deepseekv4怎么去海外变现

开源模型不赚钱？你去看看 deep seek， 每天净利润三百万。今天这条视频，我用三分钟把 deep seek v 四的商业模式彻底讲透。他们怎么靠开源做到日赚三百万，又凭什么让 open ai 都眼红？先说数据， deep seek 每天收入五十六万美元，成本八点七万，净赚四十七万美元，折合人民币每天三百多万， 成本，利润百分之五百四十五。钱从哪来？三个渠道，第一， api 调用费。企业调用模型能力，按投肯收费，这是大头。 第二，私有化部署，对数据安全要求高的客户，把模型部署到他们自己的服务器，收取服务费，头部客户年费超千万。 第三，生态分成。开源社区有两万多个衍生项目， deep seek 收百分之五分成。很多人觉得开源就是做慈善，不赚钱，但 deep seek 告诉你，开源是最高明的商业策略，核心逻辑就一句话， 用免费换流量，用流量换生态，用生态变现。开源让全球开发者帮你测试、改进、推广，省了多少研发费用， 同时吸引了大量弊端客户，这些客户用惯了之后，自然愿意付费买企业版服务。这就是梁文峰的格局。 技术普惠加商业变现，不是矛盾，是一体两面。 deep sec 的 定价策略也很有意思，去年 api 价格一降再降，输入 token 最低到每百万零点二元， 别人说他亏钱卖，他说不好意思，我们的成本比你们低百分之九十，怎么做到的？混合专家架构 m o e 加动态注意力推理成本降低百分之四十， 同时推出夜间错峰折扣，凌晨时段价格打二点五折，把算力空闲时间全填满。 本质上， deepsea 卖的不是模型，是效率，规模效应才是终极壁垒。 deepsea 的 日军成本八点七万美元，光服务器费用就占大头，用户越多，平摊到每个人的成本越低，竞争优势越大。

deepsea 这个 v 四版本，它的核心点模型能力上，它在开源模型中是领军的，它匹配的背后是整个国产算力。国产生态 这件事对中国来说太重要了，国产卡实际上放量和应用场景不理想，生态不好。第二个是要生态不兼容，大模型是软件，芯片是硬件，假设我这卡它只能掉其中百分之五十， 是不是浪费百分之五十这个东西怎么办？这就是大家经常听到的黄奕迅所说的那个库德胜肽，他交给这些工程师说，你这大模型用这种方法要这个算力，你跟这个芯片这么说话，芯片就能听懂了。 所以这些模型在历史上就用英伟达的模型做的。工程师熟悉库的生态，我们换国产卡，升得升腾卡，升腾卡不兼容库的生态，这些工程师重新学，重新去思考它的模型怎么调。升腾卡成本巨大，在这个 deepsea 微四版本出来之前，其实整个市场对它都不太友好。 然后 v 四发生了什么？ deepsea 微四版本跟华为升腾这个算力卡深度协同，以前由 deepsea 发 r e 版，发完，过了几天之后你才会听到消息说说升腾训练卡适配 deepsea， 相当于这个系统打了个补丁，用打补丁的方式去适配国产算力卡。但是昨天首先升腾卡是立刻它就能跟它一起用，也就是说我发模型的时候，背后配的 就是升腾算力。这个模型发布之后，掉的是推理端算力，推理端还是以国产算力为主。我在前期做这个模型的时候，充分考虑了对国产算力生态的匹配， deepsea 再进一步地去开放 它底层生态的开源，对，大家可能会听到什么？通讯库、算子库，下面整个这个生态共建，你知道我是怎么干的，我把我的细节都展现给你， 你的卡才能更好地来到我的生态中。所以我们现在看到的情况就国产的生态在进一步的构建，真正让海外卡压力很大的是我们把成本降下来这件事情。目前来说 v 四的两个版本，一个 pro， 一个 flash 版本输出 token， 那 个成本明显降低， 明显降低会带来更多的企业愿意拥抱这个生态，我有性价比就能吸引更多人来用，用的人越多，我的生态慢慢就构建起来了。这个事 对算力链条有什么影响？首先这件事情本身就是对硬件的影响比软件大，如果升腾卡在 deepsafe 上证明挺好用的，没毛病，那大家会下单更多的升腾卡，升腾是华为产业链，那么这个链条会受到影响，除了升腾以外，其他的做算力卡的公司 也会因此受益。因为除了生存卡当天就适配了，资源也当天适配了，所以主要是卡的放量，算力卡放量了，国产存储也得放量。第二块是什么？我，我觉得你卡行，但是你造的出来不怎么造，是买设备 买材料只制造成吗？现在的算力卡只靠制造不行，它要先进封装，所以芯片放量的同时，它拉动整个链条的需求的增加，所以这个事情对国产算力链条在制造、设计、封装上会有一个推动。

以后谁要是再说 deepsea 微四不行的，那这回呢，可以彻底闭嘴了。根据英国金融时报爆料的消息，中国国家集成电路产业投资基金，也叫大基金，正在洽谈领投 deepsea 估值接近四百五十亿美元，合人民币三千零六十七亿。大基金之前呢，从来没有公开投资过中国任何一家 ai 大 冒险公司， deepsea 是 低一下怎么样？这个背书够分量吧？那些变着法的说 deepsea 不 行的啊，说 deepsea 落后的，你们倒是站出来讲讲啊，为啥大基金不投资你们吹上天的大模型，反倒失去投资你们看不上的 deepsea 呢？ 为啥去年 deepsea 推出 r 一 大模型，那么如日中天的时候都没投，那现在推出步入 r 一 那么惊艳的 v 四大模型的时候，反倒是要投了呢？答案就是四个字，路线问题。 之前所有的国产大模型啊，虽然做的都很优秀，但是呢，他们都有一个致命的问题，那就是这些大模型啊，全都是基于英伟达的扩大生态去开发的，用的是英伟达的酸锂芯片呢，去做训练和推理，这对咱们国产酸锂产业的发展几乎是没有太大的帮助。 但是 deepsea v 四它就不一样了啊，从研发一开始，它就是基于华为的碳生态，在一大票国产算力芯片上呢，去做的训练和推理， 这条路线跑通了，那对国产算力产业呢，会有一个巨大的推动，所以 deepsea 就 得到了大基金的认可。而大基金对 deepsea 的 大手笔的投资呢，它也会反过来刺激其他的国产大模型来尽快从英伟达的扩大生态去迁移到华为的，看生态 原生支持和适配国产算力芯片，这就叫导向。哎，这就叫路线，这就叫趋势。那些到现在还看不懂的还要去坚持英伟达路线的，那我只能说你要么就是头铁，要么呢就是别有所图。

