DeepSeekR1绝非昙花一现！它以突破性技术，大幅降低AI成本，并开源顶尖模型，重塑全球AI格局。更重要的是，它为中国AI应用爆发注入强劲动力，国内AI产业迎来前所未有的机遇。

这篇文章，我将深入解读DeepSeek的意义与价值，为你揭示AI投资新风向。读完此文，你将快速看懂DeepSeek，把握AI投资大趋势！

1）DeepSeek是否“昙花一现”？

2）谁是DeepSeek的受益者？投资关注哪些领域？

创投圈里最大的“AI黑粉”朱啸虎，已经倒戈要投AI了。

一、DeepSeek是持续影响还是“昙花一现”？

我认为这次DS将给AI应用带来持续影响，不再是短期炒作。

具体类比如AI带动了美股的GPU芯片，是实际影响。

我从以下几个角度来拆解DeepSeek R1带来的变化。

1、DeepSeek在技术层面对全球AI的影响，非常积极：

首先，DeepSeek轰动世界的是两个模型，而不是一个，分别是
DeepSeek-V3：这是个基础模型，快思考模式（没有思维链）。

DeepSeek-R1：这是个在V3之上通过纯强化学习（RL）技术获得的推理模型，慢思考模式（有思维链）。

然后，我们来理解这两个模型的含义。

V3 —— 基础模型，重点在“预训练”，就像我们让脑子掌握各种基础知识、大数据。

基础模型中，最大名鼎鼎就是GPT-4，预训练花了非常多的钱，并且OpenAI每升级一版基础模型，模型参数就要放大10倍，投入的算力资源增加100倍，结果是基础模型的能力更强。

这就是Scaling Law，是之前人们认为，在训练模型时必须大幅增加算力，接受烧钱的根本原因。

而DeepSeek-V3带来的突破是：

创新使用多头潜在注意力（MLA）机制和负载均衡策略，让基础模型在预训练阶段提升同等能力的情况下，需要的算力成本大幅下降。

这就是大家在新闻上看到的那句话的含金量：

“DeepSeek预训练仅需266.4万H800 GPU小时，训练成本压缩至OpenAI同类模型的1/30，V3以约557.6万美元的训练成本实现了与GPT-4o、Claude-3.5-Sonnet等顶尖闭源模型相当的性能。”

R1 —— 推理模型，重点在“后训练”。这是在基础模型V3之上，通过强化学习（RL）来激发V3展现出更强能力。就像我们掌握丰富的知识后，学习方法论、思维框架、把经验提炼成理论，来更好的指导未来的实践。

类似的模型如OpenAI的o1、o3，也是推理模型，它们是在基础模型GPT-4的基础上通过“后训练”来获得的。

基础模型（如V3、GPT-4）是脱口而出的回答。

推理模型（如 R1、o1）是深思熟虑后，再回答。

深思熟虑的答案质量，会明显上升，但代价是思考环节需要消耗更多算力、回答速度变慢。

但这依然非常有意义，因为答案的质量永远是第一位的，其次才是速度，这也是AI能真正应用到日常生活中的核心前提。

深思熟虑质量好的前提是，你的基础知识必须质量好。

即，推理模型想要通过“后训练”方式获得更强能力的前提是，它的基础模型能力必须足够强。

通过“后训练”让模型学会“深思熟虑”这件事，是OpenAI的o1模型最早做出来的，因为它有当时最好的基础模型GPT-4。但OpenAI为了保持领先和商业利益，并没有开源它的代码和技术，而是在公布技术时留了“谜语”，其他人只能靠猜测和尝试，去复现它的效果。

并且，之前大家使用的主流训练方式是监督微调（SFT），只有极少数企业坚持使用强化学习（RL），因为RL相比SFT，见效慢、成本更高。

而DeepSeek-R1带来的突破是：

它率先破解了OpenAI的谜语，并且通过开源，把答案公布给了全世界。

即，在“后训练”过程中，使用强化学习（RL）这条路，可以走的通，并且具体如何走也公布给大家。

而且强化学习（RL）这条路的能力上限比监督微调（SFT）更高。

总结一下：

DeepSeek用V3模型，证明了提升模型能力，不必只信仰“猛堆算力”，而优化算法同样可以达到相等的效果。（之前业内也有这种期待和研究，但DS是第一个成功做到的）

DeepSeek用R1模型，证明了“后训练”这条路可行，并且用强化学习（RL）进行“后训练”可行，它为这个研究方向提供了强有力的确定性，让之前犹豫不决的开发者都能更集中资源、聚焦在这条路上进行突破。

