整个春节科技圈、资本圈、中国乃至全球都被神秘的“东方科技风”吹的神态各异，不明就里的、皱眉头的、诧异的、惊喜的、振臂欢呼的。
2025年1月20日，距离2025年的农历新年还有一周时间。彼时，DeepSeek正式发布DeepSeek-R1模型，并同步开源模型权重。
一石激起千重浪。Deepseek引发的轰动一定程度已超过了当年的ChatGPT的问世。DeepSeek APP的下载量与日活用户数均呈现裂变式增长。第18天便达到1500万日活用户数量，而ChatGPT上线第244天达到1500万DAU。
一方面人们经过ChatGPT、kimi、豆包等的教育已经对人工智能有了初步的认知，何谓更好的产品，心里已经有了一把尺。另一方面，人们震惊的不仅仅是AI圈又出了爆款，而是这个爆款出自“中国人”之手。
此外，这一数字的增长不仅得益于春节期间信息传播的下沉，更彰显了DeepSeek开源路线的吸引力，预示着其用户基数将持续扩大，为相关应用的商业化落地奠定坚实基础。
回到Deepseek所激起的浪，可预知的影响可能有改变AI技术突破的既有方向、AI领域的投资思路、围绕AI应用的密集落地、不同产业间的协同强化、科技资产的价值重估、科技板块投资方式的调整以及中国资产价值在全球眼里的重构、中国人画像的重新描绘。
产业侧、资本侧、科技侧之外，或许真正改变的是人才侧、文化侧和梦想侧。
发生了什么？
萌发了梦想，一则Deepseek对通用人工智能（AGI）的坚守，让探索新的模型架构成为一种必须，AI新高度的触达只是足够时间后顺理成章的结果。一则，Deepseek对算法策略和开源文化的坚守让曾经封闭且高傲的“美式AI”被攻破了一个墙角，透出了属于中国的光，让人工智能走下神坛，走入人间。
“DeepSeek实现了技术路线上的弯道超车，加速推动了AI的商业化进程。”申万菱信基金经理廖裕舟指出，DeepSeek的模型在特定基准测试中已接近美国先进水平，这种进步不仅体现在模型性能上，还体现在训练效率的提升上。DeepSeek在强化学习等新兴训练范式中的创新实践，使其能够在技术路线上实现弯道超车。这种创新不仅提升了模型的性能，还为未来的技术发展提供了新的方向。
开放的才是进步的，多元的才是世界的，世界的才是民族的。Deepseek 的开源策略吸引了全球开发者的参与，形成了庞大的生态系统，加速了技术迭代与应用，使更多企业和开发者能够基于其进行二次开发和创新。美国硅谷一众人的高度关注，是对开源的敬畏，更是对过往既有“科技尖端”文化认知的打破。
申万菱信基金经理陈晨指出，美国股票市场在DeepSeek R1发布后，对AI和科技股产生了一定程度的影响，主要源自Deepseek称R1的开发成本降低了97%，并能够在低功率设备上运行。
部分投资者对现在AI的模型和商业模式出现了担忧，DeepSeek R1的出现在一定程度上打破了投资者心中的可预见性和护城河。陈晨进一步观察指出，美国市场引发了以下几个问题的讨论：1、低成本AI的影响；2、对GPU的需求变化；3、对AI应用的需求；4、AI的资本开支计划；5、美股的独特性；6、低成本带来的好处。
“面对DeepSeek和关税两个事件后，美股依然保持相对平稳。2025年股票市场展现了和过去两年相似的韧性，说明这仍然是一个值得关注的市场。”陈晨借用了市场上的打趣说法。
改变了什么？
改变了信仰，一则改变了对科技高投入固有观念的信仰，二则改变了对中国人之于尖端科技的信仰。
Deepseek在算力、成本和时间上打破了传统的三座大山。
DeepSeek凭借一系列精妙的工程优化策略，成功让token的使用成本显著下滑，相较于OpenAI，其成本降幅超过90%。这无疑为应用厂商以低成本开启AI赋能之路提供了可能。此外，DeepSeek-R1的开源被视为AI平权的重要一步，其性能接近头部闭源模型，却以极低的成本实现，打破了闭源模型的技术垄断。全球范围内的开发者纷纷复现R1模型，验证了开源模式的优势。
基于上述判断，申万菱信数字产业基金经理梁国柱表示：“DeepSeek为应用端的降本增效强势赋能，看好AI应用的未来发展。”
在回答为什么DeepSeek目前选择只做研究探索这个问题时，Deepseek创始人梁文峰很笃定地表示，在他看来、随着经济发展，中国也要逐步成为贡献者，而不是一直搭便车。目前最重要的是参与到全球创新的浪潮里去。而之所以在较长的时间里没有摆脱掉“跟随者”身份的核心原因是，缺乏信息以及不知道如何组织高密度的人才实现有效的创新。
如今，中国人之于尖端科技的攀登之路的信仰已被重塑。创新的文化正在形成，对于中国科技的新的护城河的雏形渐渐显现。新的价值沉淀为高精尖的创新团队带来希望之光。
热爱能抵万难。对顶尖人才吸引力最大的正是解决世界上最难的事情。让热爱和好奇心成为原始驱动力，撬动无边的力量。
影响了什么？
影响了定价，一则长远地影响了人工智能软硬件的定价逻辑；二则影响了中国资产的定价。
回溯全球人工智能的发展脉络，深度学习自2010年卷积神经网络（CNN）在图像识别和循环神经网络（RNN）在自然语言处理中的应用带来了突破性发展。大模型则是在10年后，以Transformer架构为基础的大模型成为AI技术的核心，推动了从单任务智能向多任务智能的跨越。自DeepSeek-V3和DeepSeek-R1两款大模型发布后，大模型技术正式进入复杂推理阶段，多模态模型能力持续升级。
DeepSeek的出圈，对AI产业链产生了深远影响。在算力层面，DeepSeek的低算力需求并未降低其性能，反而观察到使用效率的提升。随着AI技术的普及，算力需求将持续增长，为相关产业带来机遇。在应用层面，DeepSeek的高性能与低成本，降低了AI应用的开发门槛，激发了开发者探索AI落地的热情。预计未来将出现更多创新的AI应用，推动AI产业的商业化进程。
此外，DeepSeek的出现也对现有AI巨头的高估值和商业模式提出了挑战。短期内，由于其高效的训练方法，对高端GPU的需求增速可能放缓。但从长期来看，随着AI应用场景的扩展，推理端的算力需求将显著增长。这可能导致市场对中低端芯片的需求增加。
未来Deepseek能否在AI领域取得重大突破上持续仍是未知数。Deepseek作为中国科技领域的重大变量之一，AI的竞争性对一些科技公司核心业务有重大影响，在这种情况下，需要对这项技术继续关注。
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