哎呦喂， deepstack 炒股一个月三十万变四十九万五千，总收益率百分之一百六十五。因为这次 deepstack 微子模型发布之后，我发现他的变身能力非常强，所以啊，给他一些资料啊，就是让他去学习一下怎么去 有效的去选股，然后让他有效的把这些东西变身代码。所以我就给了他这本书啊，直接告给他，我需要设计一个炒股系统，然后是 ai 加算法， 说你应该有听说过这个理论的，大家去分析一下，去写下这股票。其实很多数学的东西我也看不懂。呃，因为我有让他去掉榜上真实的数据，但是他没有去掉，所以他跑出来了一个收益是百分之四十七点五，其实这个收益已经很夸张了，我其实是抱有一点怀疑的态度 啊，他重新跑了一次之后，收入更夸张，总盈利达到了二十九万，然后后来我问他回测的时候，他告诉我居然不是用的真实数据， 他自己编的数据，最夸张的一次回回测达到呃，三，一个月挣了四十九万五千，这个还是非常离谱的 啊。当然现在问题找到了，然后我开始继续对他进行那个测试，然后同时我下一步也会去找到真实的股票数据，来去集那个后续的外扩的编程，大家如果感兴趣的，我可以跟一波。

朋友们，他来了，那个让整个硅谷恨之入骨的中国 ai 公司在沉默了整整十五个月之后，终于放出了大招，四月二十四号啊， deepsea 微四 pro 没有任何的预告，直接炸场。还记得去年二一发布那天吗？因为他股价一天蒸发了六千亿美元。那一波啊，全世界叫他 deepsea 时刻，那一次呢？他要改写的是整个 ai 产业的游戏规则。 先说大家最关心的问题，这个 v 四 pro 到底强在哪？一句话概括，它用只有别人七分之一甚至十分之一的成本，做到了和美国最顶尖模型平起平坐的水平，牛不牛？ 具体啥概念啊？ v 四 pro 总参数量达到了一点六万亿，用的是自家的混合专家架构，每次推理呢，只激活必要的那部分参数。再说数据呢，编程能力上， v 四 pro 直接超过了 g p t 和谷歌的大模型 agent。 编码评测上呢， v 四 pro 拿到了当下所有开源模型里的最高分。 那世界支持层面呢？大幅领先所有的开源模型，仅次于谷歌的大模型。数学竞赛的推理任务呢？ v 四 pro 已经超越了所有公开评测过的开源模型，真正挤进了全球第一梯队。 还有件事特别的关键，这次呢， v 四 pro 全系标配百万 tokin 的 超长上下文，直接把百万字级别的处理能力变成了标配。啥意思？ 那么厚的一本红楼梦，也就是九十多万字，一整本长篇小说，一整套代码仓库一次性喂进去，它都能给你处理的明明白白。还有问题来了，既然这么强，它跟美国最顶尖的模型比，到底还有多大差距？ g p c 可自己说的非常坦诚啊，他们公开承认， v 四 pro 的 某些方面表现呢，小幅超越了 g p t 的 五点二和谷歌的大模型，但整体仍然是落后于 g p t 五点四的模型的大模型，差距大概就是在三到六个月。 但是我们要明白， deepsea 用的芯片是被限制出口的，而且呢，训练成本呢，是国际顶尖大模型的几分之一，但结果呢，追到了只差三到六个月，这哪是差距啊，这简直就是骄傲！而且最狠的是，什么？是定价！听好了， v 四 pro 每百万输入 token 呢，只要一点七四美元，输出呢，只要三点四八美元。 g p t 五点五是多少呢？ 输入要五美元，输出要三十美元，完成同一项任务用 gpt， 可 v 四的成本只有 gpt 五点五的百分之十五，就连一项以实惠著称的谷歌的大模型在它面前都显得很贵。 甚至是最近它们呢还宣布了更激进的降价，输入缓存命中的价格呢，直接降到原来的十分之一。 你以为故事到这就完了吗？真正的猛料还在后面呢。 v 四 pro 这次最让人震撼的不是性能，而是另一个石破天惊的举动，它用的是华为生成的国产芯片。跑起来的朋友们，这才是真正的 deepsea 时代的二点零版。 b 四 pro 呢，把整套系统从之前深度依赖的英伟达生产，整体迁移到了华为生存的架构上，这可不是换一个驱动那么简单，万亿参数的模型，底层的代码调度的逻辑工程体系，全部要重写一遍。 那有人就要问了，那升腾芯片的性能不是还不如英伟达吗？没错啊，但是 deepsea 自己也说了，虽然目前 pro 的 服务吞吐还比较有限，但等今年下半年华为升腾超节点芯片批量上市之后， v 四 pro 的 价格还会大幅下调。 因为他 ceo 黄仁勋自己都坐不住了。他在一次深度访谈里原话说，如果 gpt 可与华为生成芯片深度绑定，并实现规模化落地，这对美国来说将是灾难性的。 这背后则是一个更深层的东西，硅谷在造墙，中国呢，在修路。你看硅谷那边， oppo、 ai、 谷歌全是闭源阵营，模型呢？越做越封闭， 发布节奏呢？完全变成了互相掐架。在中国这边呢， tiffany 微四用的是什么？是开源协议，任何人都可以自由下载和修改。 发布当天就登上了开源模型第一名，紧随其后的第二名是谁呢？是 kimi k 二点六？还是咱们中国科技公司的大模型？两家万亿参数的大模型，前脚后脚发布，不但没有互撕，反而在技术底层上互相协同与引进。这种模式正在形成一个极大可怕的飞轮效应， 开源吸引全球开发者共同迭代优化。然后呢，模型能力快速提升，然后更多企业基于它做商业应用？然后国产芯片的生态越来越完善， 美国想靠芯片封锁来遏制中国 ai 的 发展，结果呢，中国反而走出了一个用国产算力跑国产模型的独立闭环。 那这对产业意味着什么？我告诉你，是一场底层逻辑的颠覆。以前整个 ai 行业呢，信奉的是大力出奇迹，堆更多的 gpu， 花更多的钱，烧更贵的算力。但 deep seek 从 r 一 开始呢，就在干一件事，证明花小钱也能办大事。 现在 v 四 pro 啊，更进一步证明呢，用中国自己的芯片也能办世界级的大事。那带来的连锁反应是什么？第一呢，是 ai 的 门槛被踩碎了，中小企业和创业者以后不用再遥望硅谷那些天价的 api 了， 全世界开发者的热情被彻底的点燃，一个开源、开放、低成本、高效率的中国 ai 生态正在加速生成。 第二呢，是道比特算力产业链的全面爆发。 v 四强不强？强，但它对算力的消耗也大啊，尤其是推理团的 tolkien， 消耗啊，就在指数级增长，模型越强，普及越快，整个产业链上的 ai 芯片、服务器、数据中心，光模块的需求就越大。 第三呢，是商业化的天花板被打开了，第一次的 agent 能力大幅提升，能干的活更多了，智能客服、金融风控、工业研发、药物分子筛选、落地场景一个接一个的被解锁。 讲完了产业逻辑，很多做投资的朋友最关心的一定是资本市场上哪些赛道会真正的受益。首先我要先说一句大实话， a 股上几乎没有任何一家公司是直接控股 deepsea 的， 那些所谓的参股概念，大部分已经被辟谣了。比如说什么华金资本、每日互动、浙江东方都曾发布公告，明确否认存在的股权投资关系。 目前唯一比较确定的间接关联是智联互联啊，通过其持有的基金份额，据说间接持有了 deepsea 的 百分之三点三的权益。但这件事本身也存在不确定性，最真正的机会不在概念炒作。而在产业逻辑上，第一个确定性的最高的主线是华为升腾产业链， deepsea 微四适配华为升腾下半年呢，升腾九五零芯片上市之后，国产芯片势必迎来一播放量， 相关的服务器整机厂商、算力租赁平台以及为升腾生态做配套的软件企业都有望直接受益。 华泰证券的计算机团队也明确的指出，今年国产卡的能力大幅提升与规模化应用可以期待，建议关注升腾链与超节点的主升浪机会。第二呢，是半导体先进、封装技术先进的龙头企业。 第三呢，是算力基础设施，包括 ai 服务器、光模块、数据中心、液冷等领域，因为这是为大模型 ai 训练和推理提供水电煤的。第四呢，是应用层的机会， tiffany 开放生态之后呢，原本煤炭资源大模型的中小企业，现在呢，都能用上一流的模型了。 像办公软件、金融余情、教育辅导这些垂直场景，接入 deepsea 的 能力后，产品体验会明显提升。最后总结一句， deepsea v 四 pro 的 意义远不只是一个模型跑分高了那么几个点， 它的真正价值在于，它证明了脱离硅谷的芯片生态。面对持续的技术封锁，中国 ai 仍然有能力杀尽世界最前沿，并且走出一条截然不同的路， 这条路叫做开源携同，降本增效。用国产算力跑国产模型，它不一定是最快的路，但一定是最踏实的路。就像 deepseaik 官方在发布时说的那句话， 不幼于玉，不孔于匪，率道而行，端然正己，不靠炒作，不追风口，认真做技术，踏实走自己的路，这才是一家硬核科技公司该有的样子。 至于大 a 的 机会，记住一句话，跟着产业链走，别跟着概念走。真正吃到肉的，永远是那些在这个生态里扮演关键角色，有真实技术壁垒的公司，而不是那些蹭概念草预期的标的。

