DeepSeek爲何能震撼全球？

在AI領域存在着“規模定律”，即模型性能會隨着模型參數、訓練數據和算力的指數級增長而線性提高。過去幾年，AI模型主要通過預訓練階段的規模堆積來提升能力，但這一路徑逐漸因數據耗盡和合成數據質量問題而放緩，讓市場一度陷入了大模型發展滯緩、陷入瓶頸的懷疑。

在這一關鍵時刻，DeepSeek-R1橫空出世，通過精心設計訓練流程和應用新算法，極大地提高了算力使用效率，有效解決了產業發展的痛點，僅投入557.6萬美元，藉助2048塊英偉達H800GPU，就完成了性能可對標GPT-4o的模型訓練，成本僅爲OpenAI同類模型的十分之一，推理成本更是低至每百萬Token0.14美元，而OpenAI則高達7.5美元每百萬Token，讓用戶能用更低成本享受到近乎頭部模型的體驗。

DeepSeek的顛覆性意義深遠：它打破了以往算力和芯片投資“大力出奇跡”的固有觀念，告訴市場：AI競賽不只是芯片納米級技術的比拼，而是算法效率、生態活力與政策彈性的多維度較量。同時，通過成本優勢和開源策略，實現了一定程度的AI平權：在OpenAI等閉源模型禁止用戶蒸餾模型時，DeepSeek成功追趕，並將創新成果全部開源、鼓勵業界基於其成果進行蒸餾，或許這纔是真正的“OpenAI”。

其創始人樑文鋒曾表示：“我們希望更多人，哪怕一個小app都可以低成本去用上大模型，而不是技術只掌握在一部分人和公司手中，形成壟斷”。

在“規模定律”放緩的大背景下，DeepSeek成功追趕OpenAI等全球領先的模型，讓中美之間的大模型技術差距進一步縮小，也得以讓外資重視起處於估值窪地的中國資產，前期因中美芯片限售估值承壓的中國互聯網資產價值得到顯著提升。高盛發佈研報稱：DeepSeek的崛起，爲中概科技股帶來了中長期價值重估的機會；德意志銀行表示，2025年將是中國企業在全球崛起的一年，中國股票估值折價的現象將消失。

大多數全球AI從業者對於DeepSeek低價策略和開源的反應是：興奮、激動，因爲它大幅降低了AI技術的應用門檻，讓下游企業和開發者能夠以低成本使用先進的AI技術，將AI行業推動進入了一個更加開放、低成本、高普及率的新階段。早在之前，其創始人樑文鋒就曾表示：“希望構建一種生態，由DeepSeek負責基礎模型和前沿創新，其他公司在此基礎上開展toB、toC業務”。

DeepSeek通過“低成本+高性能+開源”組合，將推動各行業AI應用的快速滲透與商業化落地：主要體現在技術普惠（降低門檻）、效率提升（開發與運營優化）和生態共建（開源社區繁榮）三方面，同時重構全球AI競爭格局，加速端側智能與行業數字化轉型進程。