星標關注，開始AI科技大航海時代

國產 DeepSeek 與《國產凌凌漆》，可能是為數不多給“國產”二字爭了光的藝術品?！?/p>

回看DeepSeek的激進創新史，每一步都在顛覆某種舊有秩序。

V2以MLA架構將占用大量顯存的KV Cache壓縮至5%-13%，用架構上的創新，替代算力上的硬堆。把推理成本打到行業的十分之一，逼得國內大廠集體降價。

V3把這條路走到極致——560萬美元的訓練成本，做到了GPT-4o的水平。戳穿AI必須燒錢的鐵律。訓練成本差近100倍，性能卻不分伯仲。

R1更狠，推理成本只有o1的三十分之一，發布當天英偉達跌了17%，市值蒸發近6000億美元。這不是打價格戰，是直接刺穿了算力霸權的估值泡沫。

V4把這條路又往前推了一大步。

兩件事足以證明其意義：

一，很大概率能夠在國產算力上跑通世界頂級模型，下半年昇騰新款芯片批量上來，已經地板價的token價格還會大幅降低。

二，讓百萬長文本成為免費標配——過去這是頂級模型的奢侈功能，現在V4把它寫進了所有版本的出廠設置。

一個小團隊想調用百萬級上下文跑Agent應用？以前被算力門檻擋在門外，現在門被踹開了。

更深遠的影響在于技術外溢。KV Cache壓到10%，意味著百萬上下文的推理不再被高端顯卡的顯存門檻卡脖子。贏的不只是V4這一款產品，整個開源生態的準入門檻都已經被系統性地拉低。

戰略層面還有砍入算力霸權脊梁骨的一刀。

V4拒絕給英偉達和AMD提前適配的機會，獨家跟華為昇騰深度綁定，從英偉達的CUDA生態硬切到華為的CANN架構。

要是成了，這就是全球第一個不靠英偉達的前沿模型，在算力國產這件事上，梁文鋒就功德無量，在跑通之前，吾泱泱中華，“乃籠中鳥、網中魚”，處處受人掣肘，如果跑通，中國AI就不再受制于人，用當年劉備逃出曹營的話來說就是：

“此一行如魚入大海、鳥上青霄，不受籠網之羈絆也！”

對于美國而言就是，“放龍入海，縱虎歸山也。” 所以，美國人黃仁勛才痛心疾首說，DeepSeek和華為要是深度適配，“對美國來說是個糟糕的結果”。

從V2一路看到V4，DeepSeek都呈現出一種帶著硬刺的不屈服氣質：

不是比你跑得快，是根本不跟你跑同一條道——不跟你玩堆算力的游戲，不進你閉源收費的套，不認你定下來的價格體系。

一、大廠之鄙：無法跳出生態位，看見真正的風暴

大廠的困境，根源不在資源，不在人才。它們的每一個選擇都非常正確，甚至過于正確，都在追求對自身生態位的極致發揮。

但正是這樣讓它們無法跳出自身生態位去看見，還在醞釀當中的變革風暴。

千問贏在開源模式，與林俊旸的路線堅持有直接關系。當2024年行業陷入“開源還是閉源”的路線搖擺時，林俊旸帶領千問堅定走開源路線，截至2026年3月，千問已占全球開源模型下載量的50%以上。

但這也恰恰是他離開的深層原因。2026年初，阿里將Qwen團隊“拆開打散”為水平分工模塊，與林俊旸“預訓練與后訓練必須深度耦合”的技術信仰背道而馳。

當阿里從“技術攻堅期”進入“商業變現期”，這位32歲的最年輕P10選擇了轉身。

商業戰略重點的轉移，無可厚非而且非常有必要，在很多場景，目前為止的大模型能力已經遠遠夠用。

為了不被入口轉移所拋離，大廠都必然要把精力放到了培育用戶超級入口上面。

當千問在企業級市場以32.1%占比居首、Qwen3.6-Plus單日Token峰值1.4萬億登頂OpenRouter時，阿里看到了商業化的坦途——ATH事業群應運而生，從“賣貨”轉向“賣Token”。