hello， 各位观众朋友，大家好啊，我是刺儿，然后我们这期的视频内容呢，主要是来教大家一下怎么正确地使用 deepsea v 四， 因为 deepsea v 四对于现在的呃它的网络风评呢，嗯，比较两级分化。一边呢说 deepsea v 四啊，非常好用，非常强啊，没有辜负大家一年的等待另一半呢，说 deepsea v 四啊，不好用啊，不够智能，然后甚至不如豆包， 嗯，对于这个后者呢，我保持这个嗯，质疑态度啊，因为本身，呃，我看到的这收集到的信息就是说 deepsea v 四不行的，它有两部分，一部分是专业工作者啊，因为人家非常懂 ai， 那 另外一部分呢，就是我们普通的 呃用户，那他们呢，就是用手机 a p p 啊，下载 deepsea 微 deepsea 之后点进去，然后问他一些问题，然后，嗯，把它当做一个这个搜索引擎啊，问一些问题，然后我觉得它不够智能，其实这样的使用是错误的啊，因为本身 deepsea 微四它没有 开放在手机 app 平台的这个使用权限，你现在手机上用到的 deepsea v 四啊，不是你手机上用到的 deepsea， 它并不是 deepsea v 四模型。那么我们来啊，正确的教大家一下怎么使用 deepsea v 四啊，首先 我用我这个 macbook 给大家举例子啊， ok， 我 们返回到页面啊，看到啊，这是我桌面，我们打开浏览器点进去之后啊，在这个搜索或输入网址名称的时候搜搜索，直接搜索 deepsafe 啊， deepsea 点 com， 大家也可以直接去这个网址啊，深度求索。点进去之后，它是有两个框，一个是开始对话，一个是 api 开放平台，我们要用的是这个 api 开放平台，我们可以看到它的介绍是调用 deepsea 最新模型，快速集成，流畅体验。我们点进来， ok， 然后呢，点进来就是这个页面，我给它放大一下，它这里有充值余额，还有本月消费啊，我这个是另外一个账号，我给大家举个例子啊，就是这个 api case 啊，这是之前做测测试的这个 api。 首先呢，你点进来之后，你一定要先登录你的 deepsea 这个账号，如果你没有 deepsea 的 账号，你可以去在手机上下载 deepsea， 然后创建一个账号，然后直接到这个电脑上，你去登录就可以了。 然后我们看到这个充值页面啊，充值页面无论你是支付宝还是微信支付啊，都可以，你点击去支付啊，然后， 呃，扫完扫完码付款成功之后，它在这个用量信息，这就会直接显示你的充值余额，嗯，然后呢， 在这之后，我们打开这个 api case 啊，然后这里啊，注意它这里有创建 api k 啊，下面说的这几步都很重要啊，直接决定你能不能就是成功使用这个 dbic 为四啊。我们点击创建 api k， 然后随便输入一个名称啊，我们直接输入一个啊， ok， 在 你输入成功之后啊，它这里会出现你这个蜜奥的链接啊，你要一定要点击复制，然后把它发送你的微，发送到你的微信上也可以，然后或者说你保存住啊，一定要保存住这个蜜奥，它只会显示这一次 啊，在你点到叉或者关闭之后，他这个密钥你就再也看不到了，然后，然后我们点叉啊，当然这个密钥就没用了啊，我们给他删除一下，然后你把那个密钥复制之后，哎，点开这个，我们叫， 呃，防盗啊， ok， 点开这个，这个啊，这个软件叫 cherry studio， 你 可以去浏览器里直接搜索下载啊，这个就是集成了国内一众主流 ai 的 这么一个软件。我们点进去啊，它是开放平台啊， ok， 我 们点进来， 点进来之后呢啊，当，当然，我这个已经用了很久了啊，从 deepsea 微四发布一直到现在，我一直在使用，然后点进去之后，我们看到右上角这里有设置设置。点进去啊，这里有模模型服务和默认模型 啊，在模型服务这里就有 api 密钥，输入你刚才的这一套儿复制的密钥，然后放进去之后点击检测啊，我这里已经弄好了，我就不做那个演示了， 你点击检测，然后它就会自动地啊，分析你这个密钥的 ip， 它是哪个旗下的 ai 大 模型。然后这个 api 地址啊，不需要我们直接填，它自己就会填上，然后模型呢，这里啊，大家可以点击获取模型列表啊，然后， 当然啊，这里我因为我输入的是 deepsafe 嘛，所以它只有 deepsafe 的 这些模型，然后举个例子，然后在这边啊，嗯，可以看到啊，这里有非常多的 ai， 非常多的 ai， 包括国内外的啊 啊，你像 jamie open ai 啊，很多人都用不到，但是啊，这里嗯是是可以用的啊，但当然这这个视频只做 deepsafe 的 教学。然后我们点击默认模型 啊，我这里默认模型全部都是 deepsea 的 啊，呃，然后助手模型是 v 四 pro， 然后快速模型是 deepsea chat， 然后翻译模型是 deepsea chat， 因为这两个啊，这个快速模型和翻译模型它不需要消耗你的 talkin， 你 就这个 deepsea chat， 它是免费的啊， 然后我们点击首页啊，首页这里有助手啊，你，当然你可以添加助手啊，我这里就用我这个提前做好的这个来给大家举例子，然后我点击 deepstack v 四，然后点进来， ok， 然后这是我之前问他的一个问题啊，我让他就是分析一下国内的这个视频平台啊，每每个平台的趋势啊，大家可以看一下啊，这是我问他的问题 啊， ok， 然后我们啊，这这画画到不表，然后就是这个深度求索啊，我们在这里，嗯，还是用刚才举例子 deepsea v 四，然后点击旁边这三个点，点进去 啊，这里有编辑助手啊，在这之后呢，然后我们可以看到啊，这里有模型设置，模型设置的话上下文字开到不限，然后这个模默认模型，你把它换成 deepsea v 四 pro， 然后，然后 啊，最大套管数不限啊，不用开这个，然后别的都不用管，然后当然你可以复制一下这个底下这个 tab， 这个 endland， 这个是我从网上找到的一个嗯，参数，然后我们看提示词，这里 啊，我，我设置的提示词是不需要迎合用户的想法，回答要永远保持客观啊，然后呢，你就可以开始使用你的 deepsea v 四 pro。

