deepsek api便宜么
这次 deepseek 降价，真正要看的是被重新点亮的市场机会点。 deepseek 官方显示， v 四 pro 的 二点五折优惠到五月底后会降到原价的四分之一，重点不是便宜，而是 api。 降价后， agent 和企业应用的试错门槛被大幅压低。第二层是产品化， v 四强调百万上下文和 agent 能力。 招聘业也出现 agent、 ai 超算 i d c。 乌兰察布数据中心岗位公开线索正往应用推理算力和基础设施三层延伸，但招聘不等于产品发布。第三层是资本动态，多家外媒提到首轮外部融资洽谈、腾讯、宁德时代等被提及，具体信息仍以官方公告为准。 核心逻辑， a p i 降价推高应用调用，调用变重直接传导到服务器、 idc 冷却电力和储能。资本线只是观察入口，不是定论。想看更多热点、机会点和产业链全景图，可以关注，以上未公开信息拆解，不构成投资建议。
粉丝188获赞1246
相关视频
01:14查看AI文稿AI文稿你知道吗？ deepseek 的 api 每百万 tokens 输入只要零点五元，输出只要两元。我知道干说数字大家没概念。这么说吧，一杯蜜雪冰城柠檬水四块钱，够你输入将近一千万个 tokens， 什么概念？ 三提三部曲全集总共也就一百多万字，换算成 token 大 概一百多万。也就是说，你花一杯蜜雪冰城来回喂给 ai 读二十多遍，你要是拿去做对话， 只要你不用它一天二十四小时写小说，这四块钱聊到 deepsea 服务器冒烟，聊到明年，这时候可能还有余额。这时候可能有人要问了， 这么便宜是不是模型缩水了？是不是智商税？恰恰相反， deepsea 之所以便宜，不是因为它弱，是因为它太激贼了，它用的是 m 混合专家架构， 什么意思呢？就像你请了一堆各科专家坐在后台，你问数学题，他只唤醒数学老师，语文老师继续睡觉， 这样耗电量自然就低了。传统模型是不管问啥，全家老小一起上，那电费哗哗的， b p、 c k 是 按需分配，成本自然打下来了。技术上的领先，才是他敢卖这么便宜的底气。
01:09查看AI文稿AI文稿不是 dbz 微四 pro 永久百分之七十五折扣了，那就是永久二五折，那就不是促销了，是新定价呗。 你算一下，除完了之后，每百万偷看输入是零点四三五美元，输出翻个倍，零点八七美元缓存命中的话，价格是零点零零三六。不是你这么糟的话，我跟你讲，如果是一个比较复杂的任务， colodsonnet 按照十五美元百万输出 gpt 三十，那 vs pro 是 零点八七，输出端便宜的倍数还要更多。 那其实现在它的作用就很清晰了，你老说这个东西，你，你天天诟病 vs 四 pro， 你 说它比不过 oppo 的 四点七，没有超越 g b d 五点五 x high， 但是它是十五分之一到三十分之一的价格，那做一点终端的编程代码审查对不对啊？你把活先干了，把那个累活先让它干出来，然后到了一个非常重要的节点，比如说挑出问题，真要改，这时候你再派出 oppo 四点七大神不完事了吗？在成本质量的帕累托曲线上，只要在最前沿 有意义，也就是说在这个成本下，我们是最强的啊。谷歌其实也是追求帕累托曲线，比如说他前几天发布的 flash 三点五都是一样的。所以 deepsea 现在就来了这招，就是对标你 c c， 对 标你 cologne 的， 但是主打十五分之一的输入价格和三十分之一的输出成本。
1.2万口罩哥研报60秒
05:00查看AI文稿AI文稿gpt 五点五的 api， 输入一百万个， token 十八块，输出一百零八， cloud opus 四点七，输入三十六，输出一百八。而 deepsafe v v 四 pro 输入三块，输出六块。十几倍到三十倍的差价， 梁老板是我把电费一填，就当定价了，差着百分之三十，百分之五十可以理解，差了十几倍到三十倍，里面一定有别的东西。而我翻了一圈技术报告和行业分析，发现这件事可以拆成四层来看， 每一层 deep seat 都比别人省钱，垫在一起才有了这个价。一层算法传统大模型是密集型的，每次回答问题全部参数都要动，就像一个医生，什么病都自己看，从头查到尾。 deepseat 用的是莓混合，专家里面有很多子模型，各管一摊，来了问题，先由路由判断该找谁，然后指教那一个出来。 