DeepSeek R2 或將發佈，壓力給到樑文鋒
大約100天前，DeepSeek R1橫空出世，火爆出圈，被一向傲慢的硅谷科技圈稱爲“神秘東方力量”，並憂心忡忡地高呼AI領域的“斯普尼克時刻”來了。這款由中國初創公司開發的大模型，用低至600萬美元的訓練成本，產生足以挑戰OpenAI o1的極佳性能，7天內用戶數破億，登頂美國iOS App Store免費應用榜首，更要命的是它還開源……DeepSeek種種殺傷力疊加，難怪讓硅谷AI圈覺得“天塌了”。
如今，R1發佈已近百日，根據行業3-4個月的版本迭代慣例來看，距離DeepSeek再次“出手”的時刻應該不遠了。這股神奇又神秘的“東方力量”，能否再次爲行業帶來驚喜和驚豔？相信全球都在期待中。顯然，此刻的壓力給到了樑文鋒。
01 OpenAI，慌了
1、AI一哥，也亂了分寸
時間回撥到2023年，當時的OpenAI創始人山姆奧特曼，可謂是風頭無兩、風光無限。彼時的OpenAI，坐擁全球最大最強的閉源大模型，GPT-4發佈後，OpenAI幾乎以一己之力帶動數百家創業公司、數千個AI應用崛起，儼然是遙遙領先的AI界“王者”，拿着望遠鏡也找不到對手。
但奧特曼這種執AI之牛耳、人工智能唯我獨尊的舒爽感，持續到2025年1月20日便戛然而止。原因就是來自中國的一家名不見經傳的AI創業公司，石破天驚地發佈了效果堪比OpenAI o1的DeepSeek R1開源大模型。
就在R1發佈的當周，奧特曼在接受媒體採訪時，就頻頻使用“令人印象深刻”、“是真正的威脅”等詞語來形容對DeepSeek的感受。他的焦慮不僅僅因爲DeepSeek用新技術、低成本，訓練出性能卓越的大模型，更讓他擔心的是，DeepSeek的開源策略，將在AI生態開放性上形成新範式。
爲了減少DeepSeek的衝擊，OpenAI變得不再Open，還非常跌份地搞起了小動作。他們向美國政府偷偷提交了長達15頁的“舉報信”，聲稱DeepSeek R1會給美國帶來“重大風險”，並呼籲美國政府對其採取封禁措施。堂堂AI一哥，竟然不顧體面，向一家新AI創業公司下黑手、使絆子，只能說DeepSeek確實足夠強大，能讓不可一世的OpenAI亂了分寸，慌了陣腳。
2、OpenAI更小更快了
面對來勢洶洶的DeepSeek，回過神來的OpenAI除了背後捅刀子，還被逼着搞起了“應激性迭代”：此前一貫慢節奏迭代的OpenAI，以罕見的高密度先後發佈了GPT-4o、O4-mini，以及包括 GPT - 4.1、GPT - 4.1 Mini、GPT - 4.1 Nano在內的GPT - 4.1 系列模型。
這些新模型幾乎都有一個核心特徵，就是參數規模更小、成本更低、速度更快。比如，GPT - 4.1 Mini 在多個基準測試中表現超越 GPT - 4o，大幅減少延遲並降低 83% 成本；而 GPT - 4.1 Nano 則是首個超小型模型，能支持 100 萬 token 的上下文窗口，更適用於低延遲任務。
這一系列的高頻更新，無疑是 OpenAI在感受到 DeepSeek這種兼具高性能與成本效益的開源大模型的競爭壓力後，所採取的“防禦性擴張”策略。DeepSeek不僅給整個AI行業帶來了新的刺激，也讓OpenAI第一次真正感受到了競爭對手“後發先至”的現實風險。
02 國內AI應用，只幹了一件事
1、全面擁抱DeepSeek
在國內，自DeepSeek大模型問世以來的幾個月內，AI 應用領域幾乎上演了一場集體轉向、“追求”DeepSeek的大戲。但凡數得上號的AI應用，似乎都在不約而同地幹一件事：想盡辦法上線DeepSeek R1滿血版。
在搜索引擎領域，百度率先宣佈將 DeepSeek R1 深度集成至文心一言底層架構，實現了多模態生成效率的大幅度提升；騰訊元寶智能創作平臺接入 DeepSeek API 後，使得短視頻腳本生成成本大幅降低，日均處理請求量突破百萬次；阿里雲則推出基於DeepSeek的雲原生解決方案，能夠把企業大模型部署門檻從百萬級降至萬元級。甚至連知乎直答、納米 AI 搜索等垂直領域玩家，也紛紛以 “DeepSeek 滿血版” 爲賣點重構產品邏輯，形成了從通用技術到垂直場景的完整滲透。
這種對DeepSeek“衆星捧月”般追捧背後的邏輯其實很簡單：R1大模型效果更好，成本更低，而且開源透明。DeepSeek R1在多個權威評測榜單上展現出與國際頂尖閉源模型掰手腕的實力，甚至在某些特定任務上實現了超越。更關鍵的是，其開源的特性，以及相對更優的性能功耗比，讓大家用起來覺得更放心、更踏實。
2、DeepSeek治好了，企業的“AI焦慮”