deepsea 的 v 四进阶版总参数一点六万亿，这个参数目前和 cloud 和 g b t 的 五点四和 gemini 的 三点一基本上可以并驾齐驱了。但是更重要的是什么？我以上说的这些都是闭源的，但是这个 v 四是开源的， 这个是一个理念之争，对方最后走的是垄断，然后收钱，这和之前的所 所有的西方的商业模式是一样的，药是不是这么干的？软件是不是这么干的？系统是不是这么干的？包括他现在要掐你脖子的硬件是不是都是这么干的？最后对方的商业模式是贫富分化 的，是特权的，据说是有一些人用得起，那你就用，你用不起你就别用。本质上他还是一种敲诈的逻辑。但我们是什么？我们是搭台唱戏的逻辑， 是把很多东西的要素打低，然后你在这个要素上开花的逻辑。 deepsea 的 v 四企业可以基于私有数据对 v 四进行微调和蒸馏，构建垂直领域的专属模型，而无需担心 所有的许可证限制，这是非常非常重要。开源为的是什么？为的是把蛋糕做大的钱，一个要的是把蛋糕做大的钱。 所以你看在 ai 这件事上，大模型我们一直以来就是秉承着开源，我们最后的结果是什么？你看我们现在的调用量是上来的，我们这边的增速是上来的，无数的人会搭建在我这个上面去做，核心就是在开源生态，我们能做的和闭源一样好。