在AI大模型的競爭敘事中，一個更為隱秘的變量往往被忽視——關鍵人物與產品靈魂之間的非線性關系。

千問C端應用部分性能在林俊旸離職前后的體驗斷崖，或許正是一面鏡子。

林俊旸的離開伴隨著團隊連鎖反應：后訓練負責人郁博文同日離職，Code負責人惠彬原加入Meta。

更深層的代價在于產品氣質的異變——林俊旸離職前后，水哥的長期使用體驗提供了一組極具顆粒度的對比數據。

在2025年下半年至2026年初的寫作長文場景中，千問的中文能力在水哥的用戶體驗當中，排名第一，使用價值在豆包的十倍之上，輸出的文本大刀闊斧，頗有“阿里P8 PR”風范——結構嚴謹、文風老練、價值密度高。

而當時的DeepSeek因語料庫陳舊、無法聯網搜索，寫文章的能力很強，但是從使用價值看，只是豆包的十分之一。

變化發生在林俊旸離職后。DeepSeek完成語料庫更新后，排序徹底重構：DeepSeek躍升至第一（好于豆包十倍），豆包次之，千問則跌至使用價值不到“豆包十分之一”的位置。

更致命的是能力結構的變化，千問不再直接輸出高質量長文，而是首先拋出一個“又長又臭、毫無價值的所謂提綱”，要求用戶反復調整確認，多次提醒后才勉強出文，羅列素材與觀點。

即便最終輸出，文風也從“P8 PR”退化為“小廠PR的實習生”，失去了此前的犀利與老練。

而且這并非只是水哥個人的體驗。

知乎粉絲過萬的數碼博主林牧之4月16日發帖稱：“我最近沒有用豆包，但是用千問真的錯的離譜，就是讓他整20個標題，他能整20個幾乎一模一樣的，效果很差，不知道跟創始人走了有沒有關系”。

也有知乎用戶在4月23日發帖稱，讓它把4000字內容擴充到5000字，結果它直接原封不動把原文發了一遍。

這不是參數量的下降，而是產品氣質的異變。

雖然在阿里的Token生意大盤里面不太起眼，但也暴露出，與其2B市場大盤相比，多少有點雞肋的2C業務，已經出現了一條微細但是已經足夠危險的裂痕，一旦這種產品競爭力的退化，蔓延至B端產品，阿里的Token生意也就危險了。

水哥以為，大模型基礎研究決定上層生態建筑，一旦自身基礎模型的性能、效率競爭力，與別人的大模型，比如 DeepSeek 出現代際差距，開發者生態就會被整個端走。這其實也是阿里投資 DeepSeek 背后的焦慮所在。

林俊旸在離職后的技術復盤也提供了線索：他承認千問在“混合思維模式”上“沒有把所有事情都做對”——思考模式與指令模式兩種行為畫像在相互拉扯，融合后的模型“思考時啰嗦猶豫，執行指令時不夠干脆可靠”。

技術路線的搖擺，精準地投射在了用戶體驗上。

而且，縱使基礎模型強大如阿里，資源分散之下，C端的精力也曾大量被消耗在內部協調而非外部競爭上，C端產品線長期搖擺，夸克vs千問的入口之爭直到2025年12月才完成收攏。

