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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。

本月行业协会通报重大传递先别急着吹10万亿美元大棋，冷思虑看懂DeepSeek到底怎么赢利

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作者 | 幼爪

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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。

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。

在马来西亚，侨批有关的遗存其实并不少见。许瑶菲说，她的前辈都曾见过真实的侨批物件。只是后来因屡次搬场，这些宝贵的老物件没能留存下来。

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