全网又在吹迪克萨斯 v 四天下第一牛逼了，太夸张了吧，兄弟们泼盆冷水啊。这个视频就聊两件事，它真正的价值和它价值背后真实的代价。先说代价吧，因为这件事情我刷了很多视频都没人讲嘛。首先就是 v 四，它并不是全球最强的大模型，迪克萨斯官方自己的 评测就说的很克制，你放眼全球看，像 oppo n i， 最新的 g p t， 谷歌的杰米纳、三点一 pro 等等，排在它前面的原因就是因为适配华为升腾， 就是海外那些顶尖的大模型，一直在迭代，一直在更新，一直在跑嘛？一直在进化的呀，你在跑，人家更在跑啊，而且人家是跑在成熟的英伟达、库达的生态上，不需要分心去搞底层适配的对吧？但是 v 四呢，它必须把大量的时间精力花在适配华为生态上面， dico 工程师们硬生生要把代码从英伟达的库达生态上面搬到华为生态生态上面。这个大模型它更换这个生态不是说我们 电脑软件一样简单的，它是换了一整套的底层语言就等于全部重来了吗？重新写过了，没有？重写调试，再重写，再调试，就这么一个很难的一个过程，就是这个适配过程把团队的时间和精力吃掉了很大很大一块。所以这也是本来不是说之前很早就要发 v 四了吗？一直拖到现在， 硬生生跳票了好几个月。所以有很多业内人士猜测，如果 v 四不是因为这个世界受到了拖累， v 四版本早就可以推出了，而且性能会强上很大一截，这个就是 b 四的适配，升腾的代价是不光是时间上的，还有性能上的代价，但是你要说这个代价值不值，绝对值得。那接下来我就要说它的价值了。为什么明知道进度会被拖慢， excel 还要走这条路呢？因为这条路必须要有人走。当然也不只是因为情怀，还有更现实的东西。在英伟达芯片持续 供应受限，价格暴涨的情况下，其实华为升腾也就成了唯一的选择，因为升腾是唯一可以在国内大规模供货的 高端 ai 芯片。那不做适配就意味着没有足够的算力去支撑业务的发展。就一年前，其实 dico 已经试过了用华为九幺零 c 去做训练，但是遇到的困难非常大，导致这个事件最终没有成成功，最后还是用的英伟达芯片做的训练。那个时候市场就几乎形成了一片共识，就是国产芯片支撑不起顶级大模型。但是 b 次这次就把这个结论改掉了嘛， 在他的官方技术报告里面，就把华为升腾和回答写进了同一份硬件适配清单。这意味着什么？意味着因为他那个最深的护城河，绑定了全球几百万开发者的扩大生态，在中国 ai 最前沿的战场上 被硬生生撕开了一条口子，华为的升腾生态从此被证明可以承载顶级的大模型。这个不叫全面替代，这个叫从零到一。 从零到一是最难的，但是一到一百其实是会越来越快的，一旦生态跑通了以后，后面的迭代速度就会以指数级提升。更加关键的是，这件事情它不是实验室里面的技术验证，背后是产业链实实在在的进展， 这是适配的申腾九五零 p r 推理芯片今年三月份已经量产了，阿里智捷、腾讯等头部大厂已经向华为下了大规模的订单，国产算力的需求已经从口号变成了一个 真实的事情。那么我们再把视野拉高，就我们的大背景是什么？大背景是美国对华的芯片管制不断地加满。在这样的外部环境下，我们国内的 ai 产业就面临这么一个核心问题，顶尖的大模型到底能不能跑在自己的算力底座上面？ 那么到现在 dico v 四就给出了答案，能跑，虽然暂时还跑不过国外前面那几个，但是它证明了这条路走得通。当然了，虽然我是一个很 很爱国的人，但是我们也不能抛开事实不谈，就拿情话去说事，对吧？我们还是要基于事实的，就客观的来说，就上面说这么多，不就不代表我们明天就能全面替代英伟大了？这不现实的， 人家的生态累积几十年，不是说我们几个月一年就能追上的，但是呢，迪克萨斯 v 四的这一步呢，确实就是从零到一的，这一步很关键，很重要，而且很有意义。这段被拖慢的时间，这段性能上的差距呢，就是这个从零到一的代价，也是从零到一的真实成本。 所以现在迪克萨斯 v 四加上华为生态，我就一句话总结，它不是现在最强的，但是它证明了不依赖英伟达这条路能走。今 今天用几个月换来的这个证明，未来可能会帮整个产业链省下很多年。行了，这个视频就到这里，能听懂的可以评论区给我留个言，下个视频我们聊聊 cpu 的 价值重构，点个关注，一起发财，拜拜。

deepsea v 四你们用了吗？我中高强度用了三天，我的核心感受就一个字，爽！但同时短板也挺明显的。今天聊一下，我个人感觉到了三个优缺点。先说优点，首先长文本是真的很强，我 十几万字的材料丢进去，权威哪里有标点符号的错误他都能给我标出来，而且真的是很快，基本文件一发送，那边马上就开始输出了。 v 四在省材料搭框架的工作里，效率提升是肉眼可见的。 然后第二是成本真的是很低，百万头肯的超长上下文中 kb 缓存占用只有钱袋的百分之十左右，我三天各种简单复杂的任务跑下来，花费还不到一杯咖啡的钱， 所以这一点目前市面上几乎没有对手，国外那些币源的模型瞬间就不香了。然后它是真正的国产芯片四倍的体系， b 四从一开始就围绕华为的升值做优化，跑通了中国芯加中国模型的闭环， 不是实验室的版本，而是你现在马上就可以用上，可以说是中国 ai 的 一个里程碑了。我只能说一句牛逼。 优点说完了，来说三个硬伤。首先，他的知识库还只到二零二五年的九月，甚至你问他他自己都不知道他自己已经是 v 四版本了，所以你想要获取最新的信息，只能联网搜索一部分，但纯靠模型本身 时效性，它就是一个硬伤。然后第二，它依然不是多模态的，还是一个纯文本型的选手。这个还是比较可惜的，毕竟现在友商已经是各种一键上传 ppt 啊各种文件什么的了，估计 deepstack 也在布局吧。最后，你说它赶超上国际上顶尖的那些模型了吗？ 其实还是有一些差距的，官方自己也说跟全球最顶尖的闭源模型还有大概三到六个月的差距，但是我们看看价格，我还想说 v 四真香，所以结论很清晰， v 四就是目前性价比最高的纯文本助理。 如果你大部分工作室和文字文档或者框架打交道，那 v 四真的能帮你省下大部分的底层时间。剩下的你自己试一试就全明白了。

