DeepSeek帶來的不是鯰魚效應，而是鯊魚效應

文：董指導

本期要點

#英偉達#AI

本以為DeepSeek是行業鯰魚，但沒想到，其實已經是鯊魚了。

某大模型公司，因團隊成員背景，時常被冠以”國家隊“，公司也以央國企為業務主要目標，能力、商業模式也被投資人非常看好。

但DeepSeek出來后，就不一樣了。

DeepSeek目前的政治聲譽有多高，就不用多說了，甚至有觀點稱之為“中國AI生態的基礎設施”。而且，還是開源的，成本方案又低。

于是，國資央企“牽手”DeepSeek也成為一股新風潮。“央企都在研究DeepSeek”。根據《經濟參考報》不完全統計，“已經有超20家央企接入DeepSeek，涉及能源、通信、汽車、金融、建筑等多個領域”。

上述的某大模型公司，名號、業務都受到沖擊。在同樣的競標面前，如何讓決策者投自己一票，而不是便宜好用的DeepSeek呢？

所以出現了公司高管的離職，不知道是否和公司業務前景有關。

而DeepSeek對成本、潛在利潤的數據開源，更是給行業一劑清醒劑。

其通過FP8低比特訓練將顯存消耗壓縮40%；

借助雙向流水線機制讓計算與通信100%重疊；

用550萬美元成本完成傳統架構需耗費數千萬美元的訓練任務；

最大程度優化推理系統，理論成本利潤率高達545%。

在DeepSeek出現前，AI研發部門與CFO/CEO之間的對話往往是“模型精度不夠，需要預算加顯卡！”、“訓練速度太慢，需要預算買服務器！”

但現在，CEO回應的第一句話就會是：按照DeepSeek的方法，優化復現了嗎？第二句話就是：為什么他們的算力投資回報率這么高，我們的錢都花哪兒了？

CTO們不再能靠“技術黑箱”獲取預算豁免權，CFO們則學會了用“單位算力成本”量化技術價值。

甚至有從業者說，現在技術匯報會，第一頁必須是優化曲線圖——沒有DeepSeek適配方案，根本走不到預算審批流程。

當然，DeepSeek也不是靈丹妙藥，并不是一股腦接入、部署了DeepSeek就萬事大吉。適配性依然需要解決。

但是，DeepSeek確實不只是一條鯰魚，帶來的是鯊魚般的效應，吞噬著許多舊慣例，甚至一些公司的商業模式。（怪不得DeepSeek用了鯨魚的圖標）

行業洗牌必然會不斷演繹。那些仍試圖用“背景優勢”對抗“技術穿透力”、用“資源稟賦”掩飾“創新惰性”的企業，日子開始不好過了。

---全文完，歡迎交流

理工/金融 復合背景，

百億私募/頭部自媒體 雙重經歷

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