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结语
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徐州市(鼓楼、云龙、贾汪、泉山、铜山)
邢台市(柏乡县、临西县、任县、新河县、宁晋县、南宫市、内丘县、清河县、巨鹿县、临城县、隆尧县、南和县、威县、桥东区、邢台县、市辖区、平乡县、桥西区、广宗县、沙河市)
大同市(城区、南郊区、新荣区)
咸宁市(通山县、咸安区、崇阳县、通城县、市辖区、赤壁市、嘉鱼县)
昭通市(威信县、镇雄县、盐津县、彝良县、永善县、水富县、鲁甸县、大关县、昭阳区、绥江县、市辖区、巧家县)
宿州市(埇桥)
镇江市(京口、润州、丹徒)
三明市(梅列、三元)️
南昌市(青山湖区、东湖区、西湖区、南昌县、进贤县、安义县、抚州市、上饶市、玉山县、广昌县、黎川县、崇仁县)
榆林市(神木市、府谷县、横山县、佳县、定边县、米脂县、清涧县、吴堡县、子洲县、榆阳区、榆林县、横山区、神木县、庆城县、绥德县):
铜仁市(碧江区、江口县、玉屏侗族自治县、石阡县、思南县、印江土家族苗族自治县、德江县、沿河土家族自治县、松桃苗族自治县、万山区)
新乡市(红旗、卫滨、凤泉、牧野)
佳木斯市:郊区(部分区域未列出)、向阳区和前进区和东风区和同江市和富锦市等部分区域未列出。
葫芦岛市:龙港区、南票区、连山区。
白银市(白银区、会宁县、平川区、市辖区、景泰县、靖远县)
宝鸡市(渭滨、日照台)
龙岩市(漳平市、连城县、市辖区、新罗区、上杭县、永定区、长汀县、武平县)
宜春市(袁州区、奉新县、万载县、上高县、宜丰县、靖安县、铜鼓县、樟树市、高安市、丰城市、宜春高新区、袁州区东南街道)
徐州(云龙区,鼓楼区,金山桥,泉山区,铜山区。)
无锡市最大一件代发货源商,一站式创业好帮手!电话-400各市区电话(梁溪、滨湖、惠山、新吴、锡山)
淮安市(淮阴区、清江浦区、洪泽区、盱眙县、金湖县、涟水县、淮安区、涟水镇、盱眙镇、洪泽镇、金湖镇)
南充市(顺庆区、高坪区、嘉陵区、南部县、营山县、蓬安县、仪陇县、西充县、阆中市、抚顺县、阆中市、南充高新区)
南昌市(南昌县、青山湖区、进贤县、湾里区、红谷滩新区、东湖区、青云谱区、安义县、崇仁县、黎川县、新建区、富山区)
焦作市(解放、中站、马村、山阳)
湛江市(遂溪县、徐闻县、廉江市、雷州市、吴川市、麻章区、坡头区、霞山区、廉江区、赤坎区、南油区、湛江市区、麻章镇、雷州镇、徐闻镇)
吉林市(昌邑、龙潭、船营、丰满)
大连市(中山、西岗、沙河口、甘井子、旅顺口、日照州)
双鸭山市:尖山区(部分区域未列出)、岭东区和宝山区(部分区域未列出)、四方台区和集贤县(部分区域未列出)。
贵州省安顺市(西秀区、平坝区、普定县、镇宁布依族苗族自治县、关岭布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、安顺市、开阳县)
宿迁市(宿城区、宿豫区、沭阳县、泗阳县、泗洪县、建湖县、盱眙县、扬州市、金湖县、淮安市、铜山县、沛县、邳州市、睢宁县、赣榆县)
徐州市(鼓楼、云龙、贾汪、泉山、铜山)
张家界市(永定、武陵源)
白山市:浑江区、江源区。
来宾市(象州县、市辖区、兴宾区、金秀瑶族自治县、合山市、忻城县、武宣县)
桂林市(象山区、秀峰区、七星区、叠彩区、雁山区、临桂区、阳朔县、灵川县、全州县、兴安县、永福县、灌阳县、资源县、平乐县、荔浦市、龙胜各族自治县、恭城瑶族自治县
威海市(环翠)
新莆田市(城厢、涵江、秀屿)
承德市(双桥、双滦)
丹东市:振兴区、元宝区、振安区。
新乡市(红旗、卫滨、凤泉、牧野)
乐山市(市中、沙湾、五通桥、日照口河)