并且，DeepSeek把V3和R1模型都开源了，全世界的人都可以免费拿来研究提升。本来这种尖端能力只会被OpenAI几家全球顶尖的闭源公司掌握，但现在DS凭一己之力，用极低的算力成本，把全球AI的能力都直接提升到了接近OpenAI-o1的水平，这对全世界的贡献是非常巨大的，对于所有研发人员来说，都是巨大的振奋。（但OpenAI等之前的顶尖公司会感到巨大压力）
最直观的证据：DS在GitHub上获得的星星超越了OpenAI，这是开发者们用脚投票的结果。

2、DeepSeek对中国的意义远大于对全球的影响：

很多人看到我们扬眉吐气，会本能的兴奋，甚至变得有些“目中无人”。

但是：

DeepSeek超越OpenAI、谷歌等一众公司了吗？

很遗憾，还没有。

目前能力最强的AI模型，依然掌握在这三家手中：OpenAI、Anthropic、Google。

DS引起轰动后，OpenAI迅速放出了o3系列模型，Google也放出了Gemin2.0 Flash Thinking模型。

这些模型在推理能力上，依然是顶级水准。

DeepSeek的模型是全球性价比最高的模型吗？

很遗憾，也不是。

谷歌最新的Gemin 2.0相关模型，使用价格比DS的模型还要便宜，能力也更强，这对真正使用AI做产品商业化的人来说，可能比DS的性价比更高。

但DS的突破，对我们中国来说意义非常重大！

使用AI模型的人，主要分两类:

一类是个人用户，解决日常工作问题。

一类是企业用户（个体户），通过给产品嵌入AI用于商业化。

在此之前，国内没有任何一款模型可以在能力上与全球顶尖模型“掰手腕”。

大家可能看到各种跑分，说自己的模型追赶上了谁谁谁，一笑了之即可。

此前，国内没有任何一个模型可以取代OpenAI的GPT（而对于写代码的人来说，Anthropic家的Claude模型就是最好的）。

这一点但凡真正体验过顶尖模型的人，应该没有异议。

但在DeepSeek –R1出现后，我觉得能力上，真的可以替代相当一部分了。

还是前面说过的：“答案的质量永远是第一位的，其次才是速度，这也是AI能真正应用到日常生活中的核心前提。”

DS这次让无论是个人用户，还是企业用户，都有了我们中国自己的顶尖大模型可用。

之前国内的AI企业只能选择出海，因为国内模型能力不行，而国外顶尖模型不让国内用。

但现在，意味着国内的AI应用可以在国内开始做“井喷式”的尝试了。

从现象来看也是如此，DS的R1模型从春节上线至今，其官网的流量几乎时时处于撑爆的状态。

各大云厂商（华阿百腾电联移金等）几乎在第一时间宣布适配了R1，但基本谁上线R1，谁家就会卡住。

包括大疆在内的各种包含算法使用的公司也第一时间部署了R1。

你在小某书上可以看到铺天盖地使用DS的玩法教程。

DeepSeek在上线20天后，其日活跃用户数（DAU）迅速突破2000万大关，成为全球增速最快的AI应用。之前获此殊荣的，是首次上线的ChatGPT（上线2个月不到的时间突破1000万DAU，在20天2000万面前，竟然略显平淡）。

从格局上看，美国的顶尖公司在推进基础模型能力方面，确实让人敬佩。

但要说在应用层面，中国从来都是世界第一。

这一点在移动互联网时代就已经奠定了，我们有全球最大的To C消费市场（观察用户反馈和多样性）、海量的顶尖人才、最“勤奋”的工作态度，代表我们能做出最让消费者满意的应用产品。

