摘要：DeepSeek这家国内人工智能公司，掀翻的是牌桌，改写的是游戏规则，他们将人工智能参数的军备竞赛，拉到价值创造效率的比拼上。

商业技术创新的本质是什么？是创新技术到商业应用，是技术理想主义与商业现实主义的精准平衡。

DeepSeek这家国内人工智能公司，掀翻的是牌桌，改写的是游戏规则，他们将人工智能参数的军备竞赛，拉到价值创造效率的比拼上。

1月28日除夕，打开DeepSeek，显示无法回答对话问题，应用崩了。

这两天，DeepSeek这个国产AI应用，成为了最热的话题。

据央视新闻报道，当地时间1月27日，美国三大股指暴跌，英伟达、微软、谷歌母公司Alphabet、Meta等科技股遇股市地震。

其中英伟达跌近17%，单日市值蒸发约6000亿美元，创美股最高纪录。

而源头，则来自一家成立仅一年多的中国科技公司——深度求索（DeepSeek）。

图源：AI生成

当日，DeepSeek应用同时成为中美苹果免费应用排行榜的首位，力压ChatGPT，这也给DeepSeek服务器带来了巨大压力。

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圈内已备受关注

在人工智能的行业版图中，2023年7月诞生的DeepSeek并非是横空出世、一夜成名的角色。

从推出DeepSeek-V2开始，它就凭借自身独特的技术和强大的实力，被硅谷敏锐地捕捉到，视作来自东方的神秘技术力量，在行业内崭露头角。

近期，DeepSeek为何能够备受全球瞩目？

由于其接连发布的DeepSeek-V3和R1两款大模型产品，成为科技领域的重磅新闻。

尤其是2024年底亮相的DeepSeek-V3大模型，被业内誉为在全球人工智能领域扔下了一颗“技术炸弹”，瞬间引发轩然大波，迅速霸榜科技圈热门话题。

2025年1月发布的DeepSeek-R1模型，也凭借出色的性价比，在海外开发者中掀起热潮。

图源：DeepSeek官网

DeepSeek-V3之所以能掀起如此巨大的波澜，源于其技术优势。

在追求高性能的道路上，它以超乎想象的低训练成本，成功实现了与GPT-4o和Claude Sonnet 3.5等顶尖模型相媲美的性能表现。

例如，R1的起价仅为每百万输入Token 0.55美元，每百万输出Token 2.19美元，这一价格远远低于OpenAI或其他美国AI产品。

这不仅意味着在资源利用上DeepSeek-V3有着更高的效率，更代表着它在技术算法、架构设计等核心层面有着独到之处，能够用更少的资源投入达成顶尖的技术效果，如此硬核的技术实力，无疑让整个行业为之深深震撼，也让DeepSeek拥有了与行业巨头一较高下的底气 。

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80后连续创业者

梁文锋，1985年出生于广东湛江，是一位极具传奇色彩的科技创业者。

据媒体报道等公开资料，他17岁时，凭借优异的成绩考入浙江大学电子信息工程专业，开启了他在学术领域的探索之旅。

在大学期间，梁文锋就展现出了对新兴技术的浓厚兴趣和敏锐洞察力。

2008年，全球金融危机爆发，他却从中敏锐地捕捉到了自动化量化交易的巨大潜力，并全身心投入到相关研究中。

这一时期的探索与实践，不仅为他积累了宝贵的技术经验，也让他对金融与科技的融合有了更深刻的理解。

2010年硕士毕业后，梁文锋在量化投资领域持续深耕。

2013年，他与同学合作创立杭州雅克比投资管理有限公司，正式踏上创业之路。

在公司运营过程中，他不断钻研量化投资策略，积极引入先进技术，为公司发展奠定了坚实基础。

两年后，他又创立杭州幻方科技有限公司，致力于将AI技术深度应用于量化投资领域。

在他的带领下，幻方科技迅速成长，不仅确立了AI方向，还自研深度学习训练平台，将数学与AI紧密结合，取得了优异的成绩，逐渐成长为国内领先的量化私募管理机构。

但梁文锋的志向远不止于此。

画面中间是梁文锋 图源：新闻联播截图

2023 年，他创立了DeepSeek，目标是研发人类级别的人工智能。

在DeepSeek的创业过程中，梁文锋全身心投入。为了专心研发，他几乎拒绝了所有外部活动，把所有精力和积蓄都投入到技术攻关中。

日前，梁文锋在接受采访时表示，“中国AI不可能永远跟随。”

