DeepSeek需要重走來時路

文 | 超聚焦

DeepSeek融資了，能讓大家敞開了燒Token嗎？

4月18日，據上海證券報消息，DeepSeek正式啟動了成立以來的首次外部融資，目標估值不低于100億美元，計劃籌集至少3億美元資金。上海證券報記者求證稱，有接近人士表示“很有可能”，還有不少投資人稱：“圈里信息已經‘炸了’。”

截至目前，深度求索公司方面尚未就此次融資消息作出官方回應。路透社表示無法獨立核實此消息，但在The Information發布報道后，Reuters、Yahoo Finance、Investing等主流財經媒體相繼跟進轉載。

在資本圈的狂歡之外，回歸到大模型落地的現實里，其實DeepSeek要面臨的問題不少，大家對其的期許也有不同。

相比R1模型發布時被捧上天，新一代旗艦模型發布前的DS顯然承擔著外界更大的期許和壓力；而比起跑分、SOTA，在Agent時代里，大家顯然更關注的是，DeepSeek當初在訓練端打出的“成本通縮”，能否重現于如今依然高昂的推理端？

01 市場不需要能力更強的R1

DeepSeek的新模型，已經“跳票”很久了。

1月中旬，The Information率先爆料稱，DeepSeek計劃在2026年2月正式發布下一代模型，并聲稱其編程實力已趕超Claude、GPT系列等頂尖閉源模型。然而整個2月，官方始終保持靜默。

到了2月底，隨著官方GitHub代碼庫中出現“MODEL1”等標識，加上金融時報等媒體和券商研報的發聲，市場又傳出了新模型將在3月6日當周發布的消息，結果依然是“只聞樓梯響”。

3月中旬，市場傳言又有相關流言傳出，甚至一度引發了A股算力板塊的上漲，針對該傳聞，DeepSeek官方企業咨詢賬號在用戶群中回應：“辟謠：R2發布為假消息”。

到了4月中旬，大家苦等不來新模型，但DS的前核心研究員卻選擇了加入其它大廠。

據晚點報道， DeepSeek研究員郭達雅已經加入字節跳動負責大模型研發的組織Seed，成為agent負責人之一。而此前其離職是因為當時DeepSeek內部Agent的優先級不高，但2026年Agent的火熱，也反襯出了DeepSeek在當下這個節點上的某種尷尬：

一邊是自己曾經“輕視”的賽道如今成了全行業的主戰場，甚至要被對手用自己的人才攻城略地；另一邊，卻是自己死磕并被外界寄予厚望的底層新模型，遲遲交不出答卷。

大模型圈在過去這一年里經歷了翻天覆地的變化，也許是時候放下對DeepSeek那層“無所不能”的技術濾鏡了。

畢竟在DeepSeek沒有發布旗艦模型的這一年多空窗期里，整個大模型行業比拼的早已不是通用的基座能力。

首先，是原生多模態對純文本大模型的降維打擊。

當Gemini帶著Nano Banana 2等模型在圖像生成與編輯上大殺四方，當Seedance 2.0在視頻生成領域狂飆時，單一文本模型的護城河正在被迅速瓦解。無論是行業競爭還是用戶需求，早已跨過了純文本跑分的階段，邁向了圖、文、視、音全面融合的深水區，成為了頭部大模型的標配。

另一邊，Coding市場也迎來了徹底爆發。

作為最能直接轉化為生產力的高價值垂直場景，AI Coding的商業化空間在過去一年迎來了真正的狂飆。以Claude為代表的模型在這個細分賽道上展現出了驚人的統治力，甚至借力將ARR超過了OpenAI；而Cursor最新一輪融資后的估值也超過了500億美元。

同時，2026年的Agent繁榮也帶來了Token消耗的狂歡。

從OpenClaw到Hermas，都在將大模型的調用頻次推向指數級增長。智譜、MiniMax、Kimi等廠商都憑借著海量的API調用狂賣Token，在推理端悶聲發大財，甚至還推動了阿里、智譜和MiniMax轉向閉源。

DeepSeek如果想要復刻R1發布時的“全網沸騰”，它面臨的早已不是單點突破的考卷，而是必須要在多模態、代碼生成、Agent生態上全面多線出擊。

但如今的每一條細分賽道上，都有了“最高的山峰和最長的河流”，多模態有谷歌和字節的重兵把守，代碼戰場是Claude絕對的天下，而在Agent與Token消耗的生態里，更是擠滿了紅了眼的其他多模型巨頭。