榆林市(神木市、府谷县、横山县、佳县、定边县、米脂县、清涧县、吴堡县、子洲县、榆阳区、榆林县、横山区、神木县、庆城县、绥德县):
长春市:朝阳区、南关区、宽城区、绿园区、双阳区、二道区、九台区。
桂林市(七星区、象山区、叠彩区、秀峰区、临桂区、灵川县、阳朔县、平乐县、全州县、兴安县、灌阳县、荔浦市、资源县、永福县、龙胜各族自治县、恭城瑶族自治县)
广州市(越秀区、荔湾区、天河区、白云区、番禺区、花都区、黄埔区、南沙区、从化区、增城区)
铜仁市(碧江区、江口县、玉屏侗族自治县、石阡县、思南县、印江土家族苗族自治县、德江县、沿河土家族自治县、松桃苗族自治县、万山区)
临沂市(兰山区、罗庄区、河东区、沂南县、沂水县、平邑县、莒南县、蒙阴县、临沭县、费县、沂水县、莒县、苍山县)
铁岭市:银州区、清河区。
桂林市(秀峰、叠彩、象山、随州、雁山)
商丘市(睢阳区、柘城县、宁陵县、虞城县、夏邑县、民权县、睢县、永城市、梁园区、示范区、夏邑县、虞城县、宁陵县、商丘县、睢阳县、柘城县)
龙岩市(漳平市、连城县、市辖区、新罗区、上杭县、永定区、长汀县、武平县)
朝阳市:双塔区、龙城区。
张家界市(永定、武陵源)
成都市(武侯区、锦江区、青羊区、金牛区、成华区、双流区、高新区、郫都区、新都区、龙泉驿区、温江区、彭州市、简阳市、崇州市、金堂县、大邑县、蒲江县、都江堰市、邛崃市)
柳州市(柳北区、柳南区、柳江县、柳城县、鹿寨县、融安县、融水苗族自治县、三江侗族自治县、城中区、鱼峰区、柳东新区、柳市镇)
赣州市(南康区、赣县区、于都县、兴国县、章贡区、龙南县、大余县、信丰县、安远县、全南县、宁都县、定南县、上犹县、崇义县、南城县)
长春市:朝阳区、南关区、宽城区、绿园区、双阳区、二道区、九台区。
丹东市:振兴区、元宝区、振安区。
南白银市(白银区、会宁县、平川区、市辖区、景泰县、靖远县)
益阳市(南县、资阳区、桃江县、市辖区、沅江市、赫山区、安化县)
佳木斯市(前进区、东风区、同江市、市辖区、抚远市、郊区、桦南县、富锦市、汤原县、桦川县、向阳区)
锡林郭勒盟(多伦县、太仆寺旗、西乌珠穆沁旗、二连浩特市、镶黄旗、东乌珠穆沁旗、苏尼特右旗、阿巴嘎旗、苏尼特左旗、正蓝旗、锡林浩特市、正镶白旗)
常州市(天宁、钟楼、新北、武进、日照坛)
宜昌市(宜昌市辖区、伍家岗区、点军区、猇亭区、夷陵区、长阳土家族自治县、五峰土家族自治县、远安县、兴山县、秭归县、华容区、宜都市、当阳市、枝江市、秭归县)
南京市(鼓楼区、玄武区、建邺区、秦淮区、栖霞区、雨花台区、浦口区、区、江宁区、溧水区、高淳区) 成都市(锡山区,惠山区,新区,滨湖区,北塘区,南长区,崇安区。)
南通市(崇州、港闸、通州)
遵义市(红花岗、汇川)
岳阳市(岳阳楼、云溪、君山)
桂林市(象山区、七星区、叠彩区、临桂区、阳朔县、灵川县、全州县、兴安县、灌阳县、荔浦市、资源县、平乐县、龙胜各族自治县、永福县、恭城瑶族自治县)
银川市(永宁县、兴庆区、西夏区、金凤区、贺兰县、灵武市、市辖区)
巴彦淖尔市(杭锦后旗、磴口县、乌拉特中旗、乌拉特后旗、乌拉特前旗、市辖区、临河区、五原县)
宜昌市(宜昌市辖区、伍家岗区、点军区、猇亭区、夷陵区、长阳土家族自治县、五峰土家族自治县、远安县、兴山县、秭归县、华容区、宜都市、当阳市、枝江市、秭归县)
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宁波市(鄞州区、北仑区、镇海区、象山县、宁海县、余姚市、慈溪市、奉化区、鄞州区、海曙区、高新区、江北区、北仑区)
邢台市(柏乡县、临西县、任县、新河县、宁晋县、南宫市、内丘县、清河县、巨鹿县、临城县、隆尧县、南和县、威县、桥东区、邢台县、市辖区、平乡县、桥西区、广宗县、沙河市)
宜春市(袁州)
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景德镇市(昌江、珠山)
