSeek 的这篇论文似乎也在说 ,他们从未把希望完全寄托在硬件的堆砌上 。

DeepSeek 这一年的进化 ,实质上是在用反知识的方法 ,解决 AI 行业的知识性难题 。

它一年进账 50 亿 ,能够用来训练出上千个 DeepSeek R1 ,却没有一味卷算力 ,卷显卡 ,也没有传出要上市 ,要融资的新闻 ,反而最先去研究怎么用自制内存替换腾贵的 HBM 。

已往一年 ,它险些是完全放弃了万能模子的流量 ,在所有模子厂商 ,每月一大更 ,每周一小更的配景下 ,专注推理模子 ,一次又一次完善之前的推理模子论文 。

这些选择 ,在短期看都是「错的」 。不融资 ,怎么跟 OpenAI 拼资源?不做多模态的万能应用 ,生图生视频 ,怎么留住用户?规模定律还没失效 ,不堆算力 ,怎么做出最强模子?

但若是把时间线拉长 ,这些「错的」选择 ,可能正在为 DeepSeek 的 V4 和 R2 铺路 。

这就是DeepSeek的底色 ,在所有人都在卷资源的时间 ,它在卷效率;在所有人都在追逐商业化的时间 ,它在追逐手艺极限 。V4 会不会继续这条路?照旧会向「知识」妥协?谜底或许就在接下来的几周 。

但至少现在我们知道 ,在 AI 这个行业里 ,反知识 ,有时间才是最大的知识 。

下一次 ,照旧 DeepSeek 时刻 。

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