在AI領(lǐng)域存在著“規(guī)模定律”，即模型性能會隨著模型參數(shù)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)和算力的指數(shù)級增長而線性提高。過去幾年，AI模型主要通過預(yù)訓(xùn)練階段的規(guī)模堆積來提升能力，但這一路徑逐漸因數(shù)據(jù)耗盡和合成數(shù)據(jù)質(zhì)量問題而放緩，讓市場一度陷入了大模型發(fā)展滯緩、陷入瓶頸的懷疑。

在這一關(guān)鍵時刻，DeepSeek-R1橫空出世，通過精心設(shè)計訓(xùn)練流程和應(yīng)用新算法，極大地提高了算力使用效率，有效解決了產(chǎn)業(yè)發(fā)展的痛點，僅投入557.6萬美元，借助2048塊英偉達(dá)H800GPU，就完成了性能可對標(biāo)GPT-4o的模型訓(xùn)練，成本僅為OpenAI同類模型的十分之一，推理成本更是低至每百萬Token0.14美元，而OpenAI則高達(dá)7.5美元每百萬Token，讓用戶能用更低成本享受到近乎頭部模型的體驗。

DeepSeek的顛覆性意義深遠(yuǎn)：它打破了以往算力和芯片投資“大力出奇跡”的固有觀念，告訴市場：AI競賽不只是芯片納米級技術(shù)的比拼，而是算法效率、生態(tài)活力與政策彈性的多維度較量。同時，通過成本優(yōu)勢和開源策略，實現(xiàn)了一定程度的AI平權(quán)：在OpenAI等閉源模型禁止用戶蒸餾模型時，DeepSeek成功追趕，并將創(chuàng)新成果全部開源、鼓勵業(yè)界基于其成果進(jìn)行蒸餾，或許這才是真正的“OpenAI”。

其創(chuàng)始人梁文鋒曾表示：“我們希望更多人，哪怕一個小app都可以低成本去用上大模型，而不是技術(shù)只掌握在一部分人和公司手中，形成壟斷”。

在“規(guī)模定律”放緩的大背景下，DeepSeek成功追趕OpenAI等全球領(lǐng)先的模型，讓中美之間的大模型技術(shù)差距進(jìn)一步縮小，也得以讓外資重視起處于估值洼地的中國資產(chǎn)，前期因中美芯片限售估值承壓的中國互聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)價值得到顯著提升。高盛發(fā)布研報稱：DeepSeek的崛起，為中概科技股帶來了中長期價值重估的機會；德意志銀行表示，2025年將是中國企業(yè)在全球崛起的一年，中國股票估值折價的現(xiàn)象將消失。

大多數(shù)全球AI從業(yè)者對于DeepSeek低價策略和開源的反應(yīng)是：興奮、激動，因為它大幅降低了AI技術(shù)的應(yīng)用門檻，讓下游企業(yè)和開發(fā)者能夠以低成本使用先進(jìn)的AI技術(shù)，將AI行業(yè)推動進(jìn)入了一個更加開放、低成本、高普及率的新階段。早在之前，其創(chuàng)始人梁文鋒就曾表示：“希望構(gòu)建一種生態(tài)，由DeepSeek負(fù)責(zé)基礎(chǔ)模型和前沿創(chuàng)新，其他公司在此基礎(chǔ)上開展toB、toC業(yè)務(wù)”。

DeepSeek通過“低成本+高性能+開源”組合，將推動各行業(yè)AI應(yīng)用的快速滲透與商業(yè)化落地：主要體現(xiàn)在技術(shù)普惠（降低門檻）、效率提升（開發(fā)與運營優(yōu)化）和生態(tài)共建（開源社區(qū)繁榮）三方面，同時重構(gòu)全球AI競爭格局，加速端側(cè)智能與行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。