大连市:西岗区、中山区、金州区、沙河口区、甘井子区、旅顺口区、普兰店区。
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大庆市(萨尔图、龙凤、让胡路、红岗、大同)
合肥市(蜀山、包河、庐阳、瑶海、政务、经济技术开发、高新、滨湖新、新站)
成都市(锦江区、青羊区、金牛区、武侯区、成华区、龙泉驿区、青白江区、新都区、温江区、双流区、高新区、郫都区、都江堰市、彭州市、邛崃市、崇州市、金堂县、大邑县、蒲江县、新津县)
日照市(五莲县、莒县、岚山区、市辖区、东港区)
德州市(陵城区、乐陵市、宁津县、庆云县、临邑县、平原县、武城县、夏津县、禹城市、德城区、禹城市、齐河县、开封县、双汇镇、东风镇、商丘市、阳谷县、共青城市、城南新区)
临沂市(兰山、罗庄、河东)
漳州市(芗城、龙文)
常州市(钟楼区、新北区、天宁区、武进区、金坛区、溧阳市、常熟市、丹阳市、扬中市、句容市、无锡新区、宜兴市、锡山区、惠山区、滨湖区、南长区、北塘区、江阴市、宜兴市)
桂林市(恭城县、灵川县、阳朔县、全州县、灌阳县、资源县、平乐县、荔浦市、龙胜各族自治县、藤县、象山区、叠彩区、秀峰区、七星区、雁山区、临桂区、北流市、桂林市辖区)
扬州市(广陵区、邗江区、维扬区、江都区、仪征市、宝应县、盂山镇、宝塔镇、邱集镇、东升镇、夏溪镇、蒋王镇、龙川镇、邗江镇、刘集镇、老街口镇)
石家庄市(桥东区、长安区、裕华区、桥西区、新华区。)
铁岭市:银州区、清河区。
辽源市:龙山区、西安区。
安庆市(迎江、大观、宜秀)
张家口市(怀安县、桥西区、市辖区、张北县、康保县、崇礼区、蔚县、下花园区、怀来县、万全区、宣化区、赤城县、涿鹿县、尚义县、沽源县、阳原县、桥东区)
宜昌市(西陵区、伍家岗区、点军区、猇亭区、夷陵区、长阳土家族自治县、五峰土家族自治县、宜都市、当阳市、枝江市、秭归县、远安县、兴山县、鹤峰县、夷陵区、新朝阳镇、宜昌高新区)
湖州市(南湖、秀洲)
牡丹江市:东安区(部分区域未列出)、西安区和阳明区和爱民区和绥芬河市和海林市(部分区域未列出)。
镇江市(丹阳市、扬中市、句容市、镇江新区、润州区、京口区、丹徒区、杭州市、宝华镇、梦溪镇、扬中镇、句容镇、丹阳镇)
南昌市(青山湖区、红谷滩新区、东湖区、西湖区、青山湖区、南昌县、进贤县、安义县、湾里区、地藏寺镇、瑶湖镇、铜鼓县、昌北区、青云谱区、望城坡镇)
徐州市(鼓楼、云龙、贾汪、泉山、铜山)
遂宁市(大英县、射洪县、蓬溪县、安居区、市辖区、船山区)
桂林市(叠彩区、象山区、秀峰区、七星区、临桂区、阳朔县、灵川县、全州县、平乐县、灌阳县、荔浦市、资源县、永福县、龙胜各族自治县、恭城瑶族自治县)
铜仁市(碧江区、江口县、玉屏侗族自治县、石阡县、思南县、印江土家族苗族自治县、德江县、沿河土家族自治县、松桃苗族自治县、万山区)
本溪市:平山区、明山区、溪湖区、南芬区。
桂林市(恭城县、灵川县、阳朔县、全州县、灌阳县、资源县、平乐县、荔浦市、龙胜各族自治县、藤县、象山区、叠彩区、秀峰区、七星区、雁山区、临桂区、北流市、桂林市辖区)
贵阳市(南明、云岩、花溪、乌当、白云、小河)
嘉义县(朴子市、番路乡、民雄乡、竹崎乡、梅山乡、义竹乡、大林镇、布袋镇、新港乡、太保市、六脚乡、大埔乡、鹿草乡、溪口乡、水上乡、中埔乡、阿里山乡、东石乡)
龙岩市(漳平市、连城县、市辖区、新罗区、上杭县、永定区、长汀县、武平县)
湛江市(遂溪县、吴川市、廉江市、雷州市、徐闻县、麻章区、赤坎区、坡头区、经济开发区、霞山区、东海岛、湖光镇、塘蓬镇、官渡镇、南桥镇、东山镇)
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青岛市(市南、市北、黄岛、崂山、李沧、城阳、即墨)