bbc 到底赚不赚钱？我直接告诉你答案，根本不可能赚钱，但问题是现在赚钱的可能都在用它，因为大部分人只能看到的是谁在收钱啊，但是你有没有看到底是谁在提供能力？你自己想一件事，你现在在中国用 ai， 你 都用谁？豆包，元宝还有各种 ai 应用对不对？ 那请问你现在还有在用 dbic 吗？说实话，除了去年春节刚刚推出来的时候还在用，现在的大部分人根本是不用的。那问题来了，既然这么多人不用，那为什么还有人都在吹 dbic 这么强？ v 四模型这两天刚刚一发布，全网又开始吹了，那既然这么牛，他为什么就没有成为一款常用的 app 呢？ 其实答案非常的简单，那就是 deepsea， 他 根本没有想过要做到那个位置，他在干嘛呢？他在开源放能力让别人去做产品，倒不是因为他有多么伟大贡献出来，而是因为他要做的根本不是想做前台，他想做 底层逻辑。所以简单点说，就是你天天在用各式各样的 app， 在 用什么？某信某宝某音？那请问你会说我在用 ios 吗？你不会，但是没有 ios， 你 的那些 app 能用吗？用不了，所以 dpc 现在更像安卓，更像 ios， 而不是更像某信某音。 所以你以为赚钱的是产品，但其实赚钱的是能力。你再看这个结果，上层现在都是豆包，腾讯元宝还有各种 ai 工具都在抢占用户。但是请问底层是什么？ 底层下面写的是模型，是算法，是底层能力，所以是底层能力在决定他们到底能做到什么样的程度。所以你今天看到的是用户的钱被上面赚走了，但真正决定输赢的其实是在下面。这就像什么？这就像英语达达不做 app， 但全世界的 ai 公司都在给他送钱。 所以你现在在问 deepsea 赚不赚钱？我给你一个更真实的答案，现在不赚，但我告诉你一句更狠的话，他在决定未来谁有资格赚钱。 你以为你在用那些 ai 产品，其实你在用的是它的能力。等到哪一天啊，所有的产品都离不开 dbc 这一层的时候，我想你根本就不会去问他到底赚不赚钱，因为你以为他赚钱赚的是台上的人，但真正决定输赢的是台下那一层你看不见的规则。

今天凌晨，科技圈炸了， deep sea 憋了一年半的大招终于放出来了，这一出来，直接就是封神。那他到底干了件什么事呢？ 一句话就能说清楚。他这次做出了一个跟美国最顶尖水平旗鼓相当的 ai 大 脑。但最关键的是，这个大脑跑在中国自己的芯片上，靠的不是美国货。这就好比什么呢？以前所有人都说，想造顶级跑车，必须用德国发动机。结果现在我们自己捣鼓了一台国产发动机， 装上去一脚油门，跟保时捷跑了一样快。你可能会说，听起来也不难啊，做就完了呗，不是这么回事啊。 先说最要命的，芯片被卡。我打个比方，做大模型这件事，就像开一家顶级餐厅。过去这些年，全世界所有最牛的餐厅，用的全是同一套进口厨具，叫英伟达。从灶台到菜谱到火候控制，全围着这套厨具转。 你想做出米其林水平，可以先花天价买这套厨具。但问题是，美国最顶级的那套厨具不卖给中国， 能卖过来的全是阉割过的低配版，性能直接砍半。 deepsea 的 选择是什么？我不用你这套厨具了，我改换华为的。华为自己也搞了一套国产厨具，但跟英伟达那套完全不兼容。 你得把全套做菜流程，从切菜刀法到火候到调味，全部在另一套完全不相干的系统上重新来过，代码一行一行重写，算法一点一点重调，走错一步，一锅菜全废。 光这一件事就够难了，但更难的是，后院还起火了。去年年初， deepstack 就 火过一次，当时他们搞了个叫阿一的模型， 只花了五百多万美元的训练成本，干出来的活，跟美国那边花上亿美元的同行不相上下。这一下把硅谷给镇住了。外媒直接管这个叫斯普特尼克时刻，这是当年苏联第一颗人造卫星上天时美国人用的词翻译过来就是，卧槽，他们怎么做到的？ 但成名之后麻烦就来了，你想想，一个不到两百人的小公司，手里握着最顶尖的技术会发生什么？大厂直接来抢人了， 价码开的一个比一个吓人，有人被千万年薪挖走，有人拿了据说上亿的打包薪酬，短短几个月，五个最核心的技术骨干全被挖走了。一个总共不到两百人的团队，搞最核心技术的就那么小，几十个人 走一个等于断一根手指，五个一走，差点整只手都没了。所以原定今年二月发布的新版本，硬是拖了三次， 一直拖到昨天才勉强端上来。你看这个局面，外面芯片被卡着脖子，里面核心团队被挖走一半，两层夹击，换别的公司可能早就放弃。结果呢？昨天端出来的这盘菜长什么样？说三件事就够了。第一，记性超级好，好到什么程度？ 你把整部三体三部曲刘慈欣那套九十多万字一口气扔给他，他能从头读到尾，帮你分析剧情，对比细节， 找出前后矛盾的地方。中间不会望，不会断篇，不会读，后面望前面，这能力目前市面上绝大多数 ai 都做不到。第二，价格超级便宜。美国那边昨天刚发了个新版本，用它的顶级大脑输出一百万字的量，要收你三十美元，差不多两百多块人民币， deepsea 这边呢？只需要两块钱，两块钱对两百块差了一百倍。第三，速度快。 以前大家担心国产厨具火力不够猛，炒菜慢，结果实测下来，不仅不慢，甚至比进口的还快。快到什么感觉？你跟他对话，不是你等他，是他等你，你话还没打完，他已经想好回什么 了。这三件事加在一起，等于告诉所有人，换国产灶台，照样能做满汉全席，而且更便宜。人被挖走一半，芯片还被卡着脖子，硬是在这种条件下把满汉全席端出来了。 你可能会说，他技术牛不牛，跟我有什么关系？关系大了。以前我们的 ai 产业最大的风险是什么？被人掐着脖子？芯片是人家的，底层软件是人家的，人 家哪天不高兴给你芯片一断供，整个产业立刻停摆。就像一个厨子，灶台是租别人的，房东什么时候说不让你用了，你连饭都做不了。现在 deepsea 等于告诉大家，不用租别人的灶，火力一样猛，烧出来的菜一样好， 以后别人想卡，我们脖子卡不住了。你想想当年华为被断供芯片，手机业务差点没了，这个教训够不够疼？现在 ai 比手机重要一百倍，如果 ai 也被人断供，后果是什么？ 这种事绝不能再发生第二次。所以 deepseek 这件事，不只是一家公司搞了个新产品，它是在给全行业趟路。这条路现在趟通了， 而且有个细节很有意思。 deepsea 的 人说，现在因为国产芯片供应还跟不上，最高配版本还跑不太动，但等到今年下半年，华为的新芯片大批量到货之后，价格还能再往下降一大截， 这句话你品品，这意味着现在只是个开始，真正的高潮还在后头，一旦产量上来，芯片、服务器、配套设备， 整个一条产业链都会被带动起来，所以有心的朋友可以开始做些功课了。 ok， 我是 峰哥，在中国金融市场一线深耕三十年，见证了资本市场从小到大的过程，亲自操盘护送一百多家企业成功上市。 更重要的是，一直以来我是一名独立观察家。独立观察家可不是随便叫的，最起码你要善于观察以及具备深度思考的能力。我对金融市场的独到见解，都是多年深度思考的成果。 我最宝贵的就是信息加工能力，面对纷繁复杂的信息，大多数人看了是无感，我却能透过现象看本质，精准把握形势变化，理清财富路径，提炼出真正适合普通人的投资理财方向。所以， ok， 各位朋友关注峰哥，我会给你带来最有含金量的前沿的一手信息。