看看TikTok在国外被追捧的程度、最近涌入小某书的老外，这点自信大家还是要有的。

总之一句话：

在有了我们自己的顶尖大模型后，谁能在AI应用商业化大潮中笑到最后，尚未可知。但我们作为消费者，一定能等到那款让人惊艳的现象级AI应用，它极大概率会出现在中国。

回到前面的那个问题：DeepSeek是持续影响还是“昙花一现”？

我认为是持续影响，并且对我们国内的影响将远大于国外。

DS通过创新+开源，让全球AI水平上了一个台阶，拉近了与顶尖模型的身位。

DS让国人有了自己的“高能力+低成本+开源”模型，让国内AI应用商业化尝试正式加速。

二、谁是DeepSeek的受益者？

想清楚这个问题，会决定我们将投资目光重点投向何处。

无论是V3还是R1，它都是一个开源模型，意味着谁都可以来用，来研究。

DeepSeek活菩萨，它虽然增加了影响力和品牌效应，但它本身是无法靠这个模型赚钱的。

1、国产芯片：

接下来，我们必将迎来更严峻的算力进口阻碍，但这次DS的模型另一个厉害之处在于，其运行对芯片制程要求不高。

所以，国产芯片这次是真的可以供应运行DS的模型。

目前菊厂的910C已经完成适配，供大家使用DS了，相关的产业链可能获益。

但今年开始，半导体出口美国的关税将提高到50%，对于整个行业来说有此消彼长之感。

而且DS本身节约算力成本的特点，对美股算力芯片的情绪打击不小，国内在算力炒作上可能也心存谨慎。

综合来看，国产芯片未必会是最有爆发力的那个，但它必然在行情轮动的逻辑链条中占据一席之地。

2、云计算：

从各大云厂商“火急火燎”适配R1就知道，这对它们非常重要。

而在炒作逻辑方面，直接对标美股的云厂商（微软、亚马逊、谷歌、甲骨文）。

因为有更多人使用AI模型，而他们没有能力在本地部署（对个人和中小企业来说算力成本高），所以会从云端调用模型，这就会消耗云厂商的算力，产生费用，形成云厂商的收入。

OpenAI等闭源模型公司要部署在云厂商上，是因为云厂或者是这些AI公司的直接投资人，或者支付费用。

但DS是开源的，国内云厂商可以直接免费拿来部署，再供其它人使用。

这会导致两个结果：

1、对云厂商来说，模型几乎是无成本的。

2、对各大云厂商来说，因为获取模型没有成本和门槛，云厂之间可能陷入价格战竞争。

但需强调一点，无论国内国外，无论大模型本身的算力消耗如何下降，未来对整体算力需求继续提升的大趋势是明确的。

无它，因为全民使用AI的时代还没有到来，真正庞大的算力需求来自于全球上亿用户每一次日常调用，而不是训练模型的环节。

因此，如果相信AI应用的爆发将会到来，那么对云计算的需求就不会少。而云厂商如果要扩大算力基建，就需要国产芯片、服务器等相关算力基础设施，它的需求会传导到相关硬件厂商那里。

3、AI应用：

这是一个非常宽泛的领域。AI模型公司可以研发应用产品，软件应用公司也可以嵌套AI模型。

一切的前提都建立在AI模型的能力足够强这个基础上。

就目前DeepSeek-R1模型的能力来说，已经足够支持去做更多AI应用的探索了。

我们接下来会看到“AI应用”与另外一个词高频相伴出现 —— Agent。

Agent的本质就是调用各种其它类型的模型或工具作为“手和脚”，由R1这样的模型作为“大脑”发出指令，去帮助用户自动完成某些任务。

从我观察来看，用户对大模型本身是“没有忠诚度”的，谁的模型更好用、性价比更高，谁就会更受青睐。（之前GPT一直独当一面，是因为没有对手，后来Claude从GPT手中抢走了写代码的程序员，现在R1将从GPT手中抢走一部分不愿意支付高额费用还要受到使用限制的用户）

未来当大模型的能力都高到足以应付日常大部分问题的水平，并且价格便宜到大部分人都可接受的程度后，大模型的护城河将消失，陷入纯粹的价格战。（除非某家模型公司能一直保持能力领先，让人不得不使用它，但这很难，当前的OpenAI的处境就是典型案例）

而真正的护城河，或许在于个性化、定制化，它需要的是独家的垂类数据库。（比如个人的使用习惯、某个特定群体的特点、某个特定领域的高质量小众数据等）

目前有很多AI应用企业都专注于“垂类数据库+AI模型”，它们通常都是某些行业内的信息化平台，能够拿到各种用户数据，这些企业通常属于To B端。

而To C端，最容易让人想到的就是国内几家大型电商、互联网平台，手握海量用户数据。这其中，谁的生态链最完整，最有可能笑到最后。

生态链完整，意味着它能获得用户数据的同时，还能更容易的把产品提供给用户的方方面面。

在美国，谷歌为了在智能手机出现的移动互联网时代对抗苹果，选择了买下安卓系统并开源，搭建自己的生态。苹果的IOS系统本身就是一个巨大的封闭生态，全球的苹果用户都在为它创造巨大价值。

而在我们中国，大家能想到哪些公司呢？答案呼之欲出吧？（腾阿抖京米华美百……等）

个人用户，不是为了研发产品赚钱，只是为了让日常变得更高效，也可以自己去尝试创建Agent。现在有了R1，收集自己的数据库，搭建自己的Agent的门槛已大幅降低。“遇事不决问R1”，应该会成为积极拥抱互联网的年轻人的常态。而这也将增加算力需求，符合上面云厂商的受益逻辑。

总结：

1、DeepSeek不是昙花一现，它对全球，尤其是中国影响巨大。

2、行业关注国产芯片、云厂商、AI应用/互联网平台，我最看好的还是从AI应用中的潜在机会。

3、不要只当投资者，去作为用户使用R1吧！它会帮到你的。

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