DeepSeek引爆全球科技圈，AI应用层能否迎来新浪潮？
1月20日，中国人工智能公司深度求索(DeepSeek)发布开源模型DeepSeek-R1，一举成为全球科技行业的焦点。
DeepSeek的这一突破引起了众多风险投资人和科技创业者的关注。硅谷创投大佬、提出“软件吞噬世界”的马克・安德森(Marc Andreessen)称这一发布为“AI领域的史普尼克时刻”。这一说法源自1957年苏联发射史普尼克一号卫星的标志性事件，彻底改变了全球太空竞赛的格局，震撼了美国及整个世界。
引发热议的原因之一是，DeepSeek的R1模型不仅是技术创新的成果，还标志着中国在AGI(通用人工智能)领域的崛起，挑战了由硅谷科技巨头主导的全球AI格局。凭借其创新的架构设计、低成本高效能的技术路线，DeepSeek不仅在中国市场取得突破，更引起了硅谷的广泛关注。
清源创投(Foothill Ventures)创始合伙人王金林的团队曾投出了文远知行WeRide、Otter.ai、OmniML等公司。他接受21世纪经济报道记者采访时表示，在ToC领域，大模型产品的竞争会呈现“赢家通吃”的格局，因为某个产品占领了消费者心智将难以被替代。但在ToB领域，由于应用的多样性和各行业不同的需求，市场格局将呈“百花齐放”的态势，创业公司可以基于不同的需求和场景创造出独特的应用解决方案。
来自中国的颠覆者
全球AI竞争日益激烈的背景下，DeepSeek通过突破性创新在全球科技圈脱颖而出。
特别是在美国对中国科技公司实行出口管制的背景下，DeepSeek在传统的算力和数据需求上进行创新，通过减少对高算力硬件的依赖，降低成本并提升了模型的性能和应用效率。这一创新在全球科技圈引起广泛关注，并引发了对中国科技企业角色的重新评估。
DeepSeek的创新首先体现在其独特的技术架构设计上。在人工智能领域，很多模型依赖海量数据和强大的算力进行训练，而DeepSeek提出了全新的MLA机制(多头潜在注意力)，在低算力环境下实现了高效的训练和推理过程。这一突破使得DeepSeek的AI模型不仅在性能上接近OpenAI和Google等科技巨头的同类产品，且在成本上大幅降低，成为了全球AI产业中最具性价比的解决方案之一。
在海外科技圈和投资人眼中，DeepSeek的技术路线令人眼前一亮。他们的热烈讨论在一定程度上也源于后者“来自中国”的身份。不同于很多中国公司在技术路线上的“追随者”地位，DeepSeek展现了中国科技公司在全球AI竞争中的独立研发能力与技术创新。
“我不会仅仅将DeepSeek作为中国公司看。”王金林并不将DeepSeek看作中国原始创新的特例。全球大模型企业处在你追我赶的进程中，新的技术方案层出不穷。DeepSeek通过极致的优化降低了单位计算成本和用户使用成本，“这样的团队可以在任何地方出现。这一次，它出现在了中国。”
DeepSeek-R1的发布也引发了关于资本与创新关系的深刻思考。在硅谷，科技公司通常依赖于大量融资来推动技术创新，但DeepSeek证明了新的可能，即通过组织顶尖人才、优化工程设计来取得革命性的技术成果。
基于有限资源创新旅程
在全球AI竞争日益激烈的背景下，DeepSeek通过突破性创新在全球科技圈脱颖而出。
特别是在美国出口管制措施的背景下，DeepSeek在传统的算力和数据需求上进行了前所未有的创新，通过减少对高算力硬件的依赖，降低成本并提升了模型的性能和应用效率。
出口管制对中国科技企业的影响无疑巨大，但也成为初创企业创新的催化剂。比如，在DeepSeek的创新旅程中，资源的限制在一定程度上激发出更多的创新思维。
正如英特尔前首席执行官帕特・基辛格 (Pat Gelsinger)所言：“工程就是关于限制的。中国工程师们的资源有限，他们不得不寻找创造性的解决方案。”这正是DeepSeek的做法。通过在计算流程和硬件需求上的优化，DeepSeek突破壁垒并推动着AI技术的进一步发展。
具体来说，这家中国初创企业展示了如何利用不同的技术，基于符合美国出口管制法规的广泛可用模型和芯片来开发新的模型。这种创新性设计不仅解决了中国AI公司面临的资源问题，也为全球AI产业提供了新的发展思路。
王金林认为，中国开发者和研究人员对大模型性能的极致追求，是DeepSeek团队打造出DeepSeek-R1卓越表现最重要的原因。换句话说，“推动全球AI发展的最主要力量，包括在大语言模型创新领域，是包括研究人员和开发者在内的人才。”
AI应用层，下一波创业新浪潮？
随着AGI技术的不断进步，应用层的创业机会有望持续增加。
DeepSeek创始人梁文锋决心将重心放在研究和探索。他在接受36氪采访时也作出分析，“从长期看，大模型应用门槛会越来越低，初创公司在未来20年任何时候下场，也都有机会。”
这一观点为AGI创业者们点燃了希望的火种，也预示着AGI技术将从理论层面走向实际应用，成为重塑全球产业格局的重要力量。
来自微软的贾里德・斯帕塔罗(Jared Spataro)也表达了类似的观点。在他看来，AI的价值最终将迁移到应用层。随着AI技术的不断发展，企业将更加注重如何将技术应用到实际的商业场景中，人们会看到将一项伟大的技术应用于商业问题的价值。
“大模型本身的最终价值将归为零，换句话说，大模型本身创造巨大的价值，但不能捕获价值。”王金林提出了这样的观点。他接受采访时对比了闭源模型和开源模型的价值捕获方式，认为前者的剩余价值(residual value)可能随着时间推移而减少，但后者通过开放和协作，能够在应用层面持续创造和捕获价值。
他强调，AI的竞争不仅仅是模型本身的竞争，更是应用层(含工具类应用)的竞争。开发者和研究人员在应用层的创新和开发中，将可以有效地捕获价值，持续推动AI技术的发展和应用。
中美科技博弈持续的背景下，DeepSeek通过创新推动了全球AI产业的边界扩展，这一现象也为更多初创企业提供了借鉴和启示。
开源模型通过共享技术，鼓励全球开发者在其基础上进行二次开发和创新，从而形成一个活跃的生态系统。这种开放的策略使得DeepSeek能够在全球范围内吸引更多的开发者和研究人员，共同推动技术的进步和应用的多样化。
随着AGI技术的不断演进，我们或许已站在新的科技革命前沿。DeepSeek这家来自中国的初创企业，正在为全球AI创业企业掀开新的技术范式，也重塑着未来人工智能竞争的版图。
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