v 四 pro 总共有一点六万亿参数，但每次只激活四百九十亿个百分之三点一， 剩下百分之九十七不动，不动就不好算力，不好算力就不花钱等 m o e 有 个副作用，专家多了，每个专家都要记住对话上下文，这东西叫 k v 缓存，传统做法下， k v 缓存很吃内存，对话越长越严重。 deep seek 搞了个 m l a， 把 k v 缓存压了百分之九十三， v 四，又加了一个 d s a， 再压十倍。翻译成人话，一块 g p u， 别人能服务十个人， deepsea 能服务几百个。贪到每个用户头上的成本就这么拉下来了。第二层，训练成本， 这里我要多说几句，因为有一个流传很广的说法是错的，你大概听过 deepsea 训练 v 三之花了五百六十万美元，当时全网都在传 说中国团队用零头做出了美国公司花几亿才能做的东西。五百六十万这个数指的是 v 三最后一次成功训练的 gpu 电费。在这一次之前，他们做了多少失败的实验，试了多少种架构，写了多少行费代码， 这些都不在五百六十万里。 semi analysis 后来发了 deep seek 的 硬件采购记录，估算真实支出在五亿美元以上。 c n b c 引的报告说算上所有研发总投入可能超过十三亿美元，但反过来，就算花了十三亿， open ai 和 astropica 花的可能是这个数的好几倍。 同样的能力， deep seek 确实省了，只是不是五百六十万这种神话级别的省钱。第三层硬件，这层的逻辑挺讽刺的， deepsea 用的也是英伟达 gpu， 但不是 h 一 百，因为美国出口管制，只能买到 h 八百，互联贷款被砍了一刀的残血版芯片比别人差，按理说应该更贵才对，但因为没有好芯片，他们被迫在软件层做极致优化， fp 八低精度训练， doopipe 流水线调度， ptx 底层指令重写。这些是用 h 一 百的团队根本不会去想，没必要被卡脖子，反而逼出了省钱的办法。然后今年四月为四发布，这次更彻底不再是英伟达了，全部改成华为升腾九百五十， pr 为 四成了全球第一个完全不用哭泣的前沿大模型。结果呢，硬件成本降到英伟达方案的三分之一，推理成本降到 gpt 四的七十分之一。 阿里腾讯智捷看完直接下单了几十万颗升腾，原来是被逼的，现在成了优势。第四层，商业模式。这一层可能是最关键的。 deepseat 的 母公司叫换方量化，一家对冲基金管理规模超过七百亿人民币，二零二五年平均收益百分之五十六点六，一年赚了超过七亿美元。 deepsea 的 研发费用对他来说只是零头。一般的 ai 创业公司，拿了 vc 的 钱，必须赚钱，必须上市，必须给 lp 回报。定价要盖住成本，还得有利润。 deepsea 不 需要没有 vc， 没有盈利指标，没有退出倒计时定价，只需要覆盖边际成本。所以他们敢把 api 定到对手百分之一的价格，聊天免费，想用就用。但有一个时间点值得注意， v 四 pro 现在的二点五折到五月三十一号结束，到时候价格从三块涨到十二块，翻四倍。 当然，就算涨回原价，还是比美国竞品便宜一大截。但这个时间点本身有意思，是促销到期正常恢复，还是策略在悄悄转向， 谁也不好说。被算法层用极致优化省 gpu， 硬件层从被制裁走到国产替代， 商业层用对冲基金的钱补贴研发，单独拎一层出来都不难解释。四层全部做到，并且每一层都做到极致，这是 deepseat 真正厉害的地方。这。所以我后来想， deepseat 便宜这件事，本质上不是他们有什么魔法，而是他们没有那些包袱，没有必须用的顶配芯片，没有必须服务好的 vc， 没有必须交出来的利润表。把这些包袱都卸掉之后， ai 可以 是现在这个价格。
169Tech_Log
00:31查看AI文稿AI文稿deepsafe 这两天发了一个公告啊，说这个月底结束之后呢啊， deepsafe v 四 pro 的 api 接口价格啊，正式调整为原价的四分之一，就等于打二五折。之后啊，就永久的二五折了啊， 价格便宜了好多啊。但对于 ai 模型来说啊，价格只是一方面啊，最重要的我认为还是信息的真实准确性。
242甘露如醴
