这是一篇憋了好几天可能会有一点长的文章。起因是前几天看到一篇文章刷屏了——《人民想念DeepSeek》。说实话看完之后我坐在电脑前愣了好一会儿。不是因为文章写得多好而是因为突然意识到一件事——DeepSeek R1发布已经一年多了。一年多。你在AI圈待过就知道一年多意味着什么。这意味着你错过了四波浪潮。这意味着你从巅峰王者变成了一个传说。意味着所有人都在等你的V4但你连个影子都没放出来。所以今天这可能是最后一封催更信了。一. 那个改变一切的春节先回到2025年春节。那个春节DeepSeek R1以三个标签炸场低成本、高性能、开源。发布即巅峰。不是那种营销意义上的巅峰是真的巅峰。国产大模型领域一骑绝尘。风靡世界。互联网平台、IT巨头、各行各业全都在接入。形形色色的DeepSeek一体机满天飞。毫不夸张地说那个春节街头的大爷大妈可能都在聊DeepSeek。那是中国AI最高光的时刻。一个开源模型打出了中国AI在全球的品牌。但你知道最骚的是什么吗这个故事停在了那里。二. 四波浪潮一波都没赶上DeepSeek断更的这一年AI圈发生了什么四波浪潮。一波接一波。一波比一波猛。第一波编程。GitHub Copilot、Cursor、Claude Code席卷了整个开发者社区。Vibe Coding的故事里根本没人记得DeepSeek。编程这个AI席卷一切行业的底层驱动开发者最刚需的场景。在国外被Anthropic牢牢占据。在国内成了Kimi们跑马圈地的战场。第二波多模态。Gemini 3 Pro在视觉理解、图像生成领域都有不俗表现。视频生成领域是字节的Seedance 2.0。DeepSeek呢像是一个慢热的选手。直到V3.2才开始灰度测试百万Token上下文。多模态能力到现在还没来。第三波Agent。从答题转向解题。从被动应答到主动执行。Manus涌现Kimi Agent Swarm推向高潮。DeepSeek在这一波里更多只是被当作模型调用。不是Agent生态的构建者。模型本身对Agent、工具、代码的支持也比较有限。第四波OpenClaw。以OpenClaw、Claude Code、Claude Cowork为代表的行动智能浪潮。它们的能力已经超越了Agent层面。成为了接管型应用操作系统——应用AI OS。当然OpenClaw这类产品也被戏称为Token黑洞。单任务的Token消耗量是传统对话AI的几十倍甚至上百倍。产品本身粗糙、不稳定多次破坏性的版本迭代。像极了毛坯房。但逻辑是成立的。它告诉所有人——AI不再只是工具可以是全能的接管型代理。所以3月全民养虾大潮里你看大家抄作业速度多快。Anthropic反应最快反制也最快。Claude Code直接包抄OpenClaw后路。其他大厂纷纷快速抄Claude Code和OpenClaw的作业。这就是眼前正在发生的事。四波浪潮。DeepSeek一波都没有它的影子。三. 中国AI的叙事已经不是一重天过去这一年中国AI的叙事变了。DeepSeek独撑的AI中国叙事已经不够用了。现在是什么格局三重叙事交织——“中国团”、“中国链”、“中国环”。说人话就是团队有了产业链有了商业闭环也有了。先说中国团。我把它概括为316N。31是四大厂——字节、阿里、腾讯和百度。BAT加上字节这是互联网时代的底子。“6是大模型时代的六小虎”——Kimi、智谱、MiniMax、阶跃星辰、百川、面壁智能。这帮人在DeepSeek埋头自研的时候完成了上市或者在冲刺上市。N是其他垂类模型和专业市场的AI企业。总计10家/类企业构成了中国大模型产业头部态势。不是散兵游勇了。是一个有集群竞争力的产业军团。也是DeepSeek再次封神之路上必须逾越的对手。再说中国链。从芯片算力、集群/云、数据语料、算法/模型、智能体、AI应用开发生态。全链贯通。中国已经是全球范围内唯二的智能科技全产业链国家。有希望为全球智能基础设施多提供一种选择。DeepSeek R1当年打出了品牌但现在MiniMax这些厂商在海外的业务一样做得有声有色。最后说中国环。从AI到AI4S再到现代产业群的产业闭环。从AI科技到千行百业、亿万家庭的市场应用闭环。从早期投资到上市退出的资本闭环。闭环初步成形。意味着什么意味着AI在中国跑通了。不是PPT跑通了是真跑通了。四. 全生态竞争不再是单打独斗的时代到了今天这个阶段头部企业已经进入全生态竞争。全栈AI能力是巨头角力的基础。最好的例子就是Google。Google在Gemini 3 Pro那一波受高度关注源于他们在四个方面累积的厚度模型原理原力持久进化度、数据深度、全链生态广度、智能连接度。