來源：DOIT傳媒

導讀

DeepSeek近期動作不斷，一邊悄悄更新界面，一邊推進算力適配，每一步都戳中當下國產(chǎn)AI的核心痛點。

4月8日凌晨，DeepSeek網(wǎng)頁版和App悄然新增了“快速模式”與“專家模式”入口，帶圖標的“視覺模式”也在灰度測試中。外界普遍認為，這是為即將發(fā)布的新一代V4模型做鋪墊。而同步推進的另一條“暗線”，則是V4與華為昇騰AI芯片、CANN架構(gòu)的全棧深度適配，目前已進入最終調(diào)優(yōu)階段，四月底將推商用版本。這并非簡單的模型搬家，而是從底層算子到算力調(diào)度的全鏈路協(xié)同優(yōu)化。

分層模式的背后：

算力焦慮與AI敘事的變局

DeepSeek的分層模式，本質(zhì)上是一種“按需調(diào)用算力”的成本控制機制。快速模式應(yīng)對日常對話，專家模式攻堅復(fù)雜推理，這種精細劃分，直指當下整個行業(yè)的核心矛盾——算力供給的增速，已遠遠跟不上Token消耗的指數(shù)級膨脹。

截至2026年3月，中國AI大模型日均Token調(diào)用量已突破140萬億，較2024年初增長超千倍。

Anthropic近期對Claude訂閱服務(wù)動刀，限制高消耗的第三方集成，只因有用戶以200美元訂閱費燒掉5000美元算力。前DeepSeek核心成員羅福莉精準點破：真正的出路不是更便宜的Token，而是高效模型與合理框架的協(xié)同。DeepSeek自身也飽受算力陣痛，今年已發(fā)生7次大規(guī)模服務(wù)中斷，分層既是分流減壓，也是付費體系搭建的前奏。

更值得關(guān)注的是，DeepSeek“斷更”的這一年里，中國AI的敘事已從單點突破轉(zhuǎn)向“中國團、中國鏈、中國環(huán)”的體系化競爭。 字節(jié)、阿里、騰訊、百度組成的“四大廠”，加上沖刺上市的“六小虎”，構(gòu)成了一個具有集群競爭力的產(chǎn)業(yè)軍團。從芯片算力到應(yīng)用生態(tài)的全鏈貫通，再到產(chǎn)業(yè)、應(yīng)用、資本三個閉環(huán)的初步成形，市場格局早已不是一家獨大的局面。與此同時，編程、多模態(tài)、智能體、OpenClaw（小龍蝦）四波浪潮接連涌過，DeepSeek更多時候只是作為底層的“腦子”被調(diào)用，而非生態(tài)的構(gòu)建者。市場的注意力與開發(fā)者的熱情，正在被快速分流的浪潮所稀釋。

V4的蓄力：技術(shù)前奏與“搞個大的”期待

外界對DeepSeek V4的期待之所以如此焦灼，并非僅僅因為V3/R1發(fā)布已逾一年，更因為近期密集的論文發(fā)布與技術(shù)信號，指向了一場深度的模型原理探索。

從2025年底的V3.2版本，到今年初集中放出的mHC、Engram、DualPath三項核心架構(gòu)論文，DeepSeek的研發(fā)呈現(xiàn)出覆蓋架構(gòu)創(chuàng)新、推理效率、多模態(tài)與智能體能力的立體化推進態(tài)勢。

• mHC旨在突破萬億參數(shù)模型訓練中的深層網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性瓶頸；

• Engram通過條件記憶機制挑戰(zhàn)傳統(tǒng)Transformer“無狀態(tài)”推理的限制；

• DualPath則針對智能體推理的存儲帶寬瓶頸，用純軟件優(yōu)化實現(xiàn)近兩倍的效率提升。

這些被視作V4技術(shù)前奏的工作，加上對原生多模態(tài)、百萬級上下文、跨工具記憶保持等能力的鋪墊，都暗示著DeepSeek在“沉寂期”里，正試圖從底層原理上重構(gòu)模型的能力邊界。

這也呼應(yīng)了行業(yè)的深層呼喚：人民想念的，不是又一個聊天的AI，而是一個能推動全行業(yè)降本增效、能在國產(chǎn)算力上跑出世界級水準的“原力智能”基座。 在OpenAI與Anthropic激戰(zhàn)正酣、全生態(tài)競爭門檻已升至千億美元級的當下，DeepSeek需要的不是跟隨，而是代際跨越。

從Token經(jīng)濟到智能分層：

精打細算成為新常態(tài)

整個AI行業(yè)的邏輯已經(jīng)變了，關(guān)鍵詞從“規(guī)模”轉(zhuǎn)向“成本”。Token經(jīng)濟的崛起，意味著智能本身正在成為可計量、可定價、可交易的商品。

英偉達CEO黃仁勛今年3月在GTC 2026大會上首次提出“Token經(jīng)濟學”，將Token定義為新的大宗商品。未來，Token會像水電一樣成為基礎(chǔ)服務(wù)，但其價值將出現(xiàn)明顯分層：服務(wù)于日常簡單任務(wù)的“糖水智能”趨向薄利多銷，而以量取勝；面向企業(yè)生產(chǎn)力、復(fù)雜科研的“原力智能”則將因其高價值保持溢價。

DeepSeek此番雙向發(fā)力——全棧適配昇騰解決“算力卡脖子”與成本問題，分層調(diào)度解決“無效算力消耗”問題——恰好踩在了行業(yè)從“免費燒錢換用戶”向“算力精細化運營”轉(zhuǎn)型的節(jié)拍上。阿里云、騰訊云啟動算力漲價，智譜多次提價，甚至連Anthropic和OpenAI都在收縮戰(zhàn)線、聚焦核心服務(wù)。AI賽道的增長神話退去后，“算賬”成了最核心的事。

DeepSeek的這波操作，既是應(yīng)對自身算力焦慮的務(wù)實之舉，也是為后續(xù)商業(yè)化鋪路的戰(zhàn)略卡位。無論V4最終是否能“搞個大的”，它正在嘗試解答的，正是當下國產(chǎn)AI最現(xiàn)實的命題：如何在有限資源下，讓智能變得既強大又可負擔。 目前，V4的昇騰版本還在調(diào)優(yōu)，專家模式已開放，視覺模式仍在灰度，后續(xù)進展值得持續(xù)關(guān)注。這不僅是DeepSeek一家的動向，更是中國AI產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)向精打細算、深耕細作的一個縮影。

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