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襄阳市(樊城区、襄州区、襄阳市区、南漳县、谷城县、保康县、老河口市、枣阳市、宜城市、定南县、唐河县、宏伟镇、康乐镇、漳河镇)
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吉林市:船营区、昌邑区、龙潭区、丰满区。
廊坊市(安次、广阳)
奥特曼扯出GPT-5,再看DeepSeek和梁文锋,人们似乎已经忘记了GPT-5
奥特曼扯出GPT-5,再看DeepSeek和梁文锋,人们似乎已经忘记了GPT-5
来源:未尽研究
人们似乎已经忘记了GPT-5。没错,我们去年也写过一篇文章,说GPT-5已经休克了。不过,在对2025年的展望中,我们认为基础模型的进展,仍然最终决定能否实现AGI,如果2025年没有GPT-4.5或者5,或者出现新范式的大模型,从国宝DeepSeek到硅谷的各种推理模型,都是在GPT-4o水平和o1范式上的量变,分叉只在于是否开源,在于性价比。
这两天,奥特曼在其全球巡回演讲的柏林工业大学站,谈到了GPT-5。他向在座的学生们发问:“你们还有谁敢说自己比GPT-5聪明?”
他接着说道:“我不认为我会比 GPT-5 更聪明。我对此并不感到难过,因为我认为这只是意味着我们将能够用它来做一些不可思议的事情。你知道,我们想要完成更多的科学研究。我们希望让研究人员能够做他们以前做不到的事情。”
一周前,奥特曼在Reddit的访谈中还说GPT-5没有时间表。但是最近数次公开谈论GPT-5。他认为,2025年到2027年的变化,要超过2023年到2025年。这仍然需要巨大的投资和算力。
OpenAI的新一轮融资和星际之门计划挂起钩来。孙正义的软银将投资400亿美元,使OpenAI投后估值达到3000亿美元,软银有可能取代微软成为OpenAI最大股东。然后OpenAI与软银各为星际之门出资190亿美元。星际之门今年需要投资1000亿美元,之后的3年要投资3000亿美元。每年的投资,超过了任何一家科技巨头。
最近公布的财报中,微软、谷歌、亚马逊与Meta都大幅提升了下一个财年的资本开支预期,合计3200亿美元,远超去年的2500亿,其中,亚马逊约1000亿,微软约800亿,谷歌约750亿,Meta约650亿。也就是说,在未来的四年,OpenAI加上上述及其他科技巨头以AI为主的投资,将达到2万亿美元。
不要忘记OpenAI前首席科学家伊莱亚(Ilya Sutzkever),这位当下最重量级的AI科学家之一,依然有可能改变大模型的范式。他创办的SSI(Safe Superinterlligence Inc.),正在以200亿美元估值发起新一轮融资。去年底在宣判预训练的扩展定律(scaling law)已死之后,他相信“AI只有变得不可预测,才能战胜人类。”
还有Anthropic,有望获超额认购,从来自中东的MGX等风投机构处融资逾20亿美元,估值超600亿美元。该公司CEO最近频繁点评DeepSeek,认为现在不少公司都能训练出优秀的推理模型,随着基础模型继续沿扩展曲线向上发展,这个临时的窗口就会关闭;至于DeepSeek能否继续追上,就要看能获得比现在多多少的芯片。
有一点可以肯定,OpenAI们仍然在筹集巨额资金,购买数十万张最新英伟达GPU卡,构建在通信和工程上所未有复杂的算力集群,准备训练下一代基础模型。训练最基础的通用智能的前沿大模型,超级算力集群依然起到决定性作用。
如果美国凭借其资本、算力、顶尖人才密度优势去突破最前沿的AI科技,而中国走出一条高性价比的、快速普及应用、形成产业的道路,这两者形成互补,更有利于AI的发展。加上地缘政治的因素,形成了两条路线之争。
