作者：林旺中发布时间：2026-06-16 22:51:42 点击数：42045

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售后服务上门服务电话，智能分配单据：先别急着吹10万亿美元大棋，冷思考看懂DeepSeek到底怎么赚钱

出品 | 网易智能

作者 | 小爪

编辑 | 王凤枝

北京时间5月23日，X用户GDP（@bookwormengr）发布长文《DeepSeek：一盘十万亿美元的棋》（DeepSeek's 10 trillion USD grand strategy），提出一个很激进的判断：按他的理解，DeepSeek真正想做的，可能不是靠编程订阅、多模态应用或API账单赚钱，而是用模型架构和开源生态，撬动一套更低成本的AI硬件产业链。

这个说法很大，也很容易被写成“梁文锋下一盘大棋”的爽文。但它真正有价值的地方，不在于“10万亿美元”这个数字有多准确，而在于它把一个长期被忽略的问题摆到了台前：如果DeepSeek不急着卖高价套餐，也不急着把每个能力都华体汇电竞-华体汇(中国)化，它到底在追什么？

观察DeepSeek不能只盯收入表，更要看成本曲线。它做的很多技术选择，都在把大模型训练和推理从“高度依赖最贵硬件”推向“可以调动更多类型的硬件”。如果这条路走通，DeepSeek的商业价值未必主要来自今天的API账单，而可能来自它对整个AI算力生态的影响力。

问题不是DeepSeek会不会赚钱，而是它想在哪一层赚钱

过去一年，国内外大模型华体汇电竞-华体汇(中国)的商业化路径逐渐清晰：卖会员、卖API、卖企业版、卖代码助手、卖办公入口、卖多模态能力。智谱、月之暗面、MiniMax、OpenAI、Anthropic、Google，大体都在这个框架里竞争。

DeepSeek显得有点反常。

它长期强调开源，频繁公布技术细节；API价格打得很低；在多模态、语音、视频这些更容易被普通用户感知的华体汇电竞-华体汇(中国)形态上，它并没有像其他华体汇电竞-华体汇(中国)那样冲到最前面。5月下旬，DeepSeek又将V4-Pro的75% API折扣将转为长期价格，价格区间被压到每百万token几分钱到几元人民币的水平。

如果只用“模型华体汇电竞-华体汇(中国)靠API赚钱”的框架看，DeepSeek像是在主动压低短期变现空间。

但换一个角度看，它可能不是不赚钱，而是不想只在最浅的一层赚钱。卖API、卖订阅，是应用层和服务层的收入；改写推理成本、缓存成本、硬件适配成本，则会变成基础设施层的价值和议价权。后一种价值不一定立刻体现在账单上，但一旦形成生态依赖，天花板可能更高。

这里需要把“基础设施层赚钱”拆开看。它可能包括两类东西：一类是更容易验证的直接商业安排，比如和硬件、存储、推理框架厂商围绕采购、适配、交付形成长期合作；另一类是更难量化的生态定价权，也就是当一套模型架构和工程路线变成事实标准时，DeepSeek作为工作负载定义者获得的话语权。前者更像合同，后者更像平台影响力。

所以这篇长文最有意思的地方就在这里：DeepSeek不是只在和OpenAI、Anthropic、Kimi、智谱比模型分数，它可能在试图改变“什么硬件能跑大模型”。

多模态没抢跑，也可以放在这个框架里理解。DeepSeek在视频、语音、消费级入口和编程订阅上都没有冲到最前面，这当然可能是短板；但如果它当前优先级是重写成本曲线，那么先解决模型怎么更省、缓存怎么更小、长上下文怎么不把硬件拖垮，也是一种阶段选择。

KV缓存这件小事，可能是大模型成本的关键入口

普通读者不需要记住所有技术名词，但需要理解一个基本逻辑：大模型回答问题时，不只是“算一下答案”这么简单。它在长对话、长文档、智能体任务中，需要保存大量上下文信息。这个上下文记忆通常会形成KV缓存，占用昂贵的高带宽显存。

上下文越长，缓存越大；任务越复杂，缓存越值钱。

这也是长上下文、智能体、多轮工具调用变贵的重要原因之一。模型不是只在输出时花钱，它还要为“记住前面发生了什么”持续付成本。

从DeepSeek-V2开始，混合专家模型（MoE）和多头潜在注意力（MLA）就成了它压低训练与推理成本的关键路线之一。DeepSeek-V2论文称，相比DeepSeek 67B，V2训练成本降低42.5%，KV缓存减少93.3%。这说明DeepSeek不是只在做榜单成绩，而是在持续压低同等能力背后的资源消耗。