皮查伊在任快10年了刚在访谈中回忆了Transformer被ChatGPT抢跑的那段意难平。但他不认为失去先发优势就会输。他把Google的优势总结为全栈垂直整合。所以到了Gemini 3 Pro基于这种全栈整合Google打了一个漂亮的翻身仗。大胆预判一下2026年的美国AI格局——Anthropic先拔得头筹Google紧接着全线压上抢跑的OpenAI面临左右包夹。最终四强变三强。掉队的那一强是被进一步拉开差距的Grok。黄仁勋在2026年GTC预热中提出了五层蛋糕理论能源→芯片→AI基础设施→模型→应用。拆得更细的话竞争体现在芯片算力、数据语料、模型基座、开发工具与开发者、智能体与工具技能、应用服务。每一个环节的失位都可能导致整体竞争力下降。竞争门槛已经是百亿、千亿美元级的重资产游戏。创新不再限于弯道超车更在于系统比拼、体系对抗。吃一颗大力丸吃一碗海参解决不了太多问题。五. Token经济——AI时代的千瓦时过去工业时代的能源单位是千瓦时。数字时代的流量单位是GB。智能时代的能力产品供给单位就是Token。Token让AI的能力成为可计量、可定价、可交易的商品。说人话就是——Token成为了连接技术与商业的结算单位。能力经济的商业闭环正在形成。Token的消耗量正在以几何级增长速度膨胀——中国日均Token调用量从2024年初的1000亿跃升至2026年3月的140万亿。两年增长超千倍。消耗得越多代表能力经济越蓬勃发展。但这里有个关键——Token是计量单位不是计质单位。不能只看Token数量更要关注背后的能力质量。未来Token经济会分化得很明显能力水准高的Token赚钱能力水准低的Token亏钱。后者甚至被淘汰。小米的罗福莉在给MiMo大模型套餐带货时说了一句实话“当前全球算力供给已经跟不上Agent创造的token需求。真正的出路不是更便宜的token而是共同进化——更省token的Agent框架与更强大、更高效的模型的协同。”今年有个很有意思的趋势——用户一边在喊Token贵一边又在给Token付费。本质是什么是消耗的一部分Token转化为了生产力。Token付费成为潮流企业获得营收投入研发更高水准模型。这是在为智能经济造血。未来Token会像水像电一样成为基础服务。薄利、普惠、泛在。单位Token成本会持续下降但Token经济会分层——常规能力水准的Token趋向薄利以量取胜。高能力水准、高价值的Token持续保持溢价。六. 开源生态的两次引爆等待第三次2025年初DeepSeek对开源生态完成了第一次引爆。今年初OpenClaw完成了第二次神助攻。第一次引爆使得一些闭源模型也向开源靠拢。国内如百度等巨头加入开源阵营海外如OpenAI、Google也在加大开源力度。根据OpenRouter平台对100万亿Token调用数据的分析开源模型的市场份额已攀升至33%。中国开源模型的异军突起尤为引人注目。OpenRouter平台前六位当中一度有五家是中国的开源模型。企业选择开源模型的核心动因变得非常现实——闭源API成本与调用规模强相关边际成本不可控。自托管开源模型在高并发、长上下文、Agent场景中单位成本显著下降。用直白的话说只要能力在线开源模型在私有化部署场景下用得越多就越便宜。作为开源模型生态的搅局者DeepSeek在2026年大概率还会对开源业态再助推一波。但——DeepSeek还需要尽快形成开发者生态。支持Agent开发生态。建立Apps以及类似Skills的技能封装与分发渠道。提升开放性、灵活性。吸引更多开发者参与其中。七. V4的期待已经不是过去的标准了大洋彼岸的悬念是——OpenAI和Anthropic的下一代模型能打到什么程度。Super App能不能像正在生态化的Claude Code一样成为应用OS和通用行动智能体。Coding这把生态底层尖刀谁最快。这三件事会影响今年的大风向。从现在的局势来看Anthropic的火已经快烧到OpenAI的大本营了。华尔街日报披露了两家财务数据——Anthropic有可能抢在OpenAI之前扭亏为盈。在这种背景下我们期待DeepSeek的什么V4、R2实现代际跨越。100万Token的上下文窗口。原生多模态能力。万亿参数级别的基础模型。这些是最基本的起点。可是这些都是过去的标准不应该是V4、R2的能力上限。站在今天这个时间段DeepSeek需要的是——在多Agent能力、工具使用、电脑操作以及背后超强的代码能力上实现突破。好消息是DeepSeek并没有闲着。从去年10月以来论文发布与产品局部更新动作持续加速。形成了密集的创新节奏。