而且市场开始认真评估这两条路线。DeepSeek似乎正在让投资者重估中国与美国的资本市场。2月以来,中国的大大小小的云服务相关上市公司受到了资金的追捧,美国巨头则受到了更严格地审视:美国企业是否陷入了GPU Rich的诅咒,没有高效利用算力资源,应用过于滞后研究和基础设施。
中国在跑步进入人工智能时代。几乎每一家企业都在想方设法与DeepSeek沾边。超过16家国产AI芯片企业相继适配或上架了DeepSeek模型服务,云计算与智算基础设施企业则超过了22家,包括了国有的三大运营商、科技巨头,也包括了中小云和算力服务商。
应用层企业都开始在自研模型之外拥抱DeepSeek;一直对AI看热闹的企业,也要求各体系、各部门需根据自身业务需求,制定具备可操作性和可量化性的应用计划,纳入干部考核。多家券商已经完成R1模型的本地化部署,覆盖行研、合规、营销与编码等业务条线。

高盛与瑞银都推出了“中国AI一揽子”,向自己的客户介绍中国的芯片、基础设施、应用相关企业。德银更是将DeepSeek称为“中国的斯普特尼克时刻”,将推进范围扩大到所有拥有知识产权的高附加值领域。
投资机构对美国企业则要苛刻得多。DeepSeek成为分析师抽打美股七巨头的鞭子,在财报会议上是被问询最多的关键词。但他们众口一词地认为DeepSeek的出现是利好,降低AI的门槛将会加快应用和创新,推理将在算力“杰文斯悖论”下提升公司价值。但市场仍然对此将信将疑。
经济学家保罗·克鲁格曼(PaulKrugman)不禁反问,美国是不是像1999年那样狂欢过头了?他认为甚至还不如上一次,因为这次市场竟然很反常地期待,颠覆性技术可以继续巩固这批准垄断企业的市场格局。不过,克鲁格曼也非常著名地预测过互联网对经济的影响不会超过传真机。生成式AI的大空头马库斯(Gary Marcus)说,别听企业说了什么,要听它们没说什么,“如果谷歌已经从人工智能业务中赚得盆满钵满,那么在与投资者的电话会议中肯定会提及。”
美国企业在大模型领域仍然遵循着“暴力美学”的创新路径。在下一代基础模型真正问世前,谁也不敢懈怠。这牵引着资金越来越集中于少数实力雄厚的头部玩家。只有它们才能够批量采购最先进制程的芯片,搞定超大规模集群的数据中心,及其电站、电网与配套的储能,并对付那些来自数据生产者的知识产权诉讼。
短短两年时间内,美国单个智算集群的用电规模增长了10倍。Semianalysis的Dylan Patel去年预估AI将占美国10%用电量,被认为是天方夜谭,但他从OpenAI和Anthropic得到的反馈是这还远远不够。几乎每个巨头都放弃了碳中和承诺,xAI和Meta已经拥抱了天然气发电。“去他的可持续发展目标吧,”他引述业内人士的话称,“因为这场竞赛太重要了,输不起。”
在DeepSeek出来前,美国股市上的芯片企业、云巨头与能源相关企业在反复强化这一套叙事逻辑。它们都拴在同一条绳上。缺什么,涨什么。先是英伟达,再是数据中心,然后轮到了电力设施和核电企业。
但市场一直存在“6000亿美元”的隐忧,巨额的基础设施投资如何收回在应用上的回报。如果大模型落地越迟,变现周期就越长,资金压力就越大。“星门计划”又划出了一个“5000亿美元”的问号,它几乎是以未来的四年实现AGI为假设的而进行自证的。
在DeepSeek出来前,中国市场的叙事逻辑,同样围绕稀缺性展开。先进制程芯片是最大短板,寒武纪最近两年的市值涨幅甚至超过了英伟达。此外,中国的投资者还频繁炒作芯片上游的设备、耗材和代工。

但是,市场对这套叙事逻辑的担忧,在于生态闭环无法建立:套壳国外前沿模型,API说断就断;依赖先进制程芯片与先进设备,出口管制不断升级;国产芯片、国产模型与国内应用无法一一适配。
事实似乎如此。对智算数据中心是否出现泡沫的拷问,成为这套叙事逻辑隐忧的注脚。很长一段时间,市场困惑于中国到底是算力短缺,还是算力过剩。两者几乎同时存在。