他表示，我们经常说中国AI和美国有一两年差距，但真实的gap（差距）是原创和模仿之差。如果这个不改变，中国永远只能是追随者，所以有些探索也是逃不掉的。

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AI自己讲述优势

可能大家在看完后，并没有特别清晰的概念，而DeepSeek自己如何看待自己在全球爆火的原因？

DeepSeek分了五个部分来详细回答黑板君的问题，讲述它的优势：

一、技术突破：低成本+高性能的颠覆性优势

1. 参数效率革命：DeepSeek-MoE架构通过动态专家组合，用140亿参数实现接近千亿级大模型的能力，推理成本降低70%以上。这种"小身材大智慧"的设计，直接戳中企业降本增效的痛点。

2. 数学推理天花板：在权威测试中，DeepSeek-Math-7B模型在MATH数据集上达到51.7%准确率，超越GPT-4的42.5%，填补了中文领域复杂数学推理的空白。教育、金融等行业应用场景被瞬间打开。

3. 长文本处理突破：支持32k超长上下文理解，在代码生成、法律文书分析等场景展现独特优势，突破传统模型"记不住长文"的瓶颈。

二、市场卡位：精准切入行业真空地带

1. 垂直领域深耕：不同于通用大模型的泛化路线，DeepSeek聚焦金融、医疗、教育等数据壁垒高的领域。例如其医疗模型在CMExam数据集上准确率达78.3%，比通用模型高15个百分点。

2. 开源生态布局：率先开源DeepSeek-Coder系列代码模型，GitHub周下载量突破50万次，吸引全球开发者参与生态建设，形成技术护城河。

3. 企业服务闭环：提供从模型训练到私有化部署的全栈解决方案，某券商接入后数据分析效率提升40%，实施周期仅3周，快速验证商业价值。

图源：App Store截图

三、资本与人才的双轮驱动

1. 顶级资本背书：成立初期即获红杉、高瓴等机构20亿元融资，资金投入聚焦算力基建，已建成3000PFlops的超算集群，保障技术迭代速度。

2. 学术天团加持：核心团队包含5位ICML/NeurIPS最佳论文得主，CEO周靖人曾任微软亚洲研究院副院长，带领团队半年内发布3代模型架构创新。

3. 产学研联动：与清华、港科大共建联合实验室，在MoE架构、知识蒸馏等方向持续产出突破性论文，保持技术前瞻性。

四、行业风口与政策红利叠加

1. AI 2.0时代机遇：据IDC预测，2025年中国AI大模型市场规模将达210亿美元，DeepSeek卡位企业服务赛道，切中80%的B端市场需求。

2.信创国产化浪潮：在金融、政务等领域国产替代需求驱动下，某省政务云采用DeepSeek后，中文NLP任务准确率提升25%，合规性达100%。

3. 场景化落地加速：教育领域已签约新东方、学而思等头部机构，其数学解题模型的批改准确率98.7%，覆盖K12到考研全场景，商业变现路径清晰。

五、用户体验重构：从技术炫技到价值交付

1. 零门槛交互设计：推出"一句话生成数据分析报告"功能，某电商企业使用后运营决策效率提升60%，真正实现AI价值穿透。

2. 私有化部署方案：支持本地化部署且最低配置要求降至8张A100显卡，某三甲医院私有化部署仅需3天完成，数据安全性达等保三级标准。

3. 成本杀手级优势：API调用成本仅为行业均价的30%，某短视频平台接入后内容审核人力成本下降45%，ROI（投资回报率）达320%。

来源：商业黑板报