从2025年12月发布DeepSeek-V3.2到2026年1月集中放出mHC、Engram、DualPath三项核心架构论文。整体研发呈现出覆盖架构创新、推理效率、多模态、智能体能力的立体化推进态势。被普遍视为下一代旗舰模型DeepSeek-V4的技术前奏。DeepSeek-OCR系列探索了将文本信息通过视觉表征进行压缩的可能性。颠覆了文本token比视觉token更高效的传统假设。mHC技术针对万亿参数级模型训练中的根本性难题——信号爆炸。突破深层网络稳定性这一规模化发展的瓶颈。为万亿参数级开源模型的训练铺平道路。Engram面向长上下文与持续学习的工程化解决。其条件记忆机制理论上支持跨会话的持久化记忆。突破当前大模型无状态推理的限制。DualPath针对智能体大模型推理的存储带宽瓶颈。创新双路径KV-Cache加载机制。实测离线推理吞吐量最高提升1.87倍在线Agent运行效率提升1.96倍。用纯软件优化实现性能翻倍。这个风格非常DeepSeek。种种迹象表明即将发布的V4大概率将整合文本、图像、视频生成能力。采用原生多模态预训练而非后期拼接。模型参数在万亿以上。具有较强的记忆、工具、代码、学习能力和对智能体的良好支持。八. 国产模型国产算力双剑合璧模型之外对V4的另一个期待——与国产算力经过磨合探索之后双剑合璧。已经有不少报道在讨论DeepSeek在发布V4之前未向英伟达、AMD等美系芯片商提供预览。而是选择提前数周向包括华为在内的中国芯片供应商开放访问权限。确保模型在国产算力平台上完成深度适配与优化。这也是外界认为DeepSeek V4晚点的一个关键原因。这条路对国产模型来说非常艰难。但从更长远来看又不得不做。一件不得不做的事情总要有起点。或许DeepSeek V4就是那个起点。如果V4和R2被实证从训练到推理能够在国产芯片上跑出世界一流水平并且成本更低。就有希望大幅度摆脱对海外算力的依赖。打破黄仁勋借SemiAnalysis给自己贴的那张Token之王的标签。如果大家还有印象——DeepSeek R1问世那一夜英伟达暴跌近17%。单日最大市值蒸发纪录5890亿美元。英伟达暴跌对科技股投资者来说不是好事。但如果是DeepSeek推动的那么我们喜闻乐见这样的情况再次发生。九. 糖水智能与原力智能如果还要提一个期待——DeepSeek能够在另一个Scaling Law上做出突破。不是传统意义上的模型越大能力越强。而是小体量模型不断Scaling大体量模型的能力。每个阶段的小体量模型不断达到上一个阶段大体量模型的能力水准。然后能力-应用-场景-价值逐步分层。小模型、常规智能服务于简单基础日常。以量见长开放、端侧、边缘部署和成本效率更优。这是糖水智能是Token经济里的喝汤部分。大模型、超级智能服务于企业行业商业-生产力-专业科技-重型任务。高水准产生高溢价。这是原力智能是Token经济里的吃肉部分。关于小模型的能力进化Google Gemma 4是一个不错的参照系。包含了2B、4B、26B和31B四个版本覆盖手机到工作站全场景。31B Dense模型在Arena AI开源排行榜排名第三。这不是简单的参数压缩而是智能的蒸馏与内化。期待DeepSeek能在30B-70B-120B这三档高质量模型盖过Gemma-4。企业级部署能够以万亿参数的开源模型超越六小虎曾经达到的水平。而在端侧也期待在1B-8B这一档轻量化模型上实现同样的突破。当端侧模型能够在消费级显卡甚至手机上流畅运行。当每一个普通用户都能拥有较强的AI能力。便是智能平权、智能经济的普惠形态。写在最后2026年是新一代前沿模型和接管型智能体的跳变式发展之年。每家AI企业都将打出自己的王牌引发新一轮的产业洗牌。中国团需要DeepSeek的回归。开源生态需要DeepSeek的推动。Token经济需要DeepSeek的深度原力智能。国产算力需要DeepSeek的验证。现在中美模型能力在日常问答的常规智能部分几乎已经没有差距。但在长程复杂任务的深度智能方面还有差距。这种差距使得大家对DeepSeek心生期待。这是最后一次催更也是最后的召唤。V4与R2身上肩负的期待不仅是模型的迭代。更是一个年代的发展进阶。从模型之战到全生态之战。从单点突破到全栈AI竞争。从跟随模仿到自主创新。DeepSeek的下一步是不是能够定义中国AI的下一步希望这一年多的沉寂是为了更好的爆发。毕竟——时代不会问你准备好了没有。它只会无情地翻到下一页。以上既然看到这里了如果觉得不错随手点个赞、在看、转发三连吧如果想第一时间收到推送也可以给我个星标⭐谢谢你看我的文章我们下次再见。