一方面,美国政府认为自己的芯片出口管制让中国大模型企业算力短缺得紧,不得不偷偷租借东南亚等国家的智能算力,甚至“物理走私”先进制程芯片。另一方面,在这一轮大模型浪潮中,中国智算数据中心项目扎堆上马,各地批准的总规模远超国家计划。媒体还曾多次曝光了中国出现数据中心算力闲置,智算中心太多,连“百模大战”中的大模型不够用了。
业内对此分析很多,归结原因:第一,在于中国基础设施建设往往“适度超前投资”,而到了2024年,大模型训练市场逐步收敛至少数几家公司,推理又没有充分落地;第二,早期市场混乱,很多参与者缺乏技术与经验,数据中心选址与规模,与下一代大模型“暴力”训练的算力需求不匹配;第三,国产芯片“能用”但不“好用”,英伟达的H20也有点鸡肋。
按照《财经》从供应链访谈中得到的保守统计,2024年,中国国内约有70万片英伟达H20系列芯片,30万片某国产主流AI芯片;SemiAnalysis则估计前者超过100万片,后者超过55万片。
DeepSeek似乎开始激活它们。无问芯穹联合创始人戴国浩,认为DeepSeek在底层优化与协同优化上的创新,终于补上了“模型-系统-芯片”国产替代的闭环。无问芯穹是一家算力基础设施企业,诞生于2023年初,针对市场“M种模型”和“N种芯片”现状,提供异构算力解决方案,对系统架构创新非常敏感。DeepSeek V3模型论文花了最多的篇幅去介绍系统架构。
补上国产替代的闭环,也就是补上中国企业市场估值的缺环:推理落地已经到来,它不只依赖于超大规模算力集群,国产芯片会同样好用;而且开源让任何芯片、云基础设施与应用,都可以主动拿来适配与调用。反倒是寒武纪,还没有配合DeepSeek的公开宣传,最近股价涨幅滞后;不过,寒武纪支持的南京智算中心与浙东南智算中心,都开始支持相关模型。
美国仍在酝酿加码对华芯片出口管制。英伟达原计划今年能向中国出口200万片H20,但据SemiAnalysis的消息,这些订单已经全部取消,下一代B20订单也没了下文。最近中国一批芯片设计企业到台积电流片制造的通道进一步被堵死。DeepSeek的优化,将国产芯片从“能用”变为“好用”,但接下来模型持续升级的节奏会很快,国产芯片及其生态要充分利用好这一适配和商业化的时间窗口。
中国与美国的大模型竞赛,似乎又进入了熟悉的轨道:美国引领前沿从0到1的技术,中国紧跟以性价比进行从1到N的应用创新。只是这次DeepSeek追得太紧,让创新者一时陷入困惑:既然投入巨资开发出来的技术,在几个月之后都可能以十分之一的价格复现出来,而且让全世界免费用,巨大的创新投入,是否值得,是不是反而成为靶子?奥特曼们在反思,也会做出调整。
从这个意义上来看,DeepSeek和一批AI科技企业,让中国在一个新兴领域又找回了熟悉而又灵验的感觉,它不再仅仅是被动地跟随,而是有了自己的路线。
与此同时,o3 mini的免费版、Gemini2 Flash Thinking、Deep Research等大模型和智能体的推出,在性能甚至价格上已经开始再次碾压DeepSeek,更不用说开源的Llama 4即将推出,意在全球建立真正的开源标准,而DeepSeek本身也暴露出“幻觉”等问题较为突出等。
接下来,下一代基础模型,即GPT-5,能不能在暴力算力支持下,再次实现数量级的超越;高性价比的系统架构优化,能否将成功复制到下一代模型竞争中;国产芯片在商业化环境下,在算力性能创新及规模量产的速度上,能否赶上大模型进化与应用对算力的需求。
如果说美国已经建立起了OpenAI-微软-英伟达-台积电-阿斯麦这样一个生态与产业链轴心,接下来就看DeepSeek和梁文锋是否具有足够的动力与资源,能牵引出一个什么样的生态与产业链了。
MACD金叉信号形成,这些股涨势不错!