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先别急着吹10万亿美元大棋
，冷思虑看懂DeepSeek到底怎么赢利
，A级片软件

出品 | 网易智能

作者 | 幼爪

编纂 | 王凤枝

北京功夫5月23日
，X用户GDP（@bookwormengr）颁布长文《DeepSeek：一盘十万亿美元的棋》（DeepSeek's 10 trillion USD grand strategy）
，提出一个很激进的判断：按他的理解
，DeepSeek真正想做的
，可能不是靠编程订阅、多模态利用或API账单赢利
，而是用模型架构和开源生态
，撬动一套更低成本的AI硬件产业链
。

这个说法很大
，也很容易被写成“梁文锋下一盘大棋”的爽文
。但它真正有价值的处所
，不在于“10万亿美元」剽个数字有多正确
，而在于它把一个持久被忽略的问题摆到了台前：若是DeepSeek不急着卖高价套餐
，也不急着把每个能力都产品化
，它到底在追什么？

观察DeepSeek不能只盯收入表
，更要当作本曲线
。它做的好多技术选择
，都在把大模型训练和推理从“高度依赖最贵硬件”推向“能够调动更多类型的硬件”
。若是这条路走通
，DeepSeek的贸易价值不定重要来自今天的API账单
，而可能来自它对整个AI算力生态的影响力
。

问题不是DeepSeek会不会赢利
，而是它想在哪一层赢利

从前一年
，国内表大模型公司的贸易化蹊径逐步清澈：卖会员、卖API、卖企业版、卖代码副手、卖办公入口、卖多模态能力
。智谱、月之暗面、MiniMax、OpenAI、Anthropic、Google
，大体都在这个框架里竞争
。

DeepSeek显得有点畸形
。

它持久强调开源
，频仍颁布技术细节；API价值打得很低；在多模态、语音、视频这些更容易被通常用户感知的产品状态上
，它并没有像其他公司那样冲到最前面
。5月下旬
，DeepSeek又将V4-Pro的75% API折扣将转为持久价值
，价值区间被压到每百万token几分钱到几元人民币的水平
。

若是只用“模型公司靠API赢利”的框架看
，DeepSeek像是在自动压低短期变现空间
。

但换一个角度看
，它可能不是不赢利
，而是不想只在最浅的一层赢利
。卖API、卖订阅
，是利用层和服务层的收入；改写推理成本、缓存成本、硬件适配成本
，则会造成基础设施层的价值拟订合同价权
。后一种价值不愿定立刻体此刻账单上
，但一旦形成生态依赖
，天花板可能更高
。

这里必要把“基础设施层赢利”拆开看
。它可能蕴含两类器材：一类是更容易验证的直接贸易铺排
，好比和硬件、存储、推理框架厂商萦绕采购、适配、交付形成持久合作；另一类是更难量化的生态定价权
，也就是当一套模型架构和工程路线造成事实标定时
，DeepSeek作为工作负载界说者获得的话语权
。前者更像合同
，后者更像平台影响力
。

所以这篇长文最有意思的处所就在这里：DeepSeek不是只在和OpenAI、Anthropic、Kimi、智谱比模型分数
，它可能在试图扭转“什么硬件能跑大模型”
。

多模态没抢跑
，也能够放在这个框架里理解
。DeepSeek在视频、语音、消费级入口和编程订阅上都没有冲到最前面
，这当然可能是短板；但若是它当前优先级是重写成本曲线
，那么先解决模型怎么更省、缓存怎么更幼、长高低文怎么不把硬件拖垮
，也是一种阶段选择
。

KV缓存这件幼事
，可能是大模型成本的关键入口

通常读者不必要记住所有技术名词
，但必要理解一个根基逻辑：大模型回覆问题时
，不只是“算一下答案」剽么单一
。它在长对话、长文档、智能体工作中
，必要保留大量高低文信息
。这个高低文影象通；嵝纬蒏V缓存
，占用昂贵的高带宽显存
。

高低文越长
，缓存越大；工作越复杂
，缓存越值钱
。

这也是长高低文、智能体、多轮工具挪用变贵的重要原因之一
。模型不是只在输出时花钱
，它还要为“记住前面发生了什么”持续付成本
。

从DeepSeek-V2起头
，混合专家模型（MoE）和多头潜在把稳力（MLA）就成了它压低训练与推理成本的关键路线之一
。DeepSeek-V2论文称
，相比DeepSeek 67B
，V2训练成本降低42.5%
，KV缓存削减93.3%
。这注明DeepSeek不是只在做榜单成就
，而是在持续压低一致能力背后的资源亏损
。

