大约100天前，DeepSeek R1横空出世，火爆出圈，被一向傲慢的硅谷科技圈称为“神秘东方力量”，并忧心忡忡地高呼AI领域的“斯普尼克时刻”来了。这款由中国初创公司开发的大模型，用低至600万美元的训练成本，产生足以挑战OpenAI o1的极佳性能，7天内用户数破亿，登顶美国iOS App Store免费应用榜首，更要命的是它还开源……DeepSeek种种杀伤力叠加，难怪让硅谷AI圈觉得“天塌了”。

如今，R1发布已近百日，根据行业3-4个月的版本迭代惯例来看，距离DeepSeek再次“出手”的时刻应该不远了。这股神奇又神秘的“东方力量”，能否再次为行业带来惊喜和惊艳？相信全球都在期待中。显然，此刻的压力给到了梁文锋。

一.OpenAI，慌了
1、AI一哥，也乱了分寸
时间回拨到2023年，当时的OpenAI创始人山姆奥特曼，可谓是风头无两、风光无限。彼时的OpenAI，坐拥全球最大最强的闭源大模型，GPT-4发布后，OpenAI几乎以一己之力带动数百家创业公司、数千个AI应用崛起，俨然是遥遥领先的AI界“王者”，拿着望远镜也找不到对手。但奥特曼这种执AI之牛耳、人工智能唯我独尊的舒爽感，持续到2025年1月20日便戛然而止。原因就是来自中国的一家名不见经传的AI创业公司，石破天惊地发布了效果堪比OpenAI o1的DeepSeek R1开源大模型。

就在R1发布的当周，奥特曼在接受媒体采访时，就频频使用“令人印象深刻”、“是真正的威胁”等词语来形容对DeepSeek的感受。他的焦虑不仅仅因为DeepSeek用新技术、低成本，训练出性能卓越的大模型，更让他担心的是，DeepSeek的开源策略，将在AI生态开放性上形成新范式。

为了减少DeepSeek的冲击，OpenAI变得不再Open，还非常跌份地搞起了小动作。他们向美国政府偷偷提交了长达15页的“举报信”，声称DeepSeek R1会给美国带来“重大风险”，并呼吁美国政府对其采取封禁措施。堂堂AI一哥，竟然不顾体面，向一家新AI创业公司下黑手、使绊子，只能说DeepSeek确实足够强大，能让不可一世的OpenAI乱了分寸，慌了阵脚。

2、OpenAI更小更快了
面对来势汹汹的DeepSeek，回过神来的OpenAI除了背后捅刀子，还被逼着搞起了“应激性迭代”：此前一贯慢节奏迭代的OpenAI，以罕见的高密度先后发布了GPT-4o、O4-mini，以及包括 GPT - 4.1、GPT - 4.1 Mini、GPT - 4.1 Nano在内的GPT - 4.1 系列模型。这些新模型几乎都有一个核心特征，就是参数规模更小、成本更低、速度更快。比如，GPT - 4.1 Mini 在多个基准测试中表现超越 GPT - 4o，大幅减少延迟并降低 83% 成本；而 GPT - 4.1 Nano 则是首个超小型模型，能支持 100 万 token 的上下文窗口，更适用于低延迟任务。

这一系列的高频更新，无疑是 OpenAI在感受到 DeepSeek这种兼具高性能与成本效益的开源大模型的竞争压力后，所采取的“防御性扩张”策略。DeepSeek不仅给整个AI行业带来了新的刺激，也让OpenAI第一次真正感受到了竞争对手“后发先至”的现实风险。

二.国内AI应用，只干了一件事
1、全面拥抱DeepSeek
在国内，自DeepSeek大模型问世以来的几个月内，AI 应用领域几乎上演了一场集体转向、“追求”DeepSeek的大戏。但凡数得上号的AI应用，似乎都在不约而同地干一件事：想尽办法上线DeepSeek R1满血版。

在搜索引擎领域，百度率先宣布将 DeepSeek R1 深度集成至文心一言底层架构，实现了多模态生成效率的大幅度提升；腾讯元宝智能创作平台接入 DeepSeek API 后，使得短视频脚本生成成本大幅降低，日均处理请求量突破百万次；阿里云则推出基于DeepSeek的云原生解决方案，能够把企业大模型部署门槛从百万级降至万元级。甚至连知乎直答、纳米 AI 搜索等垂直领域玩家，也纷纷以 “DeepSeek 满血版” 为卖点重构产品逻辑，形成了从通用技术到垂直场景的完整渗透。

这种对DeepSeek“众星捧月”般追捧背后的逻辑其实很简单：R1大模型效果更好，成本更低，而且开源透明。DeepSeek R1在多个权威评测榜单上展现出与国际顶尖闭源模型掰手腕的实力，甚至在某些特定任务上实现了超越。更关键的是，其开源的特性，以及相对更优的性能功耗比，让大家用起来觉得更放心、更踏实。

