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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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策划:赖晗
主创:唐征宇 林箴贺 陈佛烘 颜亦阳 陈林韵
编辑:王家菁、段圣祺
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