原文给了一组更直观的KV缓存对比
。按100万高低文、KV精度8 bit、indexer精度16 bit估算
，DeepSeek V4只必要约5.48GB HBM
，GLM5必要60GB HBM
，Qwen3-235B-A22B必要约89GB HBM
。这不是百分之几十的差距
，而是十几倍的差距
。

原文进一步把这个逻辑推到硬件层：若是KV缓存足够幼
，一部门长时KV缓存就能够更有效地放到SSD、NAND闪存或其他表部存储系统中
，而不是持久占用昂贵的HBM
。

这不是一个幼优化
。

HBM是当前AI硬件里最贵、最紧缺的部门之一
。谁能削减对HBM的依赖
，谁就能降低部署门槛
，也能让更多非英伟达系统的芯片有机遇进入大模型工作负载
。对中国AI产衣反说
，这一点尤其关键：若是在最先进GPU和先进封装上持久受限
，那么把部门压力转移到存储、内存、软件调度和模型架构上
，就是一条现实路线
。

更进一步
，原文还把这套思路扩大到LPDDR、Engram和TileLang等方向：一壁把部门推算压力转成更便宜的内存接见
，一壁降低分歧硬件平台上的适配门槛
；痪浠八
，DeepSeek想改的可能不是某一块显存
，而是模型、缓存、存储、内存、编译和芯片之间的分工
。

所以
，DeepSeek的廉价API不愿定只是“补助用户”
。它也可能是在展示一件事：当模型架构、缓存系统和硬件供给共同改善
，推理价值就可能被重新定价
。

开源不是慈悲
，可能是在扩散尺度

DeepSeek的另一个畸形点是开源
。

好多公司会把模型能力当成护城河
，能不公开就不公开
。DeepSeek却持续把大量模型、论文和技术路线放出来
。这容易让人感触它“太梦想主义”
，甚至不像一家要赢利的公司
。

但开源也可所以贸易战术
。

若是DeepSeek的架组成为其他模型公司、开发者、芯片厂商、推理框架的共同参考
，它就不只是颁布了几个模型
，而是在推动一种成本结组成为事实尺度
。别人学它的MoE、MLA、缓存压缩、推理优化
，短期看像是“抄作业”；持久看
，也可能是在把整个生态往DeepSeek善于的方向拉
。

这和安卓、Linux、Chromium这类开源生态
，甚至CUDA这样的事实尺度生态
，有类似之处
？醋陨聿坏抛诿挥忻骋准壑
。真正关键的是：谁界说接口
，谁堆集工程经验
，谁最懂这套系统在真实规模下怎么跑
。

DeepSeek若是能让更多国产芯片、存储、网络和推理框架萦绕它的模型个性做适配
，它就会从“模型供给商”造成“工作负载界说者”
。这比卖单个订阅更靠近基础设施生意
。

OpenAI和AMD的合作
，提供了一个产业协同模板

原文里提到的一个类比很重要：OpenAI和AMD的合作
。

AMD在2025年10月披露
，OpenAI将部署AMD Instinct GPU
，第一阶段对应1吉瓦算力
，持久合作规模最高可扩大到6吉瓦
。和谈还设置了随部署规模、技术交付和商衣凤程碑推动的激励铺排
。

这类铺排的重点不是金融条款
，而是产业逻辑：OpenAI必要大量算力
，AMD必要一个能证明其AI芯片可用的大客户
。双方把需要、适配和交付绑定在一路
，形成“模型需要牵引硬件
，硬件反过来支持模型扩张”的关系
。

把这个模板放到DeepSeek身上
，就能理解原文的斗胆揣摩：DeepSeek将来不愿定只靠卖API赢利
，它也可能通过与存储、ASIC、GPU、CPU、网络和推理框架公司深度合作
，在国产AI硬件生态扩张中获得更强的话语权
。

但这个类迸仔显著局限
。OpenAI能和AMD形成这种合作
，是由于它承诺了巨大的算力部署规模
。DeepSeek目前公开可见的算力规模远幼于OpenAI
，它能给国内硬件厂商带来的直接采购量
，是否足以换取对等的贸易铺排
，仍是未知数
，也没有公开文件能证明DeepSeek已经签了类似和谈
。