2、DeepSeek治好了，企业的“AI焦虑”
DeepSeek不仅成了国内各科技大厂的“心头好”，也成了治愈一般企业“AI焦虑”的最佳良药。过去，不少企业面对 AI，尤其是高性能大模型，常常陷入一种“高攀不起”的现实顾虑。高昂的 API 调用费用、复杂的私有化部署要求、对算力资源的巨大渴求，都让 AI 技术的规模化应用，显得遥不可及。

而DeepSeek 的出现，很好的解决了他们“既担心错过技术革命浪潮，又苦于找不到成本可控的落地路径”的尴尬。DeepSeek通过开源的方式，将强大的基础模型能力释放出来，把AI部署成本打下来，让更多无论是大型互联网公司，还是寻求 AI 赋能的传统行业，都有机会以更低的成本、更高的自主性来构建属于自己的 AI 应用。

DeepSeek将“技术普惠”的理念逐步转变为现实，将企业原本难以企及的大模型技术，转化为可复用、可负担的 “数字基建”，不仅加速了国内 AI 应用的落地进程，也在很大程度上打消了企业使用AI的后顾之忧，让他们有更大的底气，从犹豫观望，转向积极尝试。

三.梁文锋的战略定力
1、专注基础大模型研发
在这波 AI 浪潮中，我们看到了无数AI创业公司，为了生存和发展各显神通、各种尝试：有的公司急于构建应用生态，覆盖 toB 和 toC 市场；有的公司在基础模型和上层应用之间摇摆不定；有的则热衷于追逐短期热点和流量……但梁文锋和他带领的 DeepSeek，似乎显得有些格格不入，他们选择了一条更为专注，也更为艰难的道路：持续深耕基础大模型研发。

相对于其他大模型创业公司的“多元化”尝试，他们展现出了超凡的战略定力。公司成立至今，从未涉足任何应用层产品开发，即便在 R1火遍全球、获得“泼天流量”那段时间，面对多家投资机构抛出的资金合作、流量合作、技术合作等各种橄榄枝，他们也都是一一拒绝。

DeepSeek 从一开始就将目标锁定在打造世界一流的基座模型上，而不是急于将自身的技术和影响力，转化为直接的应用层产品或商业模式。梁文锋接受媒体采访时说的这段话，也许是对“DeepSeek为何如此专注且有定力”的最好回答：“过去很多年，很多的中国公司习惯了别人做技术创新，拿过来做应用变现，自己等着摩尔定律从天而降，躺在家里18个月就会出来更好的硬件和软件。我们的出发点，就不是趁机赚一笔，而是走到技术的前沿，去推动整个生态发展。中国也要逐步成为贡献者，而不是一直搭便车。”

2、或将成为AI时代的科技巨头
梁文锋和DeepSeek这种心无旁骛、执着于将资源和精力投入到模型的持续迭代和优化中的态度和精神，让我联想到移动互联网时代，那些最终脱颖而出的科技巨头们。

无论是字节跳动的张一鸣，早期聚焦于推荐算法和信息流产品；还是美团的王兴，在“千团大战”中坚持深耕本地生活服务；亦或是拼多多的黄峥，瞄准下沉市场和社交电商模式持续发力……他们之所以成功的最重要共同点，就是在创业初期甚至相当长的一段时间内，都表现出了对核心领域异乎寻常的专注和“长期主义”心态。他们抵制了多元化的诱惑，选择了在自己认定的“窄门”里，做到极致，成为最佳。

社会心理学中著名的“棉花糖实验”，曾为我们揭示了延迟满足的能力与未来成功的某种关联。而在商业世界，这种延迟满足则体现为一种能抵御短期诱惑、为更宏大的长期目标持续投入的战略定力。从这个角度来看，梁文锋所带领的DeepSeek，已经具备成为AI时代科技巨头的所有潜质。

四.梁文锋的主场时刻又到了
DeepSeek R1 的成功出圈，无疑为这家公司注入了强大的发展动能。尽管梁文峰和他的团队仍保持一贯的低调，但一些微妙的变化，还是透露出公司正在为下一阶段的发展积蓄力量。比如，DeepSeek开始在招聘市场上物色CFO、COO等关键高管职位。这也被外界解读为DeepSeek正在为更大规模的融资，甚至是未来的资本市场运作做准备。毕竟，对于任何一家技术驱动型公司而言，引入经验丰富的管理人才，完善公司治理结构，都是从初创慢慢走向成熟的必经之路。

不过遗憾的是，除了这些间接信息，关于 DeepSeek 的内部运作、下一步的具体计划，外界知之甚少。而这种低调，也让市场对其即将发布的新版本充满期待：根据行业惯例和业内透露出的某些零星信息，市场普遍预期DeepSeek新版本，很可能会在5月份发布。而这无疑是梁文峰和 DeepSeek 的又一个“主场时刻”。

R1 发布距今已近百日，DeepSeek 的工程师们，这次会为我们带来哪些颠覆性的体验？让我们一边充满期待，一边祝福DeepSeek 在梁文峰的带领下，继续秉持专注与创新的精神，稳健前行，为中国的AI发展带来更多惊喜，做出更大贡献。