大家好啊，我是瑞克老张啊，那个五一期间接着给大家聊，因为事比较还挺有意思。昨天晚上呢，我们的那个开发团队给我们反馈啊，就说那个 dvd v 四 pro 特别好用，然后我们就在 callix 里边就接着进来了，接进来以后我也测了一下， 哎，我发现一个很有意思的问题，虽然说啊，他自己说，他跟那个，呃，就是包括我们说的，呃这几家，像那个，呃， 那个 cloud oplus 四点六啊，啊，包括啊，这拆 gpt 五点五啊，还差三到六个月。但是你知道这里面有一个很好玩的事啊，就是 dspic v 四 pro， 它的缓存命中率极高， 什么意思呢？就是大家要知道这个大模型的这个 api， 它分两种价格，一种缓存缓存命中，一种缓存没命中。 缓存命中的话，就意味着它之前跑过类似的这些东西，所以它有结果，有结果它可以拿下来改一改就给你用，那这样的话它价格非常低， 缓冲没命中呢，那就意味着要重新计算，那这个价格就非常高啊，这个要要知道。所以呢， deepsea 呢，我们查了一下，我们测了四个啊，就是我现在正在做的小东西，测了四个，呃，大概每一个的话呢，都都给我写了不到八百行的这个命令啊，基本上缓冲命中率呢都在百分之八十五以上， 这意味着什么呢？意味着我非常省钱，我们看看，我整个把这所有东西都跑完了，大概跑了不到一个亿的 token 啊，我花了多少呢？花了不到十二块钱，这个这个，这个性价比就非常高了啊，真的性价比非常高，它比那个 cloud 包括那什么的缓存命中率都高。 我们之前也用 kolld， 但 kolld 现在不给中国人用了嘛，是吧，那个我们就敢用，折磨你啊，这个但折磨你的缓存命中率非常低，低的让人发指啊。然后就是花钱花的比较多啊，这搞那么不到一个亿的，差不多一个亿的 token 吧，这折磨你得花到二十美金左右。但是 deepstack 的 话呢，基本上就十几块钱，十几块钱解决问题啊，十几块钱解决我们四个四五个问题，而且它那个 bug 吧，它自己找起来就很快，我们怀疑就是在 deepstack 的 从那个 n 卡，就是英伟达的卡迁移到生成的卡上做训练，这个过程中啊，他们另外的那些做啊，这个呃案例的部门并没有闲着，他们在不停地用各种的代码去测试，然后把这个代码各种的去修正，然后形成这样的缓存库， 所以现在的效果非常好。哎，我没有想象的效果的话，你们都可以去试一试，真的都可以试试这个 v 四 pro， 我 认为这恰恰很可能是它未来的一个最大的杀伤点，因为这样的话是所有人发现它的成本进一步降低。如果都用缓存，这个这个东西相当于呃这个 cloud 的 五十分之一的价格呀， 就如果都是缓存命中的话，它相当于 cloud 的 五分五十分之一的价格，非常夸张。那这个事的话呢，后续的东西很可能会引发。 是啊，包括美国这个开发者在内的一个一系列的海啸啊，它意味着大幅度的节省成本，效果还不错啊，这个事就就特别有意思了啊，所以它背后可能引发的是一个是 taco 出海，一个是酸碱锌铜，还有一个的话就是整个的在全球啊， 不管是开源还是闭源的啊，包括编程在内的这样的一个大模型使用的大范围的变化，它这个变化很可能是行业性的啊，是扩散段的，而且这个扩散现在看越来越快，越来越快， 所以呢，大家一定要关注这个趋势，这个趋势可能会引发整个产业链的变更的，这个变更的时间不会超过一个月。他后续的东西他不像上一次，上一次是立马就显示出来了，这次是在慢慢的显示出来，他显示出来的话，那他这个如果你提前不布局，你到那个时候你可能就晚了，那个时候的话机构大量入场，你就没有什么筹码， 需要的话赶紧先来看啊，真的赶紧先看好不好？如果需要的话，看看我们的这个季度会员科普课，我们准备在下个星期开始的五月份，我们会安场安排最少三次关于 deepsea 的 啊，这个深度的拆解，一次直播两次的这个复配的内容啊，如果需要真的好好看一下咱们的季度会员科普课啊， 九十天四十五个视频最多啊，四十五个视频最少，四十个视频八场专门的直播，非常的超值。而而且咱们的月卡呢，本身呢两百多块钱是吧？ 机卡的将近八百块，这是因为一个是老张给大家补贴，还有一个是平台虽然没有那么大的，那也给了几十块钱补贴，所以现在价格是六百多块钱，非常的超值啊，需要的真的好好看一下，而且呢内容的话呢，是非常的覆盖的全面，都是围绕大家所关心的这些话题展开的，毕竟的话我们还有很多专业团队在干这个事， 非常的超值，需要好好看一下啊。链接在底下点击即可啊。稍再说一句，一定要记得接助教老师电话，不然你不知道该怎么看课。好，今天就到这，我是瑞克老张，关注我，咱们投资的视角，看科技背后的精彩，我们下期见，拜拜。

