圖片由ChatGPT生成

外界對DeepSeek的期待正在變得更加具體而復雜：它能否重新證明自己的技術(shù)領(lǐng)導力？能否將技術(shù)勢能轉(zhuǎn)化為可持續(xù)的營收？甚至，能否用有限算力訓練出足夠強的“中國模型”？

文｜《財經(jīng)》研究員 吳俊宇

編輯｜謝麗容

4月初，The Information報道稱，DeepSeek V4將在4月下旬發(fā)布，且會率先支持華為新一代AI芯片昇騰950PR。4月18日，The Information稱DeepSeek正與投資者洽談首輪外部股權(quán)融資，計劃以不低于100億美元的估值，募集不少于3億美元資金。

上述消息均未得到DeepSeek方面的確認。不過，《財經(jīng)》從相關(guān)資本機構(gòu)了解到，The Information目前有關(guān)DeepSeek的估值和融資規(guī)模的信息均不準確。

有關(guān)DeepSeek市場傳聞幾乎每個月都會有，但DeepSeek幾乎從來沒有回應。即便如此，這些信息仍然每一次都能引發(fā)市場的廣泛討論和關(guān)注。

DeepSeek很少像其他模型公司一樣及時公布自身業(yè)務進展。2025年1月DeepSeek-R1發(fā)布后，一度引發(fā)全球震動。此后一年，DeepSeek-V4/R2不斷被傳聞即將發(fā)布但一直沒有發(fā)布。DeepSeek也沒有高頻率推出新模型。

DeepSeek最新的模型是DeepSeek-V3.2，它在2025年12月1日發(fā)布。截至2026年4月20日，DeepSeek已有140天，也就是近五個月沒有發(fā)布新模型。

DeepSeek發(fā)布模型的頻率在主流模型廠商中幾乎是最低的。

據(jù)《財經(jīng)》不完全統(tǒng)計，2025年12月1日-2026年4月20日，美國市場（OpenAI、Anthropic、谷歌Gemini）和中國（包括阿里千問、字節(jié)跳動豆包、騰訊混元、小米MiMo、DeepSeek、月之暗面、智譜、MiniMax）的11家主流模型公司，至少發(fā)布或迭代了50款模型，幾乎每2.8天就會有一款模型發(fā)布或迭代。

2025年初驚艷全球，被認為是“中國技術(shù)理想主義”范本的DeepSeek，如今也不得不面對一個殘酷的現(xiàn)實：其最新版本DeepSeek-V3.2在各項性能基準測試中已不再領(lǐng)先。商業(yè)化能力也是DeepSeek被外界討論最多的，它迄今為止仍然沒有開啟大規(guī)模商業(yè)化，但智譜、MiniMax、月之暗面等模型創(chuàng)業(yè)公司的營收都在快速增長。

DeepSeek正走到一個十字路口：到底是繼續(xù)堅持研究創(chuàng)新和技術(shù)突破，并保持低頻發(fā)布新模型；還是轉(zhuǎn)向更高頻的產(chǎn)品迭代與商業(yè)化，以應對越來越激烈的市場競爭？

在這種壓力下，外界對DeepSeek的期待也變得更加具體而復雜：它能否推出下一代旗艦基礎模型，重新證明自己的技術(shù)領(lǐng)導力？能否在商業(yè)化上邁出關(guān)鍵一步，將技術(shù)勢能轉(zhuǎn)化為可持續(xù)的營收？甚至，國產(chǎn)AI芯片生態(tài)尚不完善的當下，它能否用國產(chǎn)算力訓練出足夠強的“中國模型”。

這已不完全是一家公司的選擇，而是整個行業(yè)在特定時期對一家特殊公司的特殊期許。

DeepSeek-V3.2已經(jīng)不再領(lǐng)先

由于五個月沒有發(fā)布新模型，DeepSeek的最新模型DeepSeek-V3.2在最新的基準測試中，性能并不領(lǐng)先。

國際市場調(diào)研機構(gòu)Artificial Analysis截至4月20日的性能基準測試顯示，DeepSeek-V3.2的綜合性能、Coding（代碼生成）性能、Agent（智能體）性能分別處于全球第16名、第17名、第15名。它落后于OpenAI、Anthropic、谷歌Gemini、阿里千問、月之暗面Kimi、智譜GLM、MiniMax、小米MiMo等旗艦模型。

DeepSeek-V3.2的相對排名沒有超越去年初的DeepSeek-R1。

2025年1月20日發(fā)布的DeepSeek-R1，性能幾乎追平了當時OpenAI的o1（2024年9月12日發(fā)布）。它只落后3-6個月。且由于定價出乎意料的低，因此引發(fā)了全球轟動。

