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DeepSeekV4終于來了!黃仁勛最擔心的事,還是來了

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等了一年多,DeepSeekV4終于來了。

4月24日,DeepSeek正式發布V4預覽版,同步開源。

兩個版本:V4-Pro,總參數1.6萬億,激活490億;V4-Flash,總參數2840億,激活130億。兩個版本都標配100萬token的超長上下文。

也就是說,從現在起,你用它家的網頁、App或API,默認就能一次性上傳一整本《紅樓夢》、整個項目的代碼庫——AI會全部讀完,不用你自己拆文件。


01

核心亮點

這次DeepSeek在技術路線上做了一個關鍵選擇。

百萬上下文在2026年4月已不算絕對領先,Gemini、Qwen都到了這個量級。V4真正要回答的不是“能不能做到百萬上下文”,而是“做到了之后,成本撐不撐得住”。

V4給出的答案是一套全新的混合注意力架構。

它在token維度引入壓縮機制,結合自研的DSA稀疏注意力,處理百萬token的算力消耗只有前代V3.2的27%,KV緩存占用只有10%。

注意,這不是“優化了一點點”,而是把同一個任務需要的計算資源直接砍掉了將近四分之三。

Agent能力也被大幅加強。在AgenticCoding評測中,V4-Pro已超過所有開源模型,企業版內部評測反饋,使用體驗優于ClaudeSonnet4.5,交付質量接近Opus4.6非思考模式。

世界知識方面,V4-Pro大幅領先其他開源模型,僅次于谷歌的Gemini-Pro-3.1。數學、STEM、競賽型代碼的評測里,超過了所有已知開源模型。

最刺激的部分來了,價格。

V4-Flash版輸出價僅為GPT-5.5Pro的1.55‰。數字擺在面前時,給人的沖擊力是巨大的——這不是便宜,是便宜到了完全不在同一個量級。


來源:公開查詢/匯總


02

黃仁勛擔心的事,還是發生了

今年4月15日,英偉達CEO黃仁勛在接受DwarkeshPatel播客采訪時說了這么一句話:“如果DeepSeek先在華為平臺上發布,那對我們國家來說將是災難性的。”


僅僅9天后,4月24日,華為同步宣布DeepSeek-V4在昇騰首發。黃仁勛的預言變成了一半的現實。

為什么說一半?因為V4同時在英偉達和華為兩套平臺上做了適配。但從技術報告來看,DeepSeek的設計之初就優先圍繞華為昇騰AI體系做了適配。

定價說明中還有一行灰色小字:受限于高端算力,目前Pro的服務吞吐十分有限,預計下半年昇騰950超節點批量上市后,Pro的價格會大幅下調。

這是國內首個在昇騰平臺上原生適配的前沿大模型。寒武紀也完成了Day0適配。一個圍繞國產算力的先進模型運行體系正在成型。

黃仁勛擔心的不是某個具體模型。他擔心的是有一天,全球頂尖的AI模型不再是“默認識別并優先跑在英偉達GPU+CUDA上”。


如果模型為了在華為芯片上達到最優性能而調整了核心架構,那么英偉達這些年靠CUDA建立的軟件生態護城河,就被繞過去了。

這件事的影響正在現實中發生。

美國商務部長盧特尼克在聽證會上承認,美國政府放寬H200芯片對華出口后,“一塊也沒賣出去”,自獲批以來對華銷量始終為零。中國市場的邏輯變了,曾經英偉達占據中國高端AI芯片市場90%以上份額的時代,結束了。

與此同時,國產GPU與AI芯片廠商的市場份額攀升至41%,年出貨量約400萬張。HW排名第一,占總量近半。

黃仁勛自己也在4月20日說,中國已經具備相當規模的算力資源,美國芯片出口管制背后的主張“極其愚蠢”,是典型的“失敗者心態”。


03

對全球AI行業意味著什么

DeepSeek從V3到R1到V4,畫出了一條陡峭到近乎刺眼的成本下降曲線。

V2訓練成本是GPT-4Turbo的1/70,V3是GPT-4的1/14,R1是GPT-4o的1/20。現在V4的API定價,大約是GPT-5.4和ClaudeOpus4.6的1/50。