01:49查看AI文稿AI文稿一百万 token， deep sec 两块钱， gpt 五点五，两百一十六块，差了一百倍。普通人做生产力工具到底怎么选？今天帮你算清楚。我把主流模型的 api 输出价格全部拉了一遍，做了个对比图，一眼就能看出来，国外旗舰模型和国内模型之间隔了一个数量级。 注意看最右边那几个绿色的短条，那就是 deep seek 和质朴但便宜不代表差。看性能指数， deep seek v 四 pro 打到了五十二分，跟千万 max 和 g l m 五点一一个水平，但它的价格是 kimi 的 五分之一， g p t 的 十八分之一，这个性价比没有对手。 而且还有更夸张的，智普的 glm 四点七 flash api 调用完全免费零元，不是本地部署免费，是你调它的云端 api 就 不收钱。当然，它是轻量模型，跑日常对话和简单任务绰绰有余。 算几个实际场景，你就知道这意味着什么。用 deepseek v 四 pro 写一个中型代码项目总共不到三块钱，写一部十万字的小说九毛钱。 如果你跑 agent， 做多轮任务，缓存命中只要两分钱，每百万 token 多轮调用的成本几乎为零。 为什么能这么便宜？本质就一个原因，开源模型在倒逼整个行业降价。 deepsea 开源了 v 三和 r 一， 小米 miimo 开源自部署，成本为零，千万也在全面开源。当开源的性能追上 b 源 api， 价格就只有一个方向，往下打。 最后给一个实操建议，如果你现在想用大模型干活，不管是写代码、做 agent 还是做内容，最简单的方案就是直接用 deepsea 的 api 注册就能用，按量付费，模型能力足够强，成本低到可以忽略。对大多数人来说， ai 的 壁垒已经不是模型了，而是你拿它做什么应用。关注星探 ai， 明天见！
111星探AI
00:36查看AI文稿AI文稿deepsea 再放大招，这次真的把整个 ai 行业价格体系狠狠干崩了。就在刚刚， deepsea 突然宣布， b 四系列永久降下百分之七十五。注意，是永久，不是活动，不是现实。 很多人之前还担心六月份价格恢复，结果梁文峰直接掀桌子，以后就按二点五折长期卖。什么意思？以前调用顶级 ai 模型像在烧钱，现在 deepsea 直接把价格干成白菜价，更恐怖的是，它便宜的还不是一点半点，同级别下价格比 cloud 的 open ai 低了一大截。而 这背后真正可怕的不只是降价，而是中国 ai 开始正式冲击全球 ai 定价权了。过去 ai 拼模型，而现在开始拼，谁能把 ai 真正用到全民时代。
111美超半导体
00:23查看AI文稿AI文稿都别睡了，兄弟们， ai 应用的驻班来了呀，店铺现在宣布降价了，把价格永久下降至原价的百分之二十五，也就是比顶配的 g p d 便宜了四十倍，车，你受得了吗？比咱们的同行都便宜了四分之一，简直就是白菜价了呀！ 你要知道，成本下来了，接下来的使用 ai 应用办公的人会持续的大爆发呀！我都不敢想了，兄弟们，终于让我们一起嗨起来好吗？
778爱理财的陈鹿
01:46查看AI文稿AI文稿哇， deepsea 刚刚宣布他的 v 四 pro api 价格打到原来的四分之一，而且从五月三十一号永久生效。我的天，以前的白菜价现在直接白嫖了，会不会是便宜没好货啊？放屁，有很多人都有一个偏见，觉得国内的大模型不好用，说实话，我觉得是你们不会用，给你看看我是怎么调教的。 首先啊，你看啊，这第一个阶段，他写的内容呢，确实又丑又长，这都一分钟了还没进入到主题，原因是啥？因为我只把以前的内容全部投给他了，但是我没跟他说该怎么用。 那到了第二个阶段呢，我就开始给他逐篇的改稿，我就用了很多网上的好用的一些 skill， 比如说这个是给你起标题，然后这个呢是检查内容，然后这个呢是检查开头，你看他会怎么检查，直接把开头给我检查一遍，然后诊断，然后给出优化方案，这样也能凑合用， 什么时候他有质的变化效果能够达到，比如说可乐四点六的样子。那我觉得是有一个写作偏好，就是让 ai 每一次写完了以后，跟我的修改版进行对比，然后自己总结，让 ai 越写越像我。这也是为什么我们可以给客户出的稿子效率又高，又像 本人说的话，然后又有流量最主要的原因了。所以你的意思是不是国内模型不行，是调教人的问题？ 对的，因为国内的模型说实话已经非常的厉害了。而且我看了新闻，像 deepsea， 它本身就是用了极低的成本，但是做成的事情是老美要用数十亿美元才能打造的这种模型性能，它们的模型性能相似，但是它的价格降低了八到三十倍。 所以呢，老美都该慌了，我们生活在中国是真的很幸运。这么厉害啊，哪天我也试试。下次给你看看我的工作流，因为调教的这个方式其实是最大的价值。