千問在企業級市場的領先，本質是阿里云十三年生態紅利的集中兌現。

沙利文報告顯示千問以32.1%占比居企業級調用榜首，B端貢獻75%-85%的Token消耗，才是大模型真正的“造血中心”。

阿里贏在技術縱深，更贏在戰略節奏，從通義千問月活306萬到千問月活3億，每一步都踩在技術成熟與商業變現的交匯點上。

但能否在失去林俊旸后，依然保持“模型+生態”的雙輪驅動，將是千問下一程的真正考驗。

二、“千金市馬骨”：頂級AI人才的價值重估

這一案例指向一個被系統性低估的命題：具備戰略視野與產品直覺的頂級AI人才，其價值可能遠超數支技術團隊的投入總和。

林俊旸離職后，阿里迅速啟動全球招募、成立技術委員會、吳泳銘親自掛帥——動作不可謂不快。但“誠心招募”與“千金市骨”之間，存在本質差異。

《戰國策》記載，燕昭王求賢，郭隗建議以五百金買千里馬尸骨，消息傳出，天下人皆知昭王真心求馬，千里馬遂源源而至?！八礼R且市之五百金，況生馬乎”——買的是馬骨，釋放的是求賢若渴的信號。

當一個組織愿意為頂級人才付出“不計成本”的代，不僅是金錢成本，更是戰略放權成本、組織適配成本、文化包容成本，向整個天才界釋放信號：這里尊重定義戰場的人，而非僅僅購買解題的人。

阿里有足夠厚的家底來完成這樣一次“信號釋放”。全棧AI能力、全球第一的開源生態、1.4億AI購物用戶，這些是“千金市骨”的底氣。問題在于：是否愿意將這份底氣，轉化為對頂級人才“不計成本”的戰略投入？

商鞅徙木立信，立的是“賞罰必信”的國家信用；曾寫下“前不見古人，后不見來者”的陳子昂毀琴，毀的是價值百萬的胡琴，為的是讓世人看見他真正的詩文。

這個動作的對象，可以是林俊旸，也可以是任何能定義戰場的人。

關鍵是動作本身的分量。

大廠之鄙，非不能也，是不為也

騰訊的底牌最強，但“后發制人”在AI時代可能變成“后發被人制”。騰訊非常擅長應用體驗本身，但大模型研發滯后嚴重拖累了體驗上限。

4月23日，騰訊發布了混元Hy3 preview——28歲的姚順雨出任首席AI科學家后交出的第一張“成績單”。但是其256K的上下文與V4的1M全系標配仍有代際差距——混元在追，但別人也沒有停下來等。

用別家的模型改善體驗，以及買量，都應該看到騰訊對大模型對話型應用的市場窗口期依然有著天然敏銳的戰略直覺——不搶時間，以后更沒機會。

但是，應用層的極致優化，無法替代模型層的代際突破。

百度：選對了方向，但研發效率極低，市場嗅覺遲鈍。百度預判AI戰略正確，但長期投入如泥牛入海。更重要的是，它的主營業務搜索正是推薦平臺以及AI對話應用的直接革命對象。一邊是長時間的投入泥牛入海，另一邊是主營業務利潤衰減——方向對了，沒有落地的能力，一切歸零。

字節Seed人才實驗的悖論：密度最高，流失也最快。豆包MAU達3.45億斷層領先，季度活躍率33.5%雙冠，獲客成本極低。Seed“國中之國”直稟中樞，張一鳴考核周期拉長至三年、取消季度OKR。數據漂亮，組織給力。

但字節Seed的人才密度雖為行業最高，人才流失同樣觸目驚心。過去一年近70人離職，30余家“字節系”創業公司反向競爭。

張一鳴2025年10月公開點破的矛盾至今未解——他將大廠AI人才困境稱為“過擬合”：“有的人才可能專業知識扎實，也有高精準的技能，但面對創新任務就不行了。”高薪篩選出的是“高精準解題者”，而非“新問題定義者”。