2025年12月1日發(fā)布的DeepSeek-V3.2，對標OpenAI的GPT-5（2025年8月8日發(fā)布）、Anthropic的Claude Sonnet 4.5（2025年9月29日發(fā)布）、谷歌的Gemini 3 Pro（2025年11月19日發(fā)布）。它在發(fā)布之初，性能就和這三款旗艦模型存在一定差距。

在發(fā)布之后的幾個月，DeepSeek-V3.2也沒有像其他模型一樣小步快跑、迅速迭代。

DeepSeek-V3.2在發(fā)布后的五個月內(nèi)，OpenAI的GPT-5歷經(jīng)四次迭代到了5.4版本。Anthropic的Claude 4.5系列歷經(jīng)兩次迭代到了4.7版本。谷歌的Gemini 3 Pro迭代到了3.1版本。但DeepSeek-V3.2一直停留在原地，沒有發(fā)布新的版本號。這導致DeepSeek-V3.2和國際領(lǐng)先模型的相對差距被迅速拉大。

更關(guān)鍵的問題是，2026年是模型競賽的又一個拐點。由于Agent大爆發(fā)，Coding能力強弱幾乎直接決定了Agent的成本、效率和體驗。

2025年，模型競賽的核心還是推理能力，但這種差異往往表現(xiàn)為問題的回答質(zhì)量。純文本問答，推理能力展現(xiàn)出來的差距并不明顯。

但Coding能力不一樣，它甚至對不寫代碼的普通用戶也很重要，因為Agent都是靠生成代碼來規(guī)劃并執(zhí)行任務的。Coding能力強弱，直接決定了一項Agent任務的成功率、執(zhí)行時間，以及Token消耗量。在多任務執(zhí)行場景中，Coding能力的差異會被指數(shù)級放大，模型的體驗差距會變得很明顯（報道詳見）。

DeepSeek-V3.2在這個過程中，它被OpenAI、Anthropic、谷歌Gemini迅速拉開了差距。與此同時，月之暗面K2.5/2.6、智譜GLM-5/5.1、MiniMax 2.5/2.7等國產(chǎn)模型都在強化Coding和Agent能力，這導致DeepSeek-V3.2對比幾款國產(chǎn)模型都顯得相對落后了。

一位算法工程師和一位大模型創(chuàng)業(yè)公司人士對《財經(jīng)》表示，前沿開發(fā)者在考慮AI代碼生成或是Agent任務成功率的時候，如果不在意價格，會優(yōu)先使用OpenAI、Anthropic的旗艦模型。如果考慮性價比，會選擇月之暗面K2.5/2.6、智譜GLM-5/5.1、MiniMax 2.5/2.7等模型。DeepSeek-V3.2通常在純文本任務，比如AI角色扮演等對話場景中使用。

性能有差距，市場份額卻仍然領(lǐng)先

DeepSeek-V3.2的性能并不領(lǐng)先，但它的市場份額卻長期保持領(lǐng)先。

DeepSeek-V3.2發(fā)布后，它在全球模型聚合平臺OpenRouter上的Token調(diào)用排名長期位居全球前五。截至4月20日， DeepSeek-V3.2在OpenRouter月調(diào)用量仍然達到了5.35萬億，位居全球第三。近五個月（2025年12月1日-2026年4月20日），DeepSeek在OpenRouter上的調(diào)用量的市場份額長期處在5%-10%之間。

OpenRouter反映了前沿開發(fā)者和創(chuàng)業(yè)企業(yè)的偏好，它集成了300多個主流模型，每月Token（詞元，模型調(diào)用的基礎單位）消耗量超過50萬億。麻省理工大學數(shù)字經(jīng)濟倡議研究科學家弗蘭克·納格爾（Frank Nagle）2026年1月的研究顯示，OpenRouter的Token消耗量占全球可統(tǒng)計Token消耗量約1%。

市場份額領(lǐng)先，這得益于DeepSeek-V3.2的定價在主流模型中幾乎是最低的。

DeepSeek-V3.2每百萬Tokens輸入/輸出價格是0.28美元/0.42美元，這是很多國產(chǎn)模型的10%-30%，是OpenAI、Anthropic、谷歌Gemini旗艦模型的2%-5%。

更重要的是，DeepSeek有著極強的生命力。即使是在未發(fā)布新模型之后的五個月，它各個版本的模型依舊在被開發(fā)者廣泛使用。開源是讓它具備如此強的生命力的關(guān)鍵因素。

