作者:刘宛君颁布功夫:2026-06-03 01:40:34 点击数:90080

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售后服务上门服务电话,智能分配单据:先别急着吹10万亿美元大棋,冷思虑看懂DeepSeek到底怎么赢利

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 。

本月行业协会公开行业钻研成就先别急着吹10万亿美元大棋,冷思虑看懂DeepSeek到底怎么赢利

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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 。

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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 。

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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 。

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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 。

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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 。


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