薪酬體系的“封頂效應”同樣致命，大廠內部薪酬增長是線性的、可預測的，而外部資本市場的估值想象力是百倍級的。

曾任字節AI Lab總監的王長虎轉身創立愛詩科技，印證了一個殘酷邏輯：用有限的現金去獎勵一個可能撬動萬億市場的技術，在頂級人才眼中不是重賞，而是廉價的買斷。

字節的逆襲證明了，即使在科層制大廠內部，通過“特區式”的頂層設計，依然可以創造出逼近DeepSeek的組織敏捷性。

但兩者的根本差異在于：DeepSeek的護城河是“使命+自由+技術信仰”凝聚的組織文化，而字節Seed的護城河是“高薪+特區+流量賦能”構筑的資源壁壘。前者的人才黏性來自內驅，后者來自外誘。

當外誘足夠大時能留住大多數人，但最頂尖的“超級個體”，真正能定義問題的人，往往是最先離開的。

大廠成了AI人才的鍍金中轉站。 字節以行業第一的招聘力度吸入人才，又以行業第一的流失規模輸出人才。

KPI、晉升答辯、季度評估，這些大廠必備的確定性業務的工具，天然排斥高不確定性、長周期的前沿探索。

另外，過度關注“入口”本身，反而可能錯過入口背后的技術范式轉移。字節對入口的沉迷，源于流量分發生態的自然延伸。但正如當年百度以為搜索是不可撼動的入口，直到抖音用算法推薦重新定義了信息獲取方式——百度的媒介地位從第一跌至第九。

但是即便大廠也有自己的頓悟時刻。

阿里的千問能夠在企業級市場登頂，恰恰因為它在2024年做出了“開源優先”的決策——這對一個以追求閉環戰略著稱的公司，這并非理所當然會發生的。

字節用Seed“國中之國”打破匯報鏈條，本質上是對自身組織基因的一次刻意背叛。

但這些反例恰恰證明了“鄙”的實質：不是跳不出來，而是只有在危機感足夠強烈時才肯跳。 而DeepSeek從第一天起就活在生態位之外。

大廠的“鄙”并非無能，相反，恰恰是太擅長在自己的生態位里做到極致，以至于看不見生態位之外的微妙變化。

而資源豐裕本身，正在成為詛咒。效率鴻溝才是真正的分水嶺。 阿里未來三年將投入超過3800億元用于建設云和AI硬件基礎設施，騰訊三年資本開支預計3500億元，百度十年累計近1700億元。DeepSeek V3成本僅560萬美元——不及大廠單季零頭。

大廠做加法，DeepSeek做乘法。AI時代最殘酷真相：研發規模首次與競爭力脫鉤。 MLA架構誕生于算力硬約束——當你的GPU多到用不完，你永遠不會去思考如何壓縮KV Cache。資源豐裕扼殺了架構創新的原始沖動。

更致命的是，AI時代資產貶值速度已超過組織轉型速度：今天搶購的GPU，兩三年后可能成為資產負債表上的“低效資產”，百度的162億減值就是前車之鑒。

三、DeepSeek的刺：技術原創力與不服從

DeepSeek沒有生態位需要守護，沒有商業模式需要閉環，沒有入口需要卡位。這使得它可以純粹地從技術第一性原理出發——每一項突破都直指“規模詛咒”的根本命門。

DeepSeek憑什么敢不服從？四刀，刀刀砍在行業最硬的地方。

第一刀：砍向“大力出奇跡”的信仰。行業默認的規矩是：想做更強的AI？先買更多的GPU。V2第一個站出來說不，V3把這條路走到極致，到了V4，干脆讓模型學會“跳著讀”。整個行業對“堆算力才能出奇跡”的盲目信仰，被一刀砍穿了。

V4技術上搞了個新架構，叫Mega MoE。就是把一個大模型拆成很多“專家模塊”，每次推理只叫醒用得著的那幾個。一百萬token的上下文，算力消耗壓到前代的27%，顯存占用壓到10%。官方的原話是：“從現在開始，一百萬上下文是所有DeepSeek服務的標配，不再是什么高端功能?！?/p>

