DeepSeek的初衷，是印證條條大路通羅馬。

生成式AI革命爆發(fā)之后，大模型站上了風口，而算力成為衡量大模型能力的核心指標之一，在力大飛磚的簡單思維之下，硅谷將算力塑造為皇冠上的明珠，被視為難以企及的力量。

于是乎，算力緊張成為行業(yè)的關鍵詞，令AI成本長期居高不下。

此背景下，DeepSeek通過算法優(yōu)化等手段降低了AI成本，用最少的資源達到最大的效果，為行業(yè)花小錢辦大事提供了新的思路和方向。

圖源：DeepSeek官網(wǎng)

這意味著，擴大算力并非AI進化的唯一途徑。

斯坦福大學人工智能實驗室主任吳恩達：近年來，圍繞‘擴大模型規(guī)模能夠推動AI進步’的觀點備受追捧。事實上，我曾是這一理念的早期支持者。

不難看出，消解算力壁壘才是DeepSeek的真正影響。

巧的是，這也是全球互聯(lián)網(wǎng)巨頭共同的夙愿：唯有不斷降低成本，AI普惠才可以從夢想照進現(xiàn)實，從而顛覆傳統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)格局與商業(yè)模式。

更為重要的是，可以錯位競爭。

DeepSeek創(chuàng)始人梁文鋒表示：長遠來說，我們希望形成一種生態(tài)，就是業(yè)界直接使用我們的技術和產(chǎn)出，我們只負責基礎模型和前沿的創(chuàng)新，然后其他公司在DeepSeek 的基礎上構建To B、To C的業(yè)務。

關于此，從BAT們的態(tài)度就可見一斑。

QuestMobile的數(shù)據(jù)顯示，DeepSeek的日活躍用戶數(shù)已突破3000萬大關，創(chuàng)造了史上最快達成這一成就的新紀錄。

隨之而來的則是，服務器繁忙，請稍后再試屢屢被用戶詬病。

屢屢被用戶詬病

騰訊云、阿里云、京東云、華為云、火山引擎、百度智能云等紛紛伸出援手，滿足外界對DeepSeek不斷增長的推理需求。

譬如，京東云上線DeepSeek-R1和DeepSeek-V3模型，支持公有云在線部署、專混私有化實例部署兩種模式。

再譬如，騰訊云支持開發(fā)者將滿血版DeepSeek 接入微信小程序，可實現(xiàn)智能對話、文本生成等功能。

天使投資人、資深人工智能專家郭濤認為DeepSeek不會沖擊行業(yè)原有的競爭格局：文心一言、通義千問等AI大模型都已建立起完善的生態(tài)體系，且背后有百度、阿里巴巴等強大企業(yè)的支持，技術實力雄厚，能夠持續(xù)投入研發(fā)進行技術迭代升級。

以上可見，BAT們對DeepSeek的態(tài)度頗為友好，這背后的緣由有三。

首先，降本一直進行中。

DeepSeek之前，BAT們就在不斷推動AI降低成本，也取得非常不錯的成就，共同推動大模型定價進入厘時代。

事實上，BAT們的創(chuàng)新也可圈可點。

譬如，字節(jié)跳動設計了一個全新的稀疏模型架構UltraMem，有效解決了傳統(tǒng)主流MoE架構存在的推理時高額訪存問題，從而提升推理速度2倍至6倍，推理成本最高可降低83%。

上述架構創(chuàng)新，與DeepSeek有異曲同工之妙。

再譬如，百度點亮國內(nèi)首個自研萬卡集群，有效解決了過去算力價格高以及無法穩(wěn)定應用的問題，通過集群效能最大化達到降低單位算力成本的目的。

今天，創(chuàng)新速度比以往都快得多。摩爾定律中，每18個月，性能就會翻倍，價格減半；如今，大模型推理成本每年能降低90%以上。李彥宏稱。

圖源：AI產(chǎn)品榜

其次，模型蒸餾成為競爭新高地。

模型蒸餾成為獲取低成本AI的重要路徑，進一步降低了大模型的門檻，為AI落地走進千家萬戶提供了更多的可能。

李飛飛團隊訓練出的s1人工智能推理模型，就是其中的代表。

s1人工智能推理模型以阿里巴巴通義千問為基座模型進行微調(diào)，蒸餾了谷歌推理模型Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental的1000個樣本，在數(shù)學和編碼能力測試中的表現(xiàn)與OpenAI的o1和DeepSeek的R1等尖端推理模型類似，耗費不到50美元。

換而言之，模型蒸餾為行業(yè)指明一個新的前進方向。

德邦證券的研究表明，2025年將是模型蒸餾技術的爆發(fā)年，AI應用的成本有望大幅下降，模型能力也將全面提升；通過引導和支持，AI模型不僅能夠在云端獲取巨大的優(yōu)勢，也能在邊緣計算等端側應用中發(fā)揮重要作用。

如此一來，BAT們有了更大的發(fā)力空間，沒有與DeepSeek較勁的必要。

中國首席經(jīng)濟學家論壇理事劉煜輝表示：現(xiàn)實世界可以用來訓練AI模型的數(shù)據(jù)資料已經(jīng)耗盡，現(xiàn)在大家都是相互借鑒數(shù)據(jù)相互蒸餾，大家的模型水平根本拉不開差距，拼的就是誰能夠找到新的應用場景、誰能率先把價格打下來。

再次，不排除結下善緣的可能。

種種跡象表明，DeepSeek雖然初期拒絕了融資，但隨著規(guī)模不斷擴大，資源瓶頸問題肉眼可見，成為一個棘手的問題。

一名私募人士告訴鋅刻度：DeepSeek背靠的幻方量化雖然是千億元體量，但客戶的錢不等于幻方的錢，更不等于可以投入的錢，遲早需要尋找外援。

實際上，量化并不能長時間躺贏。

幻方量化CEO陸政哲曾坦言：迅速崛起、規(guī)?？焖俜糯蟆⒂诛w快衰落消失，這仿佛是量化行業(yè)的死循環(huán)，像懸在我們頭上的達摩克利斯之劍。

從這個角度來看，BAT們可以在算力、數(shù)據(jù)、場景等全方位助力DeepSeek，大家各取所需實現(xiàn)雙贏。

實際上，BAT們一直青睞富有特色的AI初創(chuàng)企業(yè)，被譽為AI六小龍的智譜AI、月之暗面、百川智能、零一萬物、階躍星辰、MiniMax，背后不乏騰訊、小米、美團、阿里巴巴等身影。

總而言之，AI創(chuàng)新是一場馬拉松而非短跑，比拼的是耐力與毅力，無論BAT們這樣的頭部選手，還是DeepSeek這樣的初創(chuàng)企業(yè)，都有彎道超車的機會，相互借力與借鑒才可以共同提高，大家都有美好的未來。

那么，神話DeepSeek大可不必。