自深度求索（Deep Seek）横空出世以来，各种热议纷至沓来。虚假信息、争议、炒作与恐慌交织——但这或许正是其本意。

Deep Seek虽取得重大技术突破，但它真的改变了游戏规则吗？

AI模型竞赛落幕，规模化应用时代来临

OpenAI的闭源模型战略曾为行业立下标杆，但如今（至少暂时）已被开源模型撼动。Deep Seek的案例表明，小规模玩家亦可参与竞争，而这仅是开端。全球范围内的创新将迎来爆发式增长，Deep Seek自身或许很快会被其他开源模型取代领先地位。

这一转变还凸显了“推理”（AI实时处理信息的能力）的重要性日益提升，而不仅是训练所需的算力。尽管真正的逻辑推理可能仍非当前AI所能及，但Deep Seek与OpenAI的最新模型均表明，“显性化思考”正成为核心能力。此外，AI的“思考时长”也推高了使用成本——算力需求正从训练端向应用端转移。

Deep Seek的发布日或许真将被视为企业级AI模型竞赛的终结时刻。尽管开源与小玩家会持续竞争，但真正的“AI应用竞赛”已拉开帷幕。高性价比、高能效的开源模型将推动AI大规模普及与产品化。随之而来的是算力与能源需求的激增，能源将正式成为AI技术栈的一部分。

这对欧洲及其他在模型竞赛中落后的后来者而言是机遇。若能把握AI应用方向，他们仍有追赶可能，而人才将是关键。

炒作游戏仍在继续

Deep Seek的发展或颠覆AI行业，改变价值创造与捕获的方式。更低成本（尤其是训练成本）可能扩大市场，但谁将受益？此前，拥有海量英伟达处理器是AI领域的核心优势。若Deep Seek真能减少对昂贵硬件的依赖，现有AI权力结构或遭颠覆，科技巨头将被迫应战。

但需保持怀疑：Deep Seek对英伟达芯片的实际依赖程度尚不明确，且AI行业历来炒作盛行。科技公司从激进宣传中获益（如OpenAI所示），因为快速采用能助其收集宝贵数据。Deep Seek等企业有充分理由强调其硬件独立性，但现实可能更复杂。与此同时，科技巨头或加码研究，将AI进步与硬件优势绑定。

只要AI依赖高性能芯片，英伟达仍将主导市场。但若焦点从训练（英伟达强项）转向推理（格局未定），新玩家能否崛起值得关注。

数据是新时代的石油

颠覆终将到来。低成本、高效率的竞争者总会涌现——汽车与半导体行业如此，AI亦不例外。Deep Seek标志着一场效率导向的转型，这在过去并不多见。随着新模型涌现，投资者与利益相关方将愈发关注其运行效率，并寻求可量化的评估标准。

Deep Seek正成为中国生成式AI（GenAI）生态的核心参与者。其如何选择合作伙伴构建生态、哪些企业将成为补充者，值得关注。其变现路径多样，例如通过低成本API服务、轻量化定制模型提供AI解决方案。由于背后是对冲基金支持，Deep Seek无需迫于营收压力，可持续获得资金。

AI的下一个竞争焦点或在于定制化，例如针对特定任务训练模型、将AI融入工作流并利用专有数据。的确，数据是新时代的石油，是清晰的竞争优势。

成功还取决于无缝集成与用户体验——让AI“随需随用”。能高效调用专业知识（如Deep Seek从多源获取信息而非存储于单一模型）的AI系统将更具竞争力。换言之，智能不在于通晓万物，而在于知道向谁求助。人类社会同理：非人人皆专家，但借力协作仍能学习成长。