第二刀：砍向英偉達的高端算力鎖。V4拒絕給英偉達和AMD提前適配的機會，工程師重寫底層代碼，把整套系統從英偉達的CUDA生態硬切到華為的自研架構上。CUDA是英偉達花了二十年筑起來的護城河。

短期代價不小，但官方把賬算得很清楚：下半年昇騰新款芯片批量上來，Pro價格會大幅下降。

用短期的供給彈性，換長期的成本自主權。這一刀不是反商業，是反霸權。

第三刀：砍向閉源廠商的定價邏輯。 性能層面，V4給出的答案是“比肩世界頂級模型而非超越”。

V4-Pro在所有開源模型里最強，跟頂級閉源掰手腕不落下風。Agent能力進步最大，寫代碼排開源第一，實際用著比Sonnet 4.5舒服，出來的活兒接近Opus 4.6非思考模式。

效率層面，V4-Flash輸入僅0.2元/百萬token，輸出僅2元。而就在前一天，OpenAI發布的GPT-5.5系列將API定價錨定在高位：標準版輸出30美元/百萬token，Pro版輸出180美元。

兩套定價體系幾乎在同一天面對面碰撞，V4-Flash輸出價僅為GPT-5.5標準版的百分之一。

這不是打價格戰，是靠架構上省下來的成本，把價格壓到了行業沒法跟的位置。

第四刀：砍向“閉源才能賺錢”的教條。 DeepSeek從V3開始改用MIT全棧開源，此后每一次技術突破都同步開源。開源不是做慈善，是更高維的競爭，用技術平權把開發者拉到自己這邊來。

四刀下來，DeepSeek不是在跟大廠打同一場仗，是重新定義了戰場本身。

梁文鋒有句話說得直白：中國AI不需要彎道超車，要走自己的路。

這種不服從的底氣從哪來？不是叛逆，是“正己”。把技術原創力修到位，才有資格不跪；把開源生態做扎實，才敢不追著別人的贊譽和誹謗跑。

但戰略層面要藐視敵人，戰術層面重視對手，DeepSeek官方給出了極為坦誠的自我評價：綜合能力仍落后GPT-5.4和Gemini-3.1-Pro，發展軌跡大約滯后前沿閉源模型3至6個月。

知道自己站哪，才知道往哪走。

V4的戰略邏輯一目了然——不是要在性能上超越所有人，而是要在性價比上做到無可替代。

而這，正是“定義戰場”的本質：不在別人設定的維度上爭第一，而是重新設定競爭的維度本身。

四、刺與圍獵：理想主義的裂縫

但DeepSeek并非無懈可擊。刀向外揮，也有砍向自身的缺口。

人是第一道裂縫。高薪篩選出的是“解題者”，而非“定義問題的人”，DeepSeek反過來：不是“高薪買時間”，是“自由換創造力”。

但這套模型正承受大廠系統性壓力測試。郭達雅以傳聞近億元總包入職字節——這位V3、R1的核心作者，是DeepSeek人才流失的“天花板時刻”。羅福莉轉投小米，王炳宣去了騰訊。

更致命的是，DeepSeek從未融資，核心成員拿到的股權承諾無法換算成真金白銀。

梁文鋒自己答過：“閉源護城河短暫……把價值沉淀在團隊上，形成可創新的組織和文化，才是護城河?！?/p>

但是，團隊人才的黏性靠三個支點——使命感召力、研究自由吸引力、創始人凝聚力。當千萬年薪、數倍薪酬砸來，三支點能否持續？

算力是第二道裂縫。3月29日DeepSeek宕機超12小時，過去15個月至少7次大規模服務中斷。

更深層的矛盾在于技術原創力與基礎設施承載力之間的斷層：日活半年增長超66%，算力卻僅增8%。

算力的掣肘也影響了V4的產品形態——此次V4依然是一個純文本語言模型，暫緩了多模態生成的策略，源于算力和資金的限制。

技術路線可以由天才定義，但算力供給只認資本厚度。

雙重擠壓下，DeepSeek首啟融資。據《財經》等多家媒體報道，騰訊與阿里巴巴預計共同向DeepSeek投資18億美元，此輪估值已從100億美元上調至約200億美元。