原文给了一组更直观的KV缓存对比。按100万上下文、KV精度8 bit、indexer精度16 bit估算，DeepSeek V4只需要约5.48GB HBM，GLM5需要60GB HBM，Qwen3-235B-A22B需要约89GB HBM。这不是百分之几十的差别，而是十几倍的差别。

原文进一步把这个逻辑推到硬件层：如果KV缓存足够小，一部分长时KV缓存就可以更有效地放到SSD、NAND闪存或其他外部存储体系中，而不是长期占用昂贵的HBM。

这不是一个小优化。

HBM是当前AI硬件里最贵、最紧缺的部分之一。谁能减少对HBM的依赖，谁就能降低部署门槛，也能让更多非英伟达体系的芯片有机会进入大模型工作负载。对中国AI产业来说，这一点尤其关键：如果在最先进GPU和先进封装上长期受限，那么把部分压力转移到存储、内存、软件调度和模型架构上，就是一条现实路线。

更进一步，原文还把这套思路扩展到LPDDR、Engram和TileLang等方向：一边把部分计算压力转成更便宜的内存访问，一边降低不同硬件平台上的适配门槛。换句话说，DeepSeek想改的可能不是某一块显存，而是模型、缓存、存储、内存、编译和芯片之间的分工。

所以，DeepSeek的低价API不一定只是“补贴用户”。它也可能是在展示一件事：当模型架构、缓存体系和硬件供给共同改善，推理价格就可能被重新定价。

开源不是慈善，可能是在扩散标准

DeepSeek的另一个反常点是开源。

很多华体汇电竞-华体汇(中国)会把模型能力当成护城河，能不公开就不公开。DeepSeek却持续把大量模型、论文和技术路线放出来。这容易让人觉得它“太理想主义”，甚至不像一家要赚钱的华体汇电竞-华体汇(中国)。

但开源也可以是商业策略。

如果DeepSeek的架构成为其他模型华体汇电竞-华体汇(中国)、开发者、芯片厂商、推理框架的共同参考，它就不只是发布了几个模型，而是在推动一种成本结构成为事实标准。别人学它的MoE、MLA、缓存压缩、推理优化，短期看像是“抄作业”；长期看，也可能是在把整个生态往DeepSeek擅长的方向拉。

这和安卓、Linux、Chromium这类开源生态，乃至CUDA这样的事实标准生态，有相似之处。开源本身不等于没有商业价值。真正关键的是：谁定义接口，谁积累工程经验，谁最懂这套系统在真实规模下怎么跑。

DeepSeek如果能让更多国产芯片、存储、网络和推理框架围绕它的模型特性做适配，它就会从“模型供应商”变成“工作负载定义者”。这比卖单个订阅更接近基础设施生意。

OpenAI和AMD的合作，提供了一个产业协同模板

原文里提到的一个类比很重要：OpenAI和AMD的合作。

AMD在2025年10月披露，OpenAI将部署AMD Instinct GPU，第一阶段对应1吉瓦算力，长期合作规模最高可扩展到6吉瓦。协议还设置了随部署规模、技术交付和商业里程碑推进的激励安排。

这类安排的重点不是金融条款，而是产业逻辑：OpenAI需要大量算力，AMD需要一个能证明其AI芯片可用的大客户。双方把需求、适配和交付绑定在一起，形成“模型需求牵引硬件，硬件反过来支撑模型扩张”的关系。

把这个模板放到DeepSeek身上，就能理解原文的大胆推测：DeepSeek未来不一定只靠卖API赚钱，它也可能通过与存储、ASIC、GPU、CPU、网络和推理框架华体汇电竞-华体汇(中国)深度协作，在国产AI硬件生态扩张中获得更强的话语权。

但这个类比有明显局限。OpenAI能和AMD形成这种合作，是因为它承诺了巨大的算力部署规模。DeepSeek目前公开可见的算力规模远小于OpenAI，它能给国内硬件厂商带来的直接采购量，是否足以换取对等的商业安排，仍是未知数，也没有公开文件能证明DeepSeek已经签了类似协议。