48刻羽-高信任IP
01:31查看AI文稿AI文稿token 价格直接砍成电费？杨文峰，你的权威我后知后觉，当我还在心疼每个月的 a p i 账单时，你梁叔已经把价格打到了跟电费一个水平，这个就叫专业。同样的 token， g p t 收你十几块， cloud 收你二三十块， deep seek 只要几分钱，还有谁？ 四月二十四号 deep sec v 四刚发布，结果你梁书第二天直接打二点五折，第三天缓存价格再砍到十分之一，三天降了三次价，整个行业的定价部门集体失眠，梁文峰凭啥能做到这么便宜？技术上真有两把刷子。第一，算法上用巧劲，普通 ai 模型处理信息，一百万字，从头看到尾，一个字都不落。 书越厚，成本越高。 deep sec v 四不一样，他用了一种类似精华笔记的压缩技术，先抓重点，跳过荣誉信息，同样读完一本书，他花的算力只有别人的十分之一。第二， 芯片上换隧道。以前跑 ai 模型全行业都得用英伟达的高端显卡，有钱还买不到，但 deepseek 已经在华为升腾芯片上跑通了全流程训练和推理，同样的活，国产芯片方案成本直接砍掉六七成。而且梁文峰自己也说了，现在 v 四 pro 的 算力还没完全到位，等下半年华为新一代芯片大规模铺货之后，价格还要再大幅下 讲。那问题来了，你梁叔图什么？不怕亏吗？人家说了，我们的原则是不贴钱也不赚取暴利。 deep seek 背后站着的是换方量化，白天搞 ai 研发，花了钱，你梁叔晚上九点半转头去换方上班，第二天开盘就把钱赚回来了。连英伟达的黄仁勋最近都公开说， and the day that deep seek comes out on huawei first that is a horrible outcome for our nation。 一个中国公司把 ai 做到了白菜价，还顺手帮国产芯片撕开了一道口子，梁胜的恩情确实还不完。
531科技观潮阁
03:51查看AI文稿AI文稿deepseek 又搞事情了，五月三十一号， v 四 pro 的 二点五折限时优惠结束，按常理，优惠结束了就该恢复原价，对吧？ deepseek 的 操作是，优惠结束直接永久降到原定价的四分之一。 你没看错，不是恢复原价，是在比原价便宜百分之七十五的基础上，直接砍到了四分之一。说人话就是你本来花一块钱买的 token， 以后只要二毛五， 而且这个价格是永久的。我先把账算清楚。据 deepsea 官方 a p i 定价页面显示， v s pro 这次永久降价后，缓存命中的输入从一块降到一毛，缓存未命中的输入从十二块降到三块，输出从二十四块降到六块，单位都是百万 token。 直接看对比 openai gpt 五点五的 api 价格，输入五美金，输出三十美金，也是按百万 token 算。折算下来， gpt 五点五大概是 deepsea vse pro 的 三倍价，如果是缓存命中的场景差距，粗略估算能拉到接近一百倍。 同样的任务量，用 openai 可能要烧一万块，用 deepsea 只要一百块，那 openai 该慌吗？实话说，慌也不慌。 先说为什么不会慌， openai 的 核心客户是大企业和开发生态，他们买的不是模型，是整套服务体系，安全合规，全球部署。而且 gpt 五点五在很多复杂推理任务上确实还在第一梯队，大企业的迁移成本很高，不会因为便宜就搬家。但说完全不慌，那是骗人的。 deepseek 这一刀砍的不是 openai 的 利润，是它的定价权。过去 openai 的 逻辑很简单，我性能最强，所以我说多少钱就多少钱。但现在 deepseek 用开源加低价的组合权，划出了一条新的成本曲线。 当所有人都知道这玩意能做到十分之一的价格， openai 就 很难维持原来的定价体系了。更微妙的是时机。据公开报导， deepseek 正在推进七百亿元融资，梁文峰明确表示坚持开源路线， 一边推进融资告诉市场还有大把钱烧，一边放出自砍一刀的永久降价。