脑极体 19小时前
DeepSeek-V4发布后的行业景观
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DeepSeek-V4 正式对外发布已经有好几天了,大家是不是感觉到,明显没有 R1 的热度?的确如此。业界本来对 DeepSeek 新模型积攒了很高的期待,希望这家公司能再次带来一个引发行业震动的大核弹,要么全民刷屏,要么把英伟达上天的股价再次打下来。

显然,V4 并没有在大众层面掀起预想中的波澜与热议,甚至没什么出圈的话题。不过,这并不意味着新模型无人问津,也不是幻方量化廉颇老矣。其实我所在的行业群、朋友圈,V4 是有不少人讨论、刷屏的。但讨论的角度和话题,确实跟 R1 时代有着截然不同的画风。

简单总结了我见到的 V4 发布之后的行业景观。从这些变化中,我们可以看到当下的国民级 AI 公司到底在做些什么,大模型行业有哪些新的变化。

R1 之所以炸裂,将 DeepSeek 捧上神坛,最核心的原因就是把英伟达股价给打下来了。一经推出,直接冲击英伟达资本市场估值。

但 V4 问世之后,英伟达股价不降反涨,小幅上涨超 4%,一有风吹草动就剧烈波动的华尔街也格外平静。

要知道,R1 还是跑在英伟达集群之上,相当于用海外的算力,捅破了它们自己营造出来的泡泡。而 DeepSeek-V4,全程基于国产集群训练,没有提前给英伟达任何专属测试、优先适配的权限。按照常理来说,本该比上一次更有冲击力,更能戳破英伟达高溢价的行业泡沫,可为什么这一次不奏效了呢?

很多人第一反应会疑惑:是 DeepSeek-V4 不够犀利了?这个问题我们稍后讲,有一个情况大家可能没有注意到,那就是今时不同往日。

此前,国内模型训练几乎都是跟英伟达深度绑定的,国产算力主要是推理,所以稍有变化,就会挤压英伟达的商业空间。

但过去两年多的时间,国产芯片的进展比较大,V4 发布后,华为昇腾、寒武纪、海光信息、摩尔线程、沐曦股份、昆仑芯、平头哥真武、天数智芯在内的八家国内主流 AI 芯片厂商,都完成 DeepSeek V4 的兼容性验证与技术适配。当然,也包括英伟达。

垄断威慑力被稀释,资本市场的过激反应自然随之消失。所以 DeepSeek 的英伟达效应,也就这样悄然失效了。

4 月底,海外半导体厂商与国内半导体厂商的股价均出现大幅暴涨,这也从侧面印证,市场普遍看好全球算力领域的需求潜力,行业格局也从单一垄断转向共生、各自发力。这个景观,或许标志着一个时代的落幕。

DeepSeek-V4 发布之后,圈内很多媒体老师都有同一个疑惑:不知道是不是自己关注度不够,感觉没有去年那种炸裂的氛围感。大家私下交流一对账,发现不是自己的问题,整个行业都集体冷静了。一些解读 V4 的文章,也没什么流量。

不再能吸引全民热议和自媒体扎堆拆解的 DeepSeek-V4,到底是什么成色啊?

像 R1 那样 B 端、C 端通吃的能力,确实是没有了,V4 的表现在大众用户和 B 端开发 / 企业用户这两类群体中,影响力比较参差。

在 C 端,同期海外 GPT 新品迭代过于逆天,性能突破拉满,抢走了绝大部分全网注意力。相比之下,DeepSeek-V4 没有拿出颠覆认知的炸裂表现,没有让大家觉得 " 我的妈呀这也太强了 ",C 端用户感知不强,也就少了话题引爆点。

但 B 端的态度还是挺积极的。有不少企业开发者都第一时间进行了实测,据反馈,他们对 V4 最满意的地方:一个是成本,在 100 万 tokens 上下文设置下,DeepSeek-V4-Pro 相比上一代 V3.2,仅需 27% 的单令牌推理 FLOP,KV 缓存占用更是降到只有原来的 10%。推理算力大幅缩减,KV 缓存断崖式下降,直接节省大量 HBM 显存资源,连锁带动整体存储成本往下走,给行业留出极大的降本空间。

还有一个是应用层面,V4 和各类 AI 智能体的适配比较强,OpenClaw、OpenCode 等主流 AI 代理都能无缝集成,而且价格仅为 Opus 的 1/58,更是 GPT5.5 的 1/70。大家都知道 agent 是烧 token 狂魔,所以这一点备受开发者和企业的关注。

总体来看,V4 确实没有给普通用户炸裂的体验感,这导致它的社交话题属性快速消退。但这不代表模型没有价值,反而说明行业正在褪去浮躁,从追逐 C 端噱头,转向深耕 To B 产业落地。

回想一下上一轮 R1 爆火,朋友圈刷屏的都是 DeepSeek 生成的炸裂文案、诗歌、小说,总之,大家惊叹的是 AI 的能力。但这一次,我朋友圈的画风完全不一样,DeepSeek-V4 问世后刷屏最多、讨论最多的,是技术文章中的一句格言:不诱于誉,不恐于诽,率道而行,端然正己。

模型能力,不再震撼我们。从业者最认同的东西,变成了一种态度、一种理想主义宣言。这个社交媒体的景观也非常有意思。我想,行业的集体潜意识或许都认可,AI 产业已经到了褪去浮躁、静水流深的阶段,不应该继续无谓的算力军备竞赛、模型内卷。

之所以这么说,是因为近段时间以来,整个 AI 赛道都在疯狂卷 token,agent 龙虾带火了 Token 经济,带来了无限的应用潜力和商业想象,但同时也催生了巨大的焦虑,从开发者、企业、普通人不断外溢,大家都感到疲惫:技术工具迭代越来越快,算力成本越来越高,可又不敢不用、不敢不学,这种猫捉老鼠式的追赶到底什么时候是个头?全社会为 AI 投入的巨额成本,到底能不能看到真实回报?可能很多人的脑海中,都曾浮现过这些疑虑。

这种局面下,行业其实早已不需要参数更夸张、能力更炸裂的模型核弹了。能让大家感觉成本可控、ROI 更清晰的技术方案,是大家真正渴求的。

而 DeepSeek-V4 发布时说的这句话,不诱于誉,不恐于诽,率道而行,端然正己,代表着一种踏实、有定力的做事风格,比起炫酷的技术展演,更精准地踩中了行业的痛处,引发了大家的共鸣。

DeepSeek-V4 发布之后的行业景观,结合起来看,部分呈现了当下 AI 产业的真实缩影:国产算力 + 国产大模型的生态日趋茁壮,与此同时,跟风蹭流量的泡沫开始褪去,C 端的热闹抵不过真金白银的 ROI 回报,踏实做事、降低成本,向大模型要收益,成为主流导向,这也是 AI 模型厂商的全新竞逐焦点。

誉也好,毁也罢,用户对 V4 模型自有判断。但没有人会否认,DeepSeek 依然是国产大模型中至关重要的存在,它的选择,也部分彰显着中国 AI 的前行方向。

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