這18億美元，梁文鋒真正想買的，不在資產負債表上。200億美元定價一旦確認，核心團隊股權的“紙面富貴”變成了真金白銀，這能穩定現有的頂尖算法人才；算力、團隊的擴張，都需要真金白銀。

騰訊阿里此時入股，既是鎖定中國AI賽道最稀缺的技術資產，也是為自身AI戰略買一份“保險”。

字節的缺席，揭示了自研路線的深層定力與隱憂。字節對待DeepSeek的策略是分裂的：核心產品死守自研，非核心產品接入承接流量。在這門注意力超級生意的入口，張一鳴希望把命根放在自己體系內，完全可以理解。

三條路徑，各懷其志。大廠在“圍”DeepSeek的技術資產，DeepSeek在“守”自己的路線。從不融資到估值200億美元，理想主義的裂縫正在演變為一場大廠圍獵。

這三道裂縫，每一道都可能單獨致命。如果人才流失惡化為常態，DeepSeek將失去它唯一真正的資產——定義問題的能力。

如果融資后引入KPI和匯報鏈，百余人團隊的“不打卡”文化將被系統性稀釋。如果華為昇騰的適配未達預期，V4的架構優勢將在服務瓶頸中消耗殆盡。

當梁文鋒開始學花錢，他能守住“不跪”的底層姿態嗎？理想主義的最危險時刻，不是在拒絕資本時，而是在接受資本之后。

五、商戰沒有終局，定義戰場才能建立絕對優勢

DeepSeek模式對中國創新的啟示，歸根結底在于“定義問題的能力”。梁文鋒說“表面技術代差，實質原創與模仿差距。中國AI不需彎道超車，要走自己的路”，燕昭王五百金買馬骨，頂級人才看的不僅是薪酬，更是組織對“人才價值”的認知水位。

梁文鋒的人才哲學構成了第三種范式。DeepSeek核心團隊僅百余人，他的邏輯是：“前50名頂尖人才可能都不在中國，但我們能自己培養。” 不是解題能力最強的人，而是最敢于定義新問題的人。

DeepSeek的學術驅動機制為這一理念提供了制度保障：沒KPI，不打卡，成員自己決定用什么算力資源，不用審批。R1論文86頁專設一章“不成功的嘗試”，把兩條熱門路線的失敗嘗試攤開講，工業界大模型研究里幾乎沒見過這么干的。這種對“失敗”的坦誠，本質是對“創新”本質的敬畏——創新不是解題，而是試錯；不是執行，而是探索。

DeepSeek模式給出的答案是：護城河不在生態寬度，不在資本厚度，不在人才密度——而在“定義戰場”的能力。

馬化騰對買量的糾結、李彥宏起大早趕晚集、張一鳴的“過擬合”、千問C端體驗的“作者性”缺失——指向同一個病灶：組織能力無法用錢買來，只能靠時間沉淀，而AI時代最缺的就是時間。

阿里能做出千問、字節能做出Seed，恰恰證明大廠的“鄙”并非永恒，而是階段性的宿醉。問題是，當技術范式轉換加速時，宿醉的代價可能是錯過整個時代。

DeepSeek官方在V4技術報告結尾留下一段話，正是這朵帶刺玫瑰的硬核骨干：「不誘于譽，不恐于誹，率道而行，端然正己?！?大廠者鄙，因其向外求——求流量、求入口、求商業閉環，在求中迷失自己的路。DeepSeek帶刺，因其向內修——修技術原創力、修成本革命、修開源生態，在修中守住自己的道。

真正的高手，永遠定義戰場，而非應戰。與其跪著求生，不如帶刺生長。

水哥推薦

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