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猫眼影戏记者 李怡青 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
「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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