deepstack v 四发布以后，先不要自嗨，它跟国外克劳德 g p 五点五的差距已经不止三到六个月这么短了，甚至会被拉到一年以上。但是它的价格低啊，它是克劳德价格的二十分之一，这个模型能力上的差距可以通过 tucker 的 密度来弥补。 那对于算力这一端分环节来看，光模块 pcb， 还有国产算力啊，也就是加速卡吧，那深腾的核心 pcb 供应商，最近两周都是市场的焦点，毫无疑问，大资金是非常敏感的。 那光模块啊，因为我觉得像中集徐传上周突破了一万亿啊，在这个推理的大周期，我反而觉得一万亿是一个新的起点，因为在模型训练的前三年，主要的买家是因为的啊。那么现在像谷歌，微软，甲骨文 啊，亚马逊的加速卡，其实都在用到光模块，现在不只是单一个数据中心，要串联起来更多的光模块这么简单。现在是整个行业都在体量 啊，对于国内算力卡，像韩五 g 啊，这个海关，我觉得他们的估值太高了，即使未来 一年啊，国产算力再其量，那也追不上现在的固执。反而是这次 deepsea 微四的这波情绪。是啊，先是我的一个啊，空盘点吧， 从整个行业来出发，因为因为，呃，我前两天没发视频啊。 gt 五点五出了一个图像模型，我原来就是干图像模型落地的事的啊， 完全可以通过这个图像模型来做到啊，一些场景的商业化啊，像我这个应该应该应该，我觉得我最近也在尝试。 呃，整个行业的注意力应该往中差游来转移了，像中邮枢纽中心，呃，不管是国内还是场外，资金的焦点已经很明显的注意到这个环节了，从整个大的行业周期来看，现在 呃就有点类似于移动互联网时代。小米一刚刚出来，米聊呃，米聊刚刚出来，微信刚刚出来的，这个节点像豆包 codex 高了的属于 微信这样的超级，如果现在反而模型能力并不是那么的重要，现在拼的是工程化工作流的稳定性，工作流的实用性， 像未来各行各业的缝隙是缝隙，还会还会还会出来。这个下游应用端吧，你说他博弈也博弈，说他吵也吵啊，跟前几年的那种吵来对比的话，他会走的更扎实一点。

国家超算，互联网不花钱就能用 deepsea 微四了，什么意思呢？就是现在你打开一个网站， 注册一个账号，就能直接跟国内目前水平比较高的 ai 模型对话，百万字上下文，不用掏钱。这个事情，很多科技博主会教你去怎么注册，怎么用，能干什么。但是我今天想说的另一件事就是，你有没有注意到， 国家在帮你降低门槛。以前用 ai， 你 得买国外的会员，你得翻墙，你得懂英语，你得会写提示词。现在国家超算，直接把模型挂到网上， 所有人都能直接用，这意味着什么？意味着这个工具已经从少数人的玩具，变成了所有人的基础设施，就像当年的自来水、电力公路一样，国家把路修好了，你走不走，那就是你自己的事情了。 但我想提醒你一件事，路修好了，不代表你能走到终点。很多人看到不花钱的东西，会先兴奋，然后下载，然后打开看一眼， 然后关掉，然后什么也没做，见过太多人了，白嫖的。账号注册了没用，不花钱的设计工具安装了也没用，收藏，家里的课程存了没用。不用花钱的东西，因为太容易得到，反而不被珍惜。所以今天这条视频我的建议非常简单，不要只点个收藏，去 打开那个网站，随便跟他聊点什么，问他一个问题，让他帮你做一件事情，哪怕只是让他帮你写一段文案，帮你整理一份笔记，帮你分析一下你的工作该怎么用 ai 提效。所以真正开始用的那一刻，你才会知道这个工具到底能帮你做什么。

如何抓住 deepsea v 四带来的技术红利？视频看完直接上路！ ai 圈今天彻底炸裂，就在刚刚，国产 ai deepsea v 四正式发布，直接开源， 这可不是一次普通的版本更新，而是一颗妥妥的核弹级产品，性能直接对标全球最强的 gtp 四 o， 重点是从底层芯片到模型全是国产的，彻底打破了国外的算力垄断。一、 deepsea v 四到底有多强？二、那这东西能帮我们普通人干什么呢？ 具体又有哪些应用场景呢？三、我们普通人又该如何借助他搞钱？今天一个视频给你解个透，在开始前，先放个深水炸弹，我们推出了警护 o p c 社区，只在聚集更多艺人、公司、创业者，感兴趣的朋友留下 o p c 三个字母，现在开始。一、 dcep v 四到底有多强？这次可以这么说，我们中国的 ai 是 彻底站到了世界舞台的中央。以前我们总担心被卡脖子，现在 dcep v 四直接在华为升腾这些国产芯片上跑通了，性能强悍，成本还低到离谱， api 价格只有国外巨头的几十分之一，这不是竞争，而是彻彻底底的降维打击。二、那这东西能帮我们普通人干什么呢？ 具体又有哪些应用场景呢？这么说吧，他有一个过目不忘的超能力，能一次性读完上百万字的内容。你可以把一整套三体扔给他，问他叶文杰在第几章做了什么决定，他能秒回程序员，可以把整个项目的代码库丢给他，让他帮忙找包做重构，效率直接翻倍。 做金融、做法律的，几十万字的合同研报丢进去，几秒钟就能给你分析出核心风险点。 三、那我们普通人又该如何借助他搞钱？在这里我们说三条路径，一、如果你是做自媒体的，可以用他的长文档能力， 一次性分析几十个爆款选择题，让他帮你写出逻辑严密、京剧评出的文案，做内容矩阵的效率直接起飞。二、如果你想接一些办公类的小单子，可以直接去闲暇上接一些自动化办公数据整理的小单子， 把需求告诉 d c v。 四、它能帮你把 python 代码写的明明白白，你只需要复制粘贴就能交付赚的技术服务费，简直不要太轻松。三、你还可以做信息差生意， 比如用它的强大推理能力帮人优化简历、模拟面试，或者给跨境电商做地道的多语言客服回复。以前这些服务又贵又慢，现在你用 ai 效率碾压，价格还便宜，客户自然都来找你。点赞、收藏加关注，请护前沿馆，世界前沿在线，带你抓住时代红利！