更稳妥的说法是：如果DeepSeek真的能降低硬件门槛，它对硬件华体汇电竞-华体汇(中国)的价值就不只是“客户”，而可能是“让你的硬件跑得起来”的关键伙伴。这个方向并不荒唐，但还需要真实合作、硬件适配和商业协议来验证。

但“10万亿美元”不能当事实，只能当假设

这篇长文可以读，也必须降温读。

第一，10万亿美元产业链这个数字只是战略想象，不是已经发生的市场规模。海外AI相关上市华体汇电竞-华体汇(中国)已经形成庞大市值，不代表中国一定能复制同等规模，也不代表DeepSeek一定能拿到其中一大块。

第二，DeepSeek是否真的会通过硬件合作、采购协议、生态绑定赚钱，目前缺少公开证据。OpenAI和AMD的合作有公开披露文件可查，DeepSeek与国内硬件厂商是否存在类似安排，还不能凭逻辑推演当事实。

第三，技术路线能降低成本，不等于商业路线一定成功。国产GPU、ASIC、存储、网络、编译器、推理框架都需要真实工程验证。模型架构再漂亮，也要落到稳定性、吞吐、开发者工具、企业服务和生态迁移成本上。

第四，除非成本优势足够强，否则DeepSeek长期低价也会面临现金流压力。基础设施华体汇电竞-华体汇(中国)可以讲长期生态，但训练前沿模型、做强化学习后训练、追AGI，都是极贵的事情。低价策略必须有足够强的融资、硬件合作或成本优势支撑。

所以，这篇文章不能读成“DeepSeek一定会成为万亿美元华体汇电竞-华体汇(中国)”。更稳妥的读法是：它提供了一个观察DeepSeek的新框架。

真正值得跟踪的是三条线

接下来，如果要判断这套假设是不是在变成现实，不能只看DeepSeek有没有发新模型。

第一，看价格。

如果DeepSeek继续把长上下文、缓存命中、推理输出价格压到极低，同时服务还能稳定，说明它的成本优势不是口号。价格是最硬的商业信号。

第二，看硬件适配。

未来如果越来越多国产芯片、存储、推理框架公开强调与DeepSeek模型的深度适配，或者出现围绕DeepSeek工作负载优化的基础设施项目，那就说明它正在成为硬件生态的牵引力。

第三，看论文和工程开源。

DeepSeek是否继续公开底层架构、推理优化、缓存管理、强化学习后训练和长上下文相关技术，会决定它是在做一个封闭模型华体汇电竞-华体汇(中国)，还是在扩散一套行业方法。

这三条线，比“某次融资估值多少”“某个榜单排第几”更重要。

DeepSeek最像一家什么华体汇电竞-华体汇(中国)？

如果用旧分类，DeepSeek很难归类。

它不是纯应用华体汇电竞-华体汇(中国)，因为它没有把所有精力放在用户界面和订阅收入上。

它也不是传统云厂商，因为它没有先建一个封闭平台，再把客户锁进来。

它当然是模型华体汇电竞-华体汇(中国)，但又不像只靠闭源模型收费的西方实验室。

更准确的说法也许是：DeepSeek像一家用模型定义硬件需求的基础设施华体汇电竞-华体汇(中国)。

它的核心资产不只是某一次榜单成绩，而是持续用更低成本做出接近前沿的模型。只有模型能力站得住，硬件厂商、推理框架和开发者才有动力围绕它做适配；也只有成本曲线真的被压下来，所谓“基础设施话语权”才有商业含义。

原文最有价值的地方，不是夸DeepSeek“下大棋”，而是提醒华体汇(中国)：AI华体汇电竞-华体汇(中国)的商业模式可能不只发生在用户付费那一层。更大的商业空间，可能藏在谁能改变算力产业链的成本结构里。

如果DeepSeek最终只是低价卖API，那它会成为一个强模型供应商。

但如果它真的把国产存储、芯片、推理框架和开源模型生态串起来，那它竞争的就不是今天的订阅收入，而是未来AI基础设施的话语权。

从它目前的技术选择、价格行为和开源节奏来看，它更接近后者。但这条路能不能走通，未来6到12个月的硬件适配进展，会给出比任何融资新闻更清晰的答案。

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开源不是慈善，可能是在扩散标准

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但开源也可以是商业策略。

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但“10万亿美元”不能当事实，只能当假设

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先别急着吹10万亿美元大棋，冷思考看懂DeepSeek到底怎么赚钱