DeepSeek不僅成了國內各科技大廠的“心頭好”，也成了治癒一般企業“AI焦慮”的最佳良藥。過去，不少企業面對 AI，尤其是高性能大模型，常常陷入一種“高攀不起”的現實顧慮。高昂的 API 調用費用、複雜的私有化部署要求、對算力資源的巨大渴求，都讓 AI 技術的規模化應用，顯得遙不可及。
而DeepSeek 的出現，很好的解決了他們“既擔心錯過技術革命浪潮，又苦於找不到成本可控的落地路徑”的尷尬。DeepSeek通過開源的方式，將強大的基礎模型能力釋放出來，把AI部署成本打下來，讓更多無論是大型互聯網公司，還是尋求 AI 賦能的傳統行業，都有機會以更低的成本、更高的自主性來構建屬於自己的 AI 應用。
DeepSeek將“技術普惠”的理念逐步轉變爲現實，將企業原本難以企及的大模型技術，轉化爲可複用、可負擔的 “數字基建”，不僅加速了國內 AI 應用的落地進程，也在很大程度上打消了企業使用AI的後顧之憂，讓他們有更大的底氣，從猶豫觀望，轉向積極嘗試。
03 樑文鋒的戰略定力
1、專注基礎大模型研發
在這波 AI 浪潮中，我們看到了無數AI創業公司，爲了生存和發展各顯神通、各種嘗試：有的公司急於構建應用生態，覆蓋 toB 和 toC 市場；有的公司在基礎模型和上層應用之間搖擺不定；有的則熱衷於追逐短期熱點和流量……但樑文鋒和他帶領的 DeepSeek，似乎顯得有些格格不入，他們選擇了一條更爲專注，也更爲艱難的道路：持續深耕基礎大模型研發。
相對於其他大模型創業公司的“多元化”嘗試，他們展現出了超凡的戰略定力。公司成立至今，從未涉足任何應用層產品開發，即便在 R1火遍全球、獲得“潑天流量”那段時間，面對多家投資機構拋出的資金合作、流量合作、技術合作等各種橄欖枝，他們也都是一一拒絕。
DeepSeek 從一開始就將目標鎖定在打造世界一流的基座模型上，而不是急於將自身的技術和影響力，轉化爲直接的應用層產品或商業模式。樑文鋒接受媒體採訪時說的這段話，也許是對“DeepSeek爲何如此專注且有定力”的最好回答：“過去很多年，很多的中國公司習慣了別人做技術創新，拿過來做應用變現，自己等着摩爾定律從天而降，躺在家裡18個月就會出來更好的硬件和軟件。我們的出發點，就不是趁機賺一筆，而是走到技術的前沿，去推動整個生態發展。中國也要逐步成爲貢獻者，而不是一直搭便車。”
2、或將成爲AI時代的科技巨頭
樑文鋒和DeepSeek這種心無旁騖、執着於將資源和精力投入到模型的持續迭代和優化中的態度和精神，讓K哥聯想到移動互聯網時代，那些最終脫穎而出的科技巨頭們。
無論是字節跳動的張一鳴，早期聚焦於推薦算法和信息流產品；還是美團的王興，在“千團大戰”中堅持深耕本地生活服務；亦或是拼多多的黃崢，瞄準下沉市場和社交電商模式持續發力……他們之所以成功的最重要共同點，就是在創業初期甚至相當長的一段時間內，都表現出了對核心領域異乎尋常的專注和“長期主義”心態。他們抵制了多元化的誘惑，選擇了在自己認定的“窄門”裡，做到極致，成爲最佳。
社會心理學中著名的“棉花糖實驗”，曾爲我們揭示了延遲滿足的能力與未來成功的某種關聯。而在商業世界，這種延遲滿足則體現爲一種能抵禦短期誘惑、爲更宏大的長期目標持續投入的戰略定力。從這個角度來看，樑文鋒所帶領的DeepSeek，已經具備成爲AI時代科技巨頭的所有潛質。
04 樑文鋒的主場時刻又到了
DeepSeek R1 的成功出圈，無疑爲這家公司注入了強大的發展動能。儘管樑文峰和他的團隊仍保持一貫的低調，但一些微妙的變化，還是透露出公司正在爲下一階段的發展積蓄力量。
比如，DeepSeek開始在招聘市場上物色CFO、COO等關鍵高管職位。這也被外界解讀爲DeepSeek正在爲更大規模的融資，甚至是未來的資本市場運作做準備。畢竟，對於任何一家技術驅動型公司而言，引入經驗豐富的管理人才，完善公司治理結構，都是從初創慢慢走向成熟的必經之路。
不過遺憾的是，除了這些間接信息，關於 DeepSeek 的內部運作、下一步的具體計劃，外界知之甚少。而這種低調，也讓市場對其即將發佈的新版本充滿期待：根據行業慣例和業內透露出的某些零星信息，市場普遍預期DeepSeek新版本，很可能會在5月份發佈。而這無疑是樑文峰和 DeepSeek 的又一個“主場時刻”。
R1 發佈距今已近百日，DeepSeek 的工程師們，這次會爲我們帶來哪些顛覆性的體驗？讓我們一邊充滿期待，一邊祝福DeepSeek 在樑文峰的帶領下，繼續秉持專注與創新的精神，穩健前行，爲中國的AI發展帶來更多驚喜，做出更大貢獻。
來源 | 技術領導力（ID：jishulingdaoli）
作者 | Mr.K ; 編輯 | 蝦餃
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