DeepSeek，一家原本不为多数媒体所瞩目的“小企业”，以其开源路线和创新精神，在2025年初成为中国大模型领域科技创新的全球焦点。据报道，DeepSeek最新发布的大模型在多项性能测试中已达到OpenAI的o1水平，部分项目甚至超越，引发全球科技界热议，被形容为“朝硅谷开了一枪”。

　　DeepSeek的“神话”主要围绕其算力成本投入与性能表现的对比，以及开源路线的逆袭。然而，深入探究后发现，DeepSeek的真实算力成本投入远超部分媒体报道的600万美元，且其成功不应简单归结为闭源与开源路线的胜负。更严谨地看待，DeepSeek展示了模型架构底层创新的价值，提升了算力效率，推动了开源大模型产品的能力超越。

　　为何这家资金不占优势、专注于底层创新的开源企业能实现“弯道超车”？DeepSeek创始人梁文锋透露，团队的目标是AGI（通用人工智能），因此选择研究新的模型结构，在有限资源下实现更强模型能力。这一选择与行业共识“要做应用”相悖，多数国产大模型企业更侧重于具体且不成熟的应用研发，如陪伴型AI聊天机器人、文生图等。面对与国外在模型结构、训练动力学和数据效率上的差距，DeepSeek选择回到模型架构底层去创新和优化，最终反而更快达成目标。

　　AGI的长期发展虽与算力成本相关，但更重要的是创新本身。大模型领域的竞争并非简单的资源加总游戏，不是囤更多算力或更早拥有更多用户就能快速突破。那些曾经风光无二却迅速退潮的企业，往往忽视了这一基础逻辑。DeepSeek的启发在于，我们仍处于充满不确定性的创新探索周期，短视是创新的最大敌人。坚持长期视角，专注底层创新，探索新路径，比起融资、囤卡和商业化，更有可能获得最终胜利。

　　DeepSeek的成功不仅是对开源路线的肯定，更是对底层创新和长期视角的坚持的认可。王晓凯