DeepSeek2026年初發表重要論文，撼動AI基礎架構

這個2016年由微軟亞洲研究院何愷明團隊提出的技術，在十年后迎來了一次硬核升級。

但模型越做越大，參數越來越多，問題就來了。

信息在神經網絡里傳遞，跟高速路上堵車沒兩樣，越到后面越混亂。

字節跳動2024年推出的超連接技術，本來想多開幾條“車道”緩解擁堵。

可車道多了沒規矩，大規模訓練時反而更不穩定。

DeepSeek的mHC技術就聰明多了，給這些車道加了“流形約束”。

這詞聽著挺學術，其實就是用數學方法給信息流動定規矩。

他們用30億、90億和270億參數的模型做了測試。

結果很驚喜，訓練穩定性提上去了，可擴展性也更好，關鍵是沒多花多少計算成本。

本來想簡單解釋下原理，但后來發現，這技術本質就是給老架構做了次“精裝修”，既保留優勢又補了短板，確實夠巧妙。

mHC技術的誕生，說到底是現實壓力逼出來的。

美國的OpenAI、谷歌這些巨頭，訓練一個模型動輒砸幾億甚至十幾億美元。

中國AI企業可沒這條件，美國的芯片出口管制卡得很嚴。

商務部2025年9月就發起了反歧視調查，那些限制出口、限制投資的措施，讓高端GPU成了稀缺資源。

無奈之下，中國企業只能另辟蹊徑。DeepSeek之前發布的R1模型，訓練成本才29.4萬美元。

這個數字傳到硅谷，不少工程師都覺得不可思議。

要知道，美國同行的同類模型成本可是這個數的幾十倍。

如此看來，低成本路線不是選擇題，是必答題。

mHC技術不是小修小補，而是從底層架構上做了系統性優化。

這路子走對了，畢竟不是所有企業都能燒錢拼算力，用技術巧勁降低門檻，才能讓更多人參與到AI創新里來。

更讓人意外的是，DeepSeek把這核心技術公開發表了。

HuggingFace可是NLP領域的開源重地，上面有海量預訓練模型和數據集，全球開發者都在這交流。

這在學術界是慣例，意味著他是整個項目的主導者和把關人。

一個公司CEO能親自扎進硬核研發，這在全球AI圈都不多見。

這幾年中國AI企業的心態變了。以前總想著“悶聲發大財”，現在更愿意把成果分享出來。

智譜AI、通義千問都開源了不少模型，截至2025年8月，中國開源模型的累計下載量已經超過美國。

開源不是吃虧，反而能吸引更多人才，通過社區反饋加速技術迭代。

這次mHC技術一出來，大家都在盼著他們的R2模型。2026年才剛開始，AI圈的競爭就已經火藥味十足。

中國AI企業靠著底層技術創新，在算力受限的情況下走出了自己的路。

低成本不是妥協，開源也不是讓利，這些都是構建核心競爭力的聰明做法。未來，mHC技術能不能在商業化應用中站穩腳跟，R2模型能不能帶來更多驚喜，都值得期待。

但可以肯定的是，中國AI已經不是只能跟跑的角色。

靠著這種“逆境求生”的創新力和開放共享的格局，在和美國巨頭的比拼中，一定能占據一席之地。