奧爾特曼自己說過,AI成本每12個月降10倍。即便你把OpenAI背后幾十億美元的算力基礎設施都算進去,DeepSeek在單次訓練成本上的優勢依然是數量級的。

OpenRouter平臺的報告顯示,2025年中國開源模型已占全球約三分之一的使用份額。DeepSeek在其中領跑。

所以V4意味著什么?意味著大模型這個賽道的競爭規則變了。

以前玩這個游戲的前提是“至少有幾億美金買H100”。現在門檻被拉低了,低到更多玩家可以入場。而且V4是MIT協議完全開源,權重可下載,任何組織只要有足夠的硬件就能本地部署。

華為昇騰一天比一天成熟,天數智芯、寒武紀等廠商陸續跟上。

中國正在建立起一條完整的“國產模型+國產算力”閉環。黃仁勛擔憂的“兩個生態系統”的局面,正在從可能變為現實。

中信證券的判斷是有道理的:模型平權會帶動整個AI產業鏈。算力成本降下來→用量升上去→AI應用層加速落地→基礎設施層跟著受益。

第一波受益的是模型廠家本身,第二波是AI-nativeSaaS公司。


04

接下來會怎樣?

接下來說幾個確定性比較高的事。

第一,AGI競賽的玩法變了。以前基本靠堆算力,誰手上H100多誰說了算。V4證明了一條新路徑,架構創新可以替代相當一部分算力堆疊。

接下來這個賽道會分成兩派:一派繼續堆參數燒錢走暴力美學路線,一派走效率優先的輕量路線。

第二,國產算力生態會加速成熟。V4是第一個在昇騰上深度適配的前沿大模型,但不會是最后一個。

現在已經看到端倪:DeepSeek綁定HW,騰訊混元在內部生態跑通,阿里通義Qwen也在適配自家芯片。

三條線各自形成閉環的同時還在互相競爭。IDC數據顯示國產芯片市場份額已經41%,這個數字在未來一兩個季度還會漲。

第三,開源vs閉源的分化會加劇。V4的輸出價比GPT-5.5Pro便宜100多倍。這個價差擺在這里,大量開發者會流向哪一邊,基本不用猜。

一個基本的商業規律:當性能差距縮小到感知不明顯的程度時,成本就成為決定性因素。

DeepSeek證明了開源模型可以靠極致的工程效率跑出頂級性能,而閉源派還在依賴高昂的訂閱費和API調用來覆蓋訓練和營銷成本。

接下來兩年,這條路線之爭可能比芯片層面的競爭更值得關注。

第四,DeepSeek自身的商業模式面臨選擇。它已經跟資本開始接觸,洽談融資,估值超過200億美元,騰訊和阿里被傳都在入局。

這也透露出一個信號:靠幻方自己填錢,可能撐不起下一階段的競賽了。開源意味模型不要錢,算力需要成本。

V4算力消耗比V3少73%,但規模大了之后,總賬單不是一個數量級。

它需要在開源理想和商業現實之間,找到一個平衡點。

2026年的競局這張牌桌上,中國玩家不只DeepSeek一家。

阿里Qwen下載量過10億,字節跳動2024年一年投了110億美元搞AI基礎設施。

開源模型讓全球開發者都有了更便宜的選擇,馬來西亞去年已公開宣布本國主權AI將建在DeepSeek技術之上。

這種擴散速度,比單純比拼benchmark分數要可怕得多。

當然,挑戰依然存在:高端算力產能不足、部分核心技術仍需突破、國際競爭與地緣政治壓力持續加大。

但可以確定的是,中國 AI 已經跨過 “追趕門檻”,站在了全球舞臺的中央

黃仁勛擔心的 “災難性結果”,對美國而言是挑戰,對中國而言,卻是百年難遇的歷史機遇。

聲明:本文僅為財經熱點分析,觀點僅供參考,不構成任何投資或消費建議。

DeepSeek

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