模型開源，意味著可以免費在本地部署。而且，DeepSeek-V3.2使用了目前最寬松的MIT開源許可，它幾乎沒有任何版權(quán)約束，允許任何人進行商業(yè)或非商業(yè)使用，包括修改、再分發(fā)、銷售。這比阿里千問、月之暗面等開源模型采用的Apache2.0開源許可（有明確的專利授權(quán)框架，二次修改要說明修改內(nèi)容）還要寬松。

對開發(fā)者來說，部署、使用、修改DeepSeek的模型幾乎沒有心理門檻，也不會有任何法律風險。這讓它像種子一樣，能夠被開發(fā)者擴散、播種并四處生根發(fā)芽。

OpenRouter數(shù)據(jù)顯示，20多款不同版本的DeepSeek近三個月（1月20日-4月20日）仍在不斷被使用，其中不僅包括DeepSeek-V3.2，還包括2025年發(fā)布的DeepSeek-V3和R1。

OpenRouter的統(tǒng)計信息還顯示，DeepSeek-V3.2正在被開發(fā)者廣泛部署在OpenClaw、Hermes這幾款今年流行的Agent工具中。DeepSeek-V3/R1則是仍然在被Janitor AI這樣的AI角色扮演應用使用。

免費、開源且版本眾多，這讓DeepSeek不僅在中國市場擁有巨大影響力，它甚至在全球發(fā)展中國家或地區(qū)被不斷擴散。

微軟人工智能經(jīng)濟研究所2026年1月《2025全球AI采用情況》報告中指出，DeepSeek在北美、歐洲采用率較低，但在中國、俄羅斯、非洲地區(qū)份額迅速增長。DeepSeek在俄羅斯份額高達43%，在埃塞俄比亞份額接近20%，在非洲大部分國家或地區(qū)份額超過10%。

這份報告認為，DeepSeek在未被歐美AI產(chǎn)品充分覆蓋的市場迅速獲得影響力。它為數(shù)百萬人降低了AI的使用門檻。下一批十億級的AI用戶，可能會出現(xiàn)在發(fā)展中國家，并由開源創(chuàng)新所推動。

唯一沒有大規(guī)模商業(yè)化的模型公司

DeepSeek雖然市場份額龐大，但它一直沒有開啟大規(guī)模商業(yè)化。

36氪暗涌Waves 2024年7月曾在專訪DeepSeek創(chuàng)始人梁文鋒的報道中稱，DeepSeek是中國大模型創(chuàng)業(yè)公司中，唯一一家放棄“既要又要”路線，一直專注研究和技術(shù)的公司。也是唯一一家未全面考慮商業(yè)化，堅定選擇開源路線甚至都沒融過資的公司。

DeepSeek證明了開源可以迅速擴散模型、占領(lǐng)市場，但仍未證明開源可以支撐一家大模型公司的長期發(fā)展。在所有模型公司都在用大規(guī)模虧損換增長的階段，DeepSeek的商業(yè)化步伐仍然非常克制。

目前，DeepSeek公開的商業(yè)化路徑是，通過DeepSeek官網(wǎng)調(diào)用模型API（應用接口）。它沒有開放銷售Token套餐（Coding Plan或Token Plan），也沒有設置App訂閱付費門檻。

但通過DeepSeek官網(wǎng)API銷售模型這條路徑目前并不穩(wěn)定。因為，對開發(fā)者來說，他們不一定需要通過DeepSeek官網(wǎng)調(diào)用模型。比DeepSeek算力充裕、穩(wěn)定的算力服務商更多，開發(fā)者甚至可以自己在云上部署免費的DeepSeek。

DeepSeek的開源策略也是影響商業(yè)化的重要因素。因為開源等于是免費，主流云廠商（包括亞馬遜AWS、阿里云、字節(jié)跳動旗下的火山引擎、騰訊云等）都部署了DeepSeek的模型，卻不需要為DeepSeek付費或收入分成。DeepSeek從中無法獲得一分錢收入。

市場之所以關(guān)注DeepSeek是否要融資。一個重要原因是，一旦啟動融資，后續(xù)必然要關(guān)注投資者回報，大規(guī)模商業(yè)化幾乎將同步而來。這家公司將進入新的發(fā)展路徑。

今年3月，DeepSeek某高管在一次會議透露，外界關(guān)注DeepSeek商業(yè)模式落地和技術(shù)進程，DeepSeek其實一直在做很多努力和嘗試，也初步驗證找到了一些路徑。

