“ 这两天DeepSeek大火破圈，成了现象级，服务器经常出现无法回答的情况。”

特朗普就任美国总统后，其政策对中美关系和中国经济的影响是复杂且多层次的。

以下从多个维度展开深度分析，结合具体案例、历史背景及长期趋势，探讨其政策逻辑、实际影响以及中国的应对策略。

01

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从“竞合”到“战略竞争”

02

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DeepSeek真有那么强？

上面是使用最近火出天际的DeepSeek(R1)写出来的，朋友们觉得如何？

而提示词也很简单：“请你深度思考特朗普就任美国总统后，会对中美关系以及中国经济会有什么影响”。

如同这篇文章《这才是DeepSeek的正确使用方式！你还在用GPT那套就废了，春节前最后预警》里说的：“DeepSeek不需要你写"专业提示词"，它需要的是真实场景和具体需求。”

一开始，我并没有选中“深度思考(R1)”，可以看出来，它回答的内容也还中规中矩，并没有引起我的注意。

我决定打开“深度思考（R1）”选项试试：

大模型用了9秒进行反思，推导，发散性的思维。感觉像看大模型在思考的“心理活动”。

于是得到了开头整篇几乎惊艳到我的时政分析文章。

而根据朋友们的测试：

“试了几个数学物理软件问题，回答都挺好的”；

“写一首春节拜年的七律诗”；

“为我推荐一个超短线策略，要尽量保证高成功率”；

“仿照《过秦论》写作的《过美利坚论》。”

.......等等，不一而足，DeepSeek表现都让人满意。

后面让它继续生成文章的标题：

让我意外的是最后一句建议，按偏严肃类，偏大众类，偏产业类分别给了参考意见，很贴切作者的需求。

最让我觉得有趣的是：不是回答得如何精彩，而是它自我反思、拆解问题、多角度尝试的思考。

这种像人一样“心理活动”的推演，恰恰是算法对人类思维最真实的映射。

达到这样的效果，是不需要额外用什么提示词，大模型自行按照自己的思考给出的，足已说明它的“智能”已经上了一个台阶。

这一现象的出现，证明了DeepSeek R1 论文的革命性研究结论：

模型的思考能力是可以自我涌现出来的。

如论文中的截图所示，DeepSeek-R1-Zero 通过重新评估其初始方法，学会为问题分配更多的思考时间。

「等等，等等，等等。这是我可以标记的一个顿悟时刻。让我们逐步重新评估，以确定是否可以得到正确的总数 · · ·」

Meta 的 Eric Xu 在X上，这样评论 R1 Zero 的革命性：

“DeekSeek R1的价值在于用纯强化学习就能实现模型“思考”这条路走通走宽了。

这是一项有哲学意义的工作：思考（或者说意识）真的是一个涌现现象，不是人类特有的，是模型通过针对一个奖励函数学习就能完成的。

这是通往 AGI 上重要的一步。”

初看起来R1只是为了数理推理能力做优化和训练，实际上大模型却在翻译、写作、总结等任务上的表现得都非常出色。

03

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前世今生

2023年11月2日：DeepSeek发布了首个开源代码大模型DeepSeekCoder，支持多种编程语言的代码生成、调试和数据分析任务。

2023年11月29日：推出参数规模达670亿的通用大模型DeepSeekLLM，包括7B和67B的base及chat版本。

技术突破

2024年5月：DeepSeek发布开源模型DeepSeek-V2，推理成本降至每百万token仅1元人民币，仅为GPT-4Turbo的七十分之一。这一“性价比之王”迅速引发中国大模型行业的价格战，字节跳动、腾讯及阿里等大厂纷纷跟进降价。

 2024年9月5日：DeepSeek官方更新API支持文档，宣布合并DeepSeekCoderV2和DeepSeekV2Chat两个模型，升级推出全新的DeepSeekV2.5新模型。

2024年12月13日：发布用于高级多模态理解的专家混合视觉语言模型——DeepSeek-VL2，该模型在多种任务中展现了卓越的能力。

2024年12月26日：正式上线全新系列模型DeepSeek-V3首个版本并同步开源。DeepSeek-V3在知识类任务上的水平显著提升，接近当前表现最好的模型Anthropic公司于10月发布的Claude-3.5-Sonnet-1022。此外，DeepSeek-V3的生成速度从20TPS大幅提高至60TPS，实现了3倍的提升。

2025年1月20日，DeepSeek公司正式发布了其最新的推理模型——DeepSeek R1，并同步开源了模型权重。 

该模型采用纯强化学习的方法，无需监督微调，展现了强大的推理能力。

在数学、代码和自然语言推理等任务上，DeepSeek R1的性能已达到OpenAI o1正式版的水平。

和 DeepSeek 相关的概念股

股权关联方:

浙江东方、通过旗下杭州东方嘉富基金参投DeepSeek天使轮，持股路径为浙江东方 -> 中东方嘉富 -> DeepSeek。

华金资本：珠海国资旗下投资平台，通过华金领越基金间接参与DeepSeek Pre-A轮融资,

算力基础设施供应商:

浪潮信息：为DeepSeek北京亦庄智算中心提供AI服务器集群，并配套英伟达H800GPU及自研的管理平台。

中科曙光：承建DeepSeek杭州训练中心的液冷系统，淡机柜功率密度大35kw，PUE能源利用效率小于1.15

润泽科技：为DeepSeek提供廊坊数据中心3000+机柜资源，采用间接蒸发冷却技术，运营成本较低。

数据及生态合作伙伴:

每日互动、卓创资讯等

垂直领域合作方:

拓尔思、科大讯飞、飞利信、南威软件、并行科技、证通电子等

其他潜在收益方向:

AI芯片与硬件，如寒武纪，景嘉微等国产芯片制造商。。。。

04

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一石激起千层浪

R1的出现，证明了即使在资源受限的环境下，中国AI依然能够通过创新和开源，做出世界一流的成果。

《黑神话：悟空》制作人冯骥在微博上总结了六条 DeepSeek 了不起的成就：

1、强大。比肩01的推理能力，暂时没有之一；

2、便宜。参数少，训练开销与使用费用小了一个数量级；

3、开源。任何人均可自行下载与部署，提供论文详细说明训练步骤与窍门，甚至提供了可以运行在手机上的min模型；

4、免费。官方目前提供的服务完全免费，任何人随时随地可用；

5、联网。暂时唯一支持联网搜索的推理模型(o1还不支持)；

6、本土。深度求索是一家很小规模的年轻中国公司，由没有海外经历甚至没有资深从业经验的本土团队开发完成。

据 Meta 员工在匿名社交平台Teamblind爆料，DeepSeek V3 的出色表现已经让 Meta 内部感到震惊，仅花费550万美元训练成本的模型，性能却超越了Llama 4。

正当全公司上下都在深入分析V3的技术细节，然而紧随其后的R1发布，更是让Meta感受到了前所未有的压力。

著名投资机构 A16z 的创始人之一 Marc Andressen 评价 R1 ，说它是对世界的珍贵的礼物。

它证明了 OpenAI 是可以被超越的。

它让几乎每家模型公司都可以复现 R1 的方法，并且都有机会超越 OpenAI。

DeepSeek 上线两周100万DAU，苹果商店美区/国区总榜双双第一

前有小红书霸榜苹果，后有大模型DeepSeek后来者居上。

而面对中国大模型的强势进攻，Sam Altman 急了，宣布即将推出的 o3-mini 可以免费使用，并且 Plus 可以大量使用。

而在这之前：20美金的月会员，一个月只能用200次 o1。

DeepSeek V3 仅用了 2048 张 H800 就完成了训练，这种效率提升使市场质疑未来是否需要大规模采购英伟达高端GPU，进而导致英伟达股价短期内大跌超3%，市值蒸发超300亿美元。

截止到写下这些文字的今天，官网已经因为出圈大火而导致服务不可用。

DeepSeek R1 因为其对硬件性能要求并不高，可以部署在华为昇腾上，据说得倒官方支持，很快就会上线。

顶级的自研开源大模型+自主可控的GPU硬件+自主可控的训练推理框架，在大模型出来的第三年，就国产自主化闭环了。

虽然 DeepSeek 的能力很强，但是它仍然只支持64K的上下文，相比于现在诸多国内外的大模型支持越来越长的上下文，功能的多样性上显得有点“落后”了。

而这恰恰反映出技术团队的技术路线选择：不在功能上求多求全，非核心能力基本不投入太多资源。

同样的，现在大模型都有的功能：工具调用（function call）、多模态、文生图/文生视频（sora），因为都是需要独立优化的专项能力，所以技术团队也并未在这方面做单独的优化。

从可靠渠道信息得知：DeepSeek在数据标注上非常重视。听说创始人梁文锋也会去打标签。

（这也验证了我个人的判断，大模型做得好，必须在数据标注上花费时间，在这上面花费的时间决定了模型的质量的下限。）

最后，预测一下，DeepSeek 对AI 的影响：

1. 有自我进化能力的AI时代到来；

2. 大模型的使用价格会变成白菜价；

3. 英伟达的芯片帝国价值泡沫面临崩塌；

4. 加速各行业的大模型落地应用。

官网：https://www.deepseek.com

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