更稳妥的说法是：若是DeepSeek真的能降低硬件门槛
，它对硬件公司的价值就不只是“客户”
，而可能是“让你的硬件跑得起来”的关键同伴
。这个方向并不怪诞
，但还必要真实合作、硬件适配和贸易和谈来验证
。

但“10万亿美元”不能当事实
，只能当如果

这篇长文能够读
，也必须降温读
。

第一
，10万亿美元产业链这个数字只是战术设想
，不是已经发生的市场规模
。海表AI有关上市公司已经形成重大市值
，不代表中国肯定能复造一致规模
，也不代表DeepSeek肯定能拿到其中一大块
。

第二
，DeepSeek是否真的会通过硬件合作、采购和谈、生态绑定赢利
，目前短缺公开证据
。OpenAI和AMD的合作有公开披露文件可查
，DeepSeek与国内硬件厂商是否存在类似铺排
，还不能凭逻辑推演当事实
。

第三
，技术路线能降低成本
，不蹬宗贸易路线肯定成功
。国产GPU、ASIC、存储、网络、编译器、推理框架都必要真实工程验证
。模型架构再美丽
，也要落到不变性、吞吐、开发者工具、企业服务和生态迁徙成本上
。

第四
，除非成本优势足够强
，不然DeepSeek持久廉价也会晤对现金流压力
；∩枋┕灸芄唤渤志蒙
，但训练前沿模型、做强化进建后训练、追AGI
，都是极贵的事件
。廉价战术必须有足够强的融资、硬件合作或成本优势支持
。

所以
，这篇文章不能读成“DeepSeek肯定会成为万亿美元公司”
。更稳妥的读法是：它提供了一个观察DeepSeek的新框架
。

真正值得跟踪的是三条线

接下来
，若是要判断这套如果是不是在造成现实
，不能只看DeepSeek有没有发新模型
。

第一
，看价值
。

若是DeepSeek持续把长高低文、缓存射钟注推理输出价值压到极低
，同时服务还能不变
，注明它的成本优势不是标语
。价值是最硬的贸易信号
。

第二
，看硬件适配
。

将来若是越来越多国产芯片、存储、推理框架公开强调与DeepSeek模型的深度适配
，或者出现萦绕DeepSeek工作负载优化的基础设施项目
，那就注明它在成为硬件生态的牵引力
。

第三
，看论文和工程开源
。

DeepSeek是否持续公开底层架构、推理优化、缓存治理、强化进建后训练和长高低文有关技术
，会决定它是在做一个封关模型公司
，还是在扩散一套行业步骤
。

这三条线
，比“某次融资估值几多”“某个榜单排第几”更重要
。

DeepSeek最像一家什么公司？

若是用旧分类
，DeepSeek很难归类
。

它不是纯利用公司
，由于它没有把所有精力放在用户界面和订阅收入上
。

它也不是传统云厂商
，由于它没有先建一个封关平台
，再把客户锁进来
。

它当然是模型公司
，但又不像只靠关源模型收费的西方尝试室
。

更正确的说法也许是：DeepSeek像一家用模型界说硬件需要的基础设施公司
。

它的主题资产不只是某一次榜单成就
，而是持续用更低成本做出靠近前沿的模型
。只有模型能力站得住
，硬件厂商、推理框架和开发者才有动力萦绕它做适配；也只有成本曲线真的被压下来
，所谓“基础设施话语权”才有贸易寓意
。

原文最有价值的处所
，不是夸DeepSeek“下大棋”
，而是提醒我们：AI公司的贸易模式可能不只发生在用户付费那一层
。更大的贸易空间
，可能藏在谁能扭转算力产业链的成本结构里
。

若是DeepSeek最终只是廉价卖API
，那它会成为一个强模型供给商
。

但若是它真的把国产存储、芯片、推理框架和开源模型生态串起来
，那它竞争的就不是今天的订阅收入
，而是将来AI基础设施的话语权
。

从它目前的技术选择、价值行为和开源节拍来看
，它更靠近后者
。但这条路能不能走通
，将来6到12个月的硬件适配进展
，会给出比任何融资新闻更清澈的答案
。