DeepSeek V4炸場背后中美AI路線分歧(4)

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2026-04-30 07:26:18 澎湃新聞

國內(nèi)的開源大模型處于什么生態(tài)位呢？我們找到了兩組直觀的對比數(shù)據(jù)。一個是訓練成本。2025年8月發(fā)布的GPT-5，訓練成本超過5億美元；同期的Kimi K2 Thinking，訓練成本約460萬美元；DeepSeek沒有公布V4系列模型的訓練成本，但V3模型僅花費了557.6萬美元。國內(nèi)大模型廠商只用了不到OpenAI零頭的資源，訓練出了同等水平的模型。

另一個是調(diào)用量。進入2026年后，多模型聚合平臺OpenRouter的數(shù)據(jù)顯示：在OpenClaw代表的Agent產(chǎn)品的帶動下，全球的Token消耗量呈現(xiàn)出了指數(shù)級增長，中國的“開源夢之隊”，憑借“好用又便宜”的口碑，調(diào)用量已經(jīng)連續(xù)多周超越美國。

中國開源陣營已經(jīng)跑通了“正反饋飛輪”：A公司開源底層技術，B公司采用并進行工程優(yōu)化，再將優(yōu)化的結(jié)果和經(jīng)驗反哺給整個生態(tài)。如果說閉源模型的進化是建立在海量算力堆砌上的線性增長，等待開源路線的，將是技術創(chuàng)新相互碰撞帶來的指數(shù)級擴散。

按照摩根大通的研報，2025-2030年間中國AI推理token消耗量將實現(xiàn)約330%的年復合增長率，將從2025年的10萬億token，激增至2030年的3900萬億token，增長規(guī)模達370倍。也就是說，2026年仍處于AI爆發(fā)的初期，未來5年里還有數(shù)百倍的增長機會，遠未到蓋棺定論的時候。

恰恰是對長遠機會的自信，在硅谷巨頭們拼命造墻時，中國的大模型廠商選擇用協(xié)同補位的方式，不斷夯實通往AGI的路。這場轟轟烈烈的AI浪潮，不僅關乎模型，還關系到算力的自主可控。如果把模型比作“原子彈”的話，擺脫外部技術封鎖的國產(chǎn)算力，就是將原子彈送上天的“火箭”。

讓人欣慰的是，國產(chǎn)模型和國產(chǎn)算力的融合越來越緊密：DeepSeek V4的技術文檔中，將昇騰NPU與英偉達GPU并列寫入了硬件驗證清單；月之暗面在最新的論文中將大模型推理的預填充和解碼運行在了不同芯片上，為國產(chǎn)芯片大規(guī)模參與模型推理打開了大門。2025年初，DeepSeek R1為國產(chǎn)大模型爭取到了上牌桌的機會；到了2026年，中國的開源大模型陣營，正在協(xié)同合作中不斷創(chuàng)造更多定義牌桌規(guī)則的硬資本。DeepSeek V4炸場背后中美AI路線分歧！

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(責任編輯：0882)

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