如果期望DeepSeek能掏出一個全知全能、在各個維度全面碾壓所有頂尖大廠的“六邊形戰士”，既不符合技術演進的常識，也違背了當下AI產業的客觀規律。

比起繼續沉溺于“拳打OpenAI、腳踢Claude”的技術造神敘事，對于眼下正在艱難算賬的整個AI應用層而言，大家真正迫切需要的，其實是一個遠比“跑分SOTA”更性感、也更具想象力的東西。

02 “價格屠夫”仍是DeepSeek的歸宿

當前所有AI使用者最需要的，也是DeepSeek最可能為市場帶來的，是一個叫“Token通縮”的故事。

一年前R1橫空出世時，它給整個全球AI圈帶來的最大“暴擊”，其實不單單是某幾項評測指標超越了GPT-4，而是R1真的太便宜了。

在全行業都篤信“大力出奇跡”，覺得只有像Altman、馬斯克那樣堆滿幾萬張老黃的頂級GPU才能訓練出旗艦模型，但DeepSeek僅用了約558萬美元的訓練算例成本，就撞開了頂尖基座模型的大門，相比之下，GPT-4訓練成本高達數億美元。

如此低廉的訓練成本在當時引起了AI算力市場的“恐慌”。

去年1月27日，DeepSeek發布其新AI模型后，美股市場出現了劇烈波動。其中，芯片巨頭英偉達股價暴跌16.97%，市值在單個交易日內蒸發了約5926.58億美元（約合人民幣4.3萬億元），創下美股史上最大單日市值損失紀錄。

除了英偉達外，其他美國科技巨頭也未能幸免。博通股價下跌17.4%，超威半導體公司（AMD）股價下跌6%，微軟股價下跌2.14%，谷歌母公司Alphabet股價下跌超過4%。

彼時，DeepSeek用一套極致優化的算法和工程架構向全行業證明：智能的獲取成本是可以被打骨折的，并在一年前創下了“訓練端通縮奇跡”。

市場普遍擔憂AI硬件基礎設施的泡沫是不是馬上就要破了？但一年多后的今天，大家發現根本不用擔心大廠還需要買多少卡，而是自己的錢包還能不能撐得起逐級而上的Token消耗。

據中信證券，Agent帶來的巨大Token消耗需求驅動了“老舊款”AI芯片H100租賃價格從2025年10月的約1.70美元/小時/GPU飆升至2026年3月的2.35美元/小時/GPU，漲幅近40%。

在云端，3月到4月間，國內頭部云廠商接連調價，打破了行業長期低價競爭慣性。阿里云4月18日起AI算力產品最高漲幅34%，高性能存儲漲幅30%；百度智能云AI算力產品上調5%-30%；騰訊云5月9日起AI算力等產品上調5%。全球范圍內，亞馬遜AWS已于1月對機器學習實例上調價格約15%，谷歌云也進行小幅調整。

為了降低Token消耗，巨頭企業也出現了組織架構上的變陣。

3月，阿里宣布成立Alibaba Token Hub（ATH）事業群，CEO吳泳銘親自掛帥，核心目標就是圍繞“創造Token、輸送Token、應用Token”來統籌AI業務。換句話來說，就是阿里看到了未來Token巨大的Token消耗，現在要從集團層面上來統籌調配Token了。

到了用戶端的體感就更加明顯，曾經那場免費送Token額度的“價格戰”早已鳴金收兵。

現在一個看似簡單的用戶指令，后臺往往伴隨著十幾次的循環反思、工具調用以及幾萬Token的上下文反復重載。而每個Token的消耗，都是在實打實地燒錢。

而巧的是，看起來過去一年里，DeepSeek也沒有停下來Token降本的步伐。

今年元旦假期，DeepSeek提出了一種名為mHC的新架構。該研究旨在解決傳統超連接在大規模模型訓練中的不穩定性問題，同時保持其顯著的性能增益，讓算力有限的中小AI企業，也能嘗試開發更復雜的大模型。

不久后，DeepSeek開源了名為Engram的模塊，并同時發布了與北京大學聯合撰寫的論文，闡述了一種新的大模型稀疏化方向：條件存儲（Conditional Memory）。

而這兩篇論文都體現了DeepSeek一直以來的方向：打破算力成本硬約束，通過架構、方法論創新，走出更具性價比的道路。

既然DeepSeek當初能憑一己之力，在訓練端把競爭對手們上億美金的訓練成本打到骨折價，打出讓英偉達一夜暴跌的通縮效應；那么一年后的梁文峰，又能否在Token消耗逐漸成為天量的現在，在推理端再當一次“價格屠夫”，把全行業的Token單價打個骨折呢？