目前，主流的模型公司幾乎都脫離了“純研究”的階段。美國市場，OpenAI、Anthropic，曾經(jīng)歷以研究為主導的階段，但最終都轉(zhuǎn)向以產(chǎn)品和收入來支撐持續(xù)迭代。中國市場，月之暗面兩三年前一度也是另一個“技術(shù)理想主義”的范本，但它目前也在擁抱商業(yè)化。

一位月之暗面人士今年4月對《財經(jīng)》表示，他們的API團隊正在快速擴張，目標是向具備付費能力的大型企業(yè)客戶銷售模型�！敦斀�(jīng)》了解到，月之暗面正在嘗試突破海外大客戶群體，且已經(jīng)取得了全球最大的獨立AI代碼生成工具Cursor、知名金融支付平臺Stripe等關(guān)鍵客戶（報道詳見。

國內(nèi)外主流的模型廠商幾乎都在大規(guī)模商業(yè)化，收入快速增長。從結(jié)果來看，追求商業(yè)化和追求模型性能提升并不矛盾。

美國市場，OpenAI 2026年2月ARR（年度經(jīng)常性收入，當月收入×12）超過250億美元，預計2030年盈利。Anthropic 2026年3月ARR超過300億美元，預計最早將在2029年盈利。OpenAI和Anthropic均計劃在2026年-2027年上市。

中國市場，月之暗面2026年2月收入超過2025全年。界面新聞稱，月之暗面2026年3月ARR超過1億美元。MiniMax財報及財報電話會顯示，2025年營收0.79億美元（約合5.6億元），2026年2月ARR超過1.5億美元（約合10.5億元）。智譜財報及財報電話會信息顯示，2025年營收7.2億元，2026年3月模型API的ARR達到17億元，同比增長60倍。

不過，三家中國模型公司也在虧損。月之暗面虧損規(guī)模尚未披露。MiniMax 2025年經(jīng)調(diào)整后的凈虧損2.5億美元（約合17.5億元），智譜2025年經(jīng)調(diào)整后的凈虧損31.8億元。

DeepSeek不急于商業(yè)化的另一種可能性是——商業(yè)化本身并不等于商業(yè)正循環(huán)。兩家美國最大的模型廠商和三家中國模型創(chuàng)業(yè)公司目前都在大規(guī)模虧損。

市場期待國產(chǎn)AI芯片訓練的新模型

除了關(guān)注DeepSeek是否融資，市場關(guān)注的另一個問題是，DeepSeek的新一代模型是否會提前適配華為昇騰950PR等國產(chǎn)AI芯片，甚至是否會基于國產(chǎn)AI芯片完成訓練。

多位算法工程師曾對《財經(jīng)》表示，DeepSeek相比月之暗面、智譜、MiniMax的一大優(yōu)勢在于，它自建了AI Infra（AI算力基礎設施）。它的研究團隊有能力折騰模型訓練背后的算力集群等硬件基礎設施。但能不能靠國產(chǎn)AI芯片訓練出自己的模型，仍然是個未知數(shù)。

一位算法工程師對《財經(jīng)》表示，DeepSeek的新模型適配國產(chǎn)AI芯片在預期內(nèi)。因為模型推理對國產(chǎn)AI芯片來說并不是難點。幾乎所有中國模型公司發(fā)布新模型后，都會Day0適配包括華為昇騰、阿里平頭哥、百度昆侖芯、寒武紀等國產(chǎn)AI芯片。但如果DeepSeek能在國產(chǎn)AI芯片上從零開始訓練，并開源訓練工具和經(jīng)驗，意義會大得多。

比如，訓練過程中算子適配、精度對齊、故障恢復、并行策略等工程經(jīng)驗能被開源或公開，這將減少國產(chǎn)AI芯片訓練模型的踩坑過程。這將逐步減輕中國科技公司對英偉達的依賴，中國市場甚至有可能將另起爐灶一套新的生態(tài)。

英偉達創(chuàng)始人黃仁勛尤其關(guān)注這個動向。

今年4月17日，黃仁勛在和德瓦凱什·帕特爾（Dwarkesh Patel）的播客中直言，“DeepSeek在華為芯片上首發(fā)的那一天，對我們國家（美國）來說是一個可怕的后果。”他認為，美國對中國的芯片出口管制的后果是，這將把中國的AI生態(tài)推向華為等國產(chǎn)AI芯片，進而威脅美國AI技術(shù)棧的全球領(lǐng)導地位。

黃仁勛解釋，DeepSeek是開源的，它可以跑在任何芯片上。假設未來DeepSeek專門為華為的芯片架構(gòu)優(yōu)化，那會讓英偉達處于劣勢……更重要的是，當大模型擴散到全球范圍，且在非美國技術(shù)棧上跑得更好，這對我們是災難。