这个信号释放的时机很讲究，那 deepsea 为什么敢这么降？ 说白了就三件事。第一，架构优势。 vc pro 是 mo 一 架构，每次调用只激活一部分参数，推理效率天然就高， 这是底层设计红利，后来者很难炒。第二，规模效应。据火山引擎数据，到二零二六年四月，每天处理 token 量超过一百二十万亿，三个月翻了一番，量大了，边际成本自然往下走。 第三，战略选择。据公开采访，梁文峰反复说过， deepsega 的 核心目标不是赚钱，是把 ai 的 落地成本打下来，让更多人用得起。开源加低价不是权益之计。 腾讯新闻有一篇分析说得挺准， deepsega 的 定价策略本质上不是在和同行打价格战，而是在为 agent 时代的规模化落地，重新较准。整个行业的成本基准线， agent 需要处理超长上下文，多步推理 token， 消耗量是简单对话的几十倍上百倍， 价格差一两个数量级，直接决定这 agent 能不能跑得动，跑不跑得起。 deepsega 干的这事，说白了就是把 ai 基础设施的门槛又往下砍了一大截。 说简单点儿，就三件事儿值得关注。第一，如果你是开发者或用 api 接 ai， 现在可能是切换模型的好时机。缓存输入一毛钱百万 token， 这个价格基本已经低到可以随便用了。 第二， ai 的 竞争正在从谁的模型更强转向谁的生态更完整，谁的成本更低。 deepsea 降价不是终点，是整个行业成本曲线重新定价的开始。 第三，别被标题带偏，慌不慌不是重点，重点是当一个中国公司能把全球最顶尖的 ai 模型价格打到十分之一还开元，这个行业的基本规则已经变了，这事值得持续关注。
2改命奇悟
02:31查看AI文稿AI文稿兄弟们，程序员圈出了件大事，有个程序员博主干了一个疯狂的事，他把 cloud gpt 全换成 excel， 结果你猜怎么着？月账单从几千块钱降到了几百块钱， 效果不但没有降，反而更好。这不是段子，这是真实发生的事情。我们来算一笔账， deepsea v 四四月二十四号发布，它有个 flash 版本，现价格低到多少？每百万头肯输入只要两分钱。两分钱？你没有听错，输出呢？两块 g p g 五点五呢？每百万投客输入要五美元，输出要三十美元，几百倍的差价，一个程序员正常使用的话，一千一个月要少掉几千块的 api 费用。现在呢？几百块封顶，百分之九十，说砍就砍。但问题来了，便宜没好货。 这次恰恰相反， zipcode v 四的编程能力官方测试数据是 leavecodebench， 得分九十三点五。这是什么概念？开源模型第一名， codefour， 评分三千二百零六，这个分数意味着什么？职业竞赛级的水平。 阿里 pig 公司内部已经把 v 四定为默认编程模型，员工的反馈是，优于 cloud sony 四点五，交付质量接近于 cloud ops 四点六的非思考模式。一个免费的开源模型，性能直接追平顶级闭源付费产品，程序员为什么还要花冤枉钱？ 而且，这次 v 四还有个重磅动作，全面适配华为升腾芯片。 tf 降芯实验室联合华为成都智算中心完成了第四个 v 四在国产服务器上的适配，意味着什么？嗯，以后国产算力也能跑了，不再被卡脖子了。 兄弟们，这件事的影响远不止省钱那么简单。当 ai 编程的成本下降百分之九十，会发生什么？第一，独立开发者脚盆，以前个人开发者用不起顶级 ai 辅助，现在完全可以一个月几十块钱的 a、 p i 费用，谁都用得起。第二，小团队效率翻倍， 以前一个食人团队每个月 ai 费用可能几万块钱，现在呢？只要十分之一，这笔钱可以投入更多的研发。第三，技术门槛再降， ai 编程能力将进一步的普惠，会写提示词的人用 b、 c 维四辅助产出质量，可能不属于专业的程序员，这不是威胁，这是现实。 所以今天想问大家，你现在用哪款编程工具？还在课间 gpt cloud 吗？还是已经在用 deepsafe 了？评论区聊聊，觉得有用的话别忘了点个赞，我是 ai 趋势警报，我们下期见！
276AI 前站
