现在有多少人在工作和生活中已经习惯了“DeepSeek”一下，或者是使用已经接入DeepSeek的其他大模型平台。

2025年横空出世的DeepSeek不仅震惊了国内，还让英伟达的市值一天蒸发了6000亿美元。

DeepSeek是怎么横空出世的？又是怎么让每个人都享受上大模型的高效与智能的？在笔者看来，大概有以下几点原因：

1.从底层技术创新出发，走极致性价比路线；

2.以技术平权为信仰，从“工具”到“基础设施”发展；

3.创新不完全由商业驱动，更需要好奇心和探索欲。

01

从底层技术创新出发

走极致性价比路线

不收费且开源，deepseek第二代MoE大模型 DeepSeek-V2上线时，就因为性能和价格优势获得了“AI届拼多多”的名号。

而这一名号的由来，主要得益于其极致的性价比。比如在模型的效果上，它赶上了行业第一梯队，甚至在某些方面超越了他们。

以DeepSeek-R1 模型为例，在数学计算测试方面，R1在MATH 基准测试上达到了77.5%的准确率，与OpenAI的 o1不分伯仲。

而在编程领域，其在Codeforces的评测中获得了2441的高分，高于96.3%的人类参与者。

这么优秀的性能表现，背后的投入却并不高。比如DeepSeek-R1的预训练费只有557.6万美元，不到OpenAI GPT-4o模型训练成本的十分之一。

同时，DeepSeek公布的API定价，每百万输入 tokens1元(缓存命中)/4 元 (缓存未命中)，每百万输出tokens16元，这个成本大概是OpenAI o1的三十分之一。

为什么DeepSeek能做到这么高的性价比？

从底层技术上创新，主要是算法和工程方面。

比如在算法方面，它延续v2/3，使用MLA+MOE，大幅度提高了模型的效率。其中，MLA通过降秩KV矩阵，减少了显存消耗。

MOE把模型分解为多个专家模型和一个门控网络，每个专家模型只需要处理一部分数据，从而减少了模型参数数量，降低了计算量。

推理方面，DeepSeek放弃SFT完全转向了RL，并且对RL算法进行了大量创新，使得推理能力大幅度提升。

在算力使用上，它通过微调PTX，在算子层面大大提升效率。

凭借优异的性能和超高性价比，DeepSeek开年即火爆，在全球圈粉无数。

它的APP在几天内就登顶了全球140个市场的应用商店下载榜首，甚至一度因访问量过多而“崩溃”。

02

以技术平权为信仰

从“工具”到“基础设施”发展

除了成本之外，更让AI行业内人士振奋的是DeepSeek开源的诚意。

DeepSeek的开源决策，本质上是一场“技术平权”的宣言。

在巨头垄断模型训练、数据与算力的当下，开源打破了技术壁垒，让中小企业、科研团队甚至个人开发者都能平等使用大模型能力。

其开源模型代码、训练框架与数据集，不仅降低了技术复现成本（例如，训练成本较行业平均水平降低60%）。

更通过“全民共建”模式激活创新生态——开发者可基于开源模型二次开发，形成工具链、插件库等衍生应用，反过来丰富DeepSeek的产品矩阵。

这种“开源-生态-商业”的闭环，既是对“技术垄断”的温柔抵抗，也是对“AI普惠”的实践承诺。

更重要的是，开源的意义远不止于技术共享。

它重构了AI行业的权力结构，当代码向世界敞开，技术才能真正成为解决问题的工具，而非资本游戏的筹码。

从伦理层面看，开源消解了“黑箱”风险，通过透明化算法逻辑提升用户信任，为AI伦理的全球治理提供了中国方案。

从产业层面看，它推动芯片厂商、云服务商等上下游企业协同创新，倒逼行业从“算力堆砌”转向“算法优化”，加速技术范式革新。

从国家战略层面看，开源模型成为展示中国技术实力的“数字名片”，通过技术溢出效应赋能全球开发者，助力中国在AI标准制定中占据主动权。

DeepSeek创始人梁文锋曾说：“开源不是终点，而是技术民主化的起点。”

这场静默的革命，正在将大模型从“少数人的武器”变为“所有人的基础设施”，其价值已超越商业竞争。

03

创新不完全是商业驱动

更需要好奇心和创造欲

DeepSeek的招聘标准不同于其他传统大模型公司，即不看学历、不问经验，只筛选“对技术充满纯粹热爱”的年轻人。

团队75%为90后，核心成员多是顶尖高校应届生或在读博士生。

梁文锋坦言：“我们需要的是‘没有被现实驯化’的人，他们敢于提出‘幼稚’的问题，甚至挑战常识。”

这种“极客文化”下，成员以论文为饭桌话题，以代码为创作语言，技术突破成为自我实现的副产品。

例如，一位实习生提出的GPU通信优化方案，未经审批便被纳入训练集群，最终将模型效率提升30%。

在这里，失败不是代价，而是“未被验证的灵感”，年轻工程师的“不成熟”反而成为突破经验桎梏的利器。

公司的价值观，不以“商业成功”为目标，而以“技术信仰”为理想。

比如，DeepSeek的组织架构刻意打破传统层级，团队成员可自由调用算力资源、组建跨领域小组，甚至直接参与战略决策。

创始人亲自编写代码，会议室门永远敞开，讨论从不预设结论——这种“无规则”的规则，反而催生了极致的创造力。

例如，一次关于“如何让模型更像人类”的脑暴会上，成员们抛开商业指标，从心理学论文中寻找灵感，最终设计出行业领先的对话系统。

梁文锋将这种文化称为“技术理想主义”，其核心是让创造欲超越功利心，让技术回归解决人类根本问题的初心。

DeepSeek的实践，标志着中国科技企业从“技术跟随者”向“规则定义者”的跨越。

它的成功证明：在AI领域，中国无需重复“先模仿再超越”的旧路径，而是能以原创性创新直接参与全球竞争。

结语：

DeepSeek的横空出世，不仅改写了AI行业的竞争剧本，更重塑了商业世界的价值坐标。

当它以“极致性价比+开源生态”的双轮驱动模式撕开巨头垄断的缺口，本质上是在践行一种更具穿透力的商业哲学：

技术普惠不是慈善，而是通过重构成本结构、释放网络效应，创造可持续的价值飞轮。