中國市場現(xiàn)在的局面是，主要模型公司（阿里、字節(jié)跳動、騰訊、小米、月之暗面、智譜、MiniMax）的核心訓練任務依然在用英偉達的芯片（如H800/H20等）。從零開始訓練一個全球領(lǐng)先的基礎模型，且被大規(guī)模使用和部署的完整工程路徑尚未被公開驗證過。

因為，模型訓練是個復雜的系統(tǒng)工程。一個基礎大模型，通常在數(shù)萬甚至數(shù)十萬枚AI芯片（如英偉達GB200/H200/H100）組成的算力集群上，進行數(shù)周甚至數(shù)月的不間斷訓練。

這個復雜系統(tǒng)，其中包括芯片與網(wǎng)絡的拓撲耦合、芯片故障恢復速度、編譯器能否把模型結(jié)構(gòu)映射到硬件特性、電力與散熱的協(xié)同設計等一系列工程問題。在萬卡集群中，芯片、網(wǎng)絡、軟件隨時可能故障。集群規(guī)模越大，故障概率就越高。一旦故障，訓練任務就會中斷。這不僅浪費時間，還浪費算力。

利用英偉達之外的芯片訓練模型很難，但并非不可能。2025年之后，英偉達的生態(tài)裂縫正在變大。通過其他芯片訓練的模型越來越多，且性能越來越強。

谷歌用自研的TPU v5和TPU v6從零開始訓練出了Gemini 3 Pro，亞馬遜使用自研的Trainium系列芯片從零開始訓練了Nova 2。Anthropic的Claude系列模型也使用了谷歌的TPU系列芯片和亞馬遜的Trainium系列芯片進行訓練。

《財經(jīng)》了解到，一些國產(chǎn)AI芯片（如昇騰910系列、百度昆侖芯三代、阿里平頭哥真武810E）也開始支撐了部分國產(chǎn)模型的部分訓練工作（報道詳見）。

但問題在于，這里面幾乎沒有一款模型是萬億參數(shù)規(guī)模以上，且被大規(guī)模商用的公開案例。而且，國產(chǎn)AI芯片的性能落后主流英偉達芯片兩代以上。國產(chǎn)AI芯片的軟件棧也不成熟，訓練的工程代價顯著高于英偉達。

大量中國工程師正在實際業(yè)務的錘煉中，為國產(chǎn)AI芯片寫算子（深度學習最小的可執(zhí)行計算單元）、修Bug（程序錯誤）。工程師要把基于英偉達CUDA軟件生態(tài)的代碼，重新寫在國產(chǎn)芯片的軟件棧上，再把計算精度和英偉達的芯片對齊。算子適配和精度對齊，決定了究竟要花多少芯片、多長時間才能達到英偉達相同的效果。

一家計算機視覺企業(yè)的模型訓練負責人2025年11月曾對《財經(jīng)》表示，他們2025年用英偉達某款芯片訓練了一款小參數(shù)視覺理解模型，后來嘗試用某款國產(chǎn)AI芯片復現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)同樣能達成目標。只是訓練周期要長20%以上，綜合成本要高出一倍以上。

一位模型訓練工程師對《財經(jīng)》表示，一篇頂會論文的開源代碼，在英偉達的芯片上大概率能一鍵復現(xiàn)，在TPU上需要改JAX（由谷歌開發(fā)的用于優(yōu)化科學計算Python庫）代碼。但在Trainium或昇騰上，需要大量適配工作，包括算子兼容性調(diào)試、精度對齊、性能調(diào)優(yōu)才能真正跑起來。

2025年初，中國市場的真實焦慮是，在芯片出口管制且缺乏充足算力的情況下，中國的基礎模型能否縮小和美國基礎模型的差距。這個問題的答案已經(jīng)不言而喻——2026年，DeepSeek雖然沒有發(fā)布新模型，但月之暗面、智譜、MiniMax、小米MiMo輪番登上OpenRouter全球調(diào)用前三的位置。中國已經(jīng)不缺便宜好用、性能不俗的基礎模型。

2026年，中國市場的新焦慮是，能否用國產(chǎn)AI芯片訓練出足夠強的國產(chǎn)模型，進而擺脫對英偉達的依賴。DeepSeek曾經(jīng)在論文中披露稱，他們曾經(jīng)“用2048張英偉達H800芯片組成的集群和558萬美元訓練成本”訓練出了DeepSeek-V3。這幾乎一度被認為是不可能完成的任務。

中國市場期待再一次突破。這種期待的情緒，落到了DeepSeek身上。