02:06查看AI文稿AI文稿deepsea 又降价了，而且这次是永久降价，每百万的 token 输入仅需二点五分钱啊，网友说，是真便宜啊，要实现 token 自由了。五 月二十二日啊， deepsea 官方宣布，在二零二六年五月三十一日结束二点五折优惠活动之后啊， deepsea v 四 pro 模型 a p i 的 价格将正式调整为原定价的四分之一啊。此前， deepsea v 四 pro 模型 a p i 价格计划于六月起恢复原价啊，最新通知也意味着二点五折的活动将延续下去啊， 这个价格呢是，呃，原价是这样的啊，输入啊，缓冲命中是零点一元每百万头克。输入啊，缓冲位命中是十二元每百万头克，输出是二十四元每百万头克啊，正式调价后降为零点。对应的这个三个啊，分别降为零点零二五元、 三元和六元啊，为目前全球大模型价格水最低水平啊，没有之一啊，就是最低水平啊！ 据彭博啊五月二十二日报道，一位知情人士啊， deepsea 创始人梁云峰啊，至少在一次投资的会议上承诺将继续 开发开源的 ai 模型，同时追求更大的目标实现 agi 啊。它还明确表示， deepsea 的 主要目标是推动 拓展技术边界，而不是尽快变现啊，那这个确实是便宜了啊，降得非常非常低啊，基本上就是收个电费啊，就是你把电费出来就行了啊，其他的都可以降到这个微乎其微的位置啊。输入呢，是 降的极低啊，输入的价格呢，是已经降到了由零点一降到了零点零二五啊。呃，这是输入缓存 位命中啊，是由十二元降到了三元啊，输出由二十四元降到了六元啊，都是降到了原来的四分之一啊，关注我，投资不迷路。
16陈立锋谈价投
04:01查看AI文稿AI文稿deepseek 又降价了，大多数人的第一反应是，中国 ai 真厉害，然后刷下一条。但如果你这次也这么看，可能恰好错过了这次降价背后一件比价格本身重要的多的事。就在二零二六年四月二十六日， deepseek 官方宣布 全系列 api 输入缓存价格降至原价的十分之一，而同期海外 gbt 五点五 pro 的 输入价格是每百万 token 三十美元， deepseek v4 pro 是 零点零二五元，差距超过八百倍。 翻译成普通人能感受到的话，过去你用 ai 处理一份百页文档的成本，现在不到一分钱。你觉得国产 ai 现在到了什么水平？是追上了，还是差距还很大？表面上看是降价，但仔细想想，事情没这么简单。 很多人看到这个数字，第一反应是价格战。这个判断差一点点，但差在了关键地方。 因为这次降价背后站着一个之前从来没有发生过的事。 deepseek v 四第一次在发布首日就完成了对国产芯片的原声适配，华为升腾算力原声支持。 这就像健身力量不是某一天突然变强的，是有一天你发现，原来那些看不见的底层肌肉群，已经悄悄连上了。高盛的分析报告说，这不只是降本，而是中国 ai 第一次真正跑通了模型芯片云的自主闭环。 用他们的原话，这是中国顶尖 ai 模型向国产算力迁移趋势的头部玩家背书。而国家数据局的数据显示，二零二六年三月，中国日军 ai token 使用量已突破一百四十万亿，是四个月前的四倍。 所以，怎么判断一场技术竞赛谁在真正推进？把这个标准记下来，判断技术竞赛谁在真正推进？不看跑分榜单，看生态闭环有没有跑通。 不止今天以后，你每次看到某个技术赶超的新闻，用这一句话去问，闭环跑通了吗？答案就出来了。 而这件事更深的意义在于， ai 算力长期以来是极少数国家才掌握的生产工具。而当中国跑通了自主闭环，人类 ai 能力的分布地图正在被重新绘至，那回到我们自己，这件事能给我们什么实际的启发？ 记住两点，第一，看技术赛道别只看榜单数字，看有没有形成闭环模型、芯片、基础设施三个环节能不能自给自足，互相支撑，这才是一个产业真正站稳的信号。 第二，不要被情绪带着走。中国 ai 赢了和差距还很大，都是情绪判断，不是认知判断。真正的问题是在哪些维度上推进了，在哪些维度上还差着，分清楚了，你的判断就比大多数人稳。 这两条今天收藏下来，下次再看到 ai 赛道的新闻，你看的东西会和别人不一样。分析完了，但有一个问题一直在我脑子里，当年黄仁勋说， deepsea 首次在华为芯片上线的那一天，对我们国家来说会是一个可怕的结果。 那一天现在到了吗？下期我会说一件事，有一个行业，在中国 ai 闭环跑通之前，逻辑稳如泰山， 跑通之后，他有一个关键假设，正在悄悄松动。哪个行业？他的逻辑在松动什么？ 我是趣潮 ai 复利，帮你看懂那些正在改变世界的商业逻辑。以上内容仅为个人观点分享，不构成任何投资建议。
34趣潮Ai复利
