TL;DR：
在日益白热化的中国大模型竞技场中，一度凭借低成本高性能R1模型声名鹊起的DeepSeek，因算力瓶颈而深陷泥沼。英伟达H20芯片禁售的意外转机，如同一场“及时雨”为梁文锋解了燃眉之急，或将助其重夺市场份额并加速未来模型迭代，但其面临的挑战远不止算力，更是一场关于商业模式、生态构建和AGI路径的综合较量。
在大洋彼岸的硅谷，大型语言模型（LLM）的算力军备竞赛正酣，而东方古老的土地上，这场竞逐同样波澜壮阔，甚至更添了几分罗生门的色彩。曾凭借其精妙的“低成本大法”和DeepSeek-R1模型，在AI世界掀起一股“深度思考”浪潮的梁文锋，近期却发现自己陷入了一场“高处不胜寒”的困境。彼时，DeepSeek以其惊人的性价比，不仅抢尽了风头，甚至意外地在中国市场引爆了英伟达H20芯片的需求。然而，命运的齿轮有时会以令人猝不及防的方式转动。
DeepSeek的爆发式增长，在今年初仅维持了短短两个月。QuestMobile的数据显示，截至5月，其月活跃用户规模环比下滑了5.1%至1.69亿，而在第三方平台SemiAnalysis的监测中，DeepSeek的官网访问量也同期下降了29%。这并非缺乏战略远见，而是现实的骨感：一场突如其来的地缘政治“寒流”，让作为关键“燃料”的英伟达H20芯片意外禁售，使得DeepSeek在算力储备上捉襟见肘，不得不将原定于5月发布的R2模型一再推迟。在没有足够“燃油”的情况下，再先进的引擎也难以全速冲刺，这无疑是其流量与使用率下滑的症结所在。
算力之困与及时雨
正如罗马不是一天建成的，AI模型的迭代也离不开海量的计算资源。当DeepSeek-R1以比肩OpenAI o1的性能和令人咋舌的低廉成本（其V3模型训练成本约为557万美元，远低于行业巨头）1横空出世时，它无疑是全球大模型版图中的一匹黑马。DeepSeek-R1在国内外市场获得了高度认可，微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉和英伟达都曾公开赞扬其模型表现1。然而，这场看似完美的亮相，很快便遭遇了供应链的“黑天鹅”。美国对H20芯片的出口管制，如同给DeepSeek本已紧绷的算力弦上又加了一把锁。梁文锋担心新模型R2一旦上线，会因算力不足导致服务质量下降，从而损伤用户体验，这在“用户为王”的互联网时代无疑是商业大忌。
然而，峰回路转的剧情总是令人津津乐道。正当梁文锋团队焦灼等待之际，英伟达首席执行官黄仁勋年内第三次访华，并于7月15日对外公告：公司正提交重新销售H20芯片的申请，且美国政府已保证将授予许可证，交付程序将很快启动。2 这无疑是梁文锋翘首以盼的“及时雨”，它不仅可能解除R2模型上线的算力掣肘，更在某种程度上预示着AI芯片供应紧张的局面或许将有所缓解——尽管腾讯等国内科技巨头此前已大量采购H20芯片，导致市场供不应求3。这场“算力甘霖”的到来，为DeepSeek的下一阶段攻势提供了至关重要的硬件基础。
东方巨龙的竞速
在DeepSeek因算力瓶颈而“原地踏步”的近半年里，国内其他大模型玩家并未袖手旁观，反而如饥似渴地追赶，甚至试图“超车”。这场被称为“AI六小龙”的竞赛进入了白热化阶段。杨植麟的Kimi，在推出K2新模型后，凭借其开源策略和高达1万亿总参数的MoE架构，在SWE Bench Verified、Tau2等基准测试中超越了DeepSeek擅长的代码和数学推理任务2。更令人关注的是，Kimi K2在价格上与DeepSeek的标准API价格体系实现了对齐，每百万输入tokens收费4元，每百万输出tokens收费16元。MiniMax-M1则以“世界第一个开源大规模混合架构推理模型”之名，凭借极低的训练成本（仅53.47万美元，而DeepSeek V3约557万美元）2和高达100万的上下文输入窗口（是DeepSeek R1的8倍），向DeepSeek的“性价比圣杯”发起了挑战。
甚至连科技巨头也加入了这场价格战。百度创始人李彦宏更是直接“贴脸开大”，批评DeepSeek除了缺乏多模态功能外，还存在“慢且贵”的问题，强调中国市场上绝大多数大模型API调用价格都更低且速度更快2。字节跳动的豆包大模型则专注于多模态融合，已逐步补全语音、图像、代码等能力，成为国内领先的多模态大模型之一1。这些竞争者们不仅在性能上步步紧逼，更在价格策略上对DeepSeek形成了围剿之势，试图撕下其“性价比”的标签。这种“红皇后效应”在东方市场体现得淋漓尽致：所有参与者都必须拼命奔跑，才能勉强维持在原地。
通向AGI的罗盘
尽管DeepSeek在自身应用流量上有所下滑，但在第三方平台，其R1和V3模型的总使用量仍在持续快速增长，据SemiAnalysis数据，已增长近20倍。2这看似矛盾的现象，SemiAnalysis归结为DeepSeek的“Token经济学”问题：为了在推理资源有限的情况下提供便宜模型，其上下文窗口严格控制在64K，是业内主要提供商中最小之一，这直接影响了最终的Token消耗成本和用户体验。而这背后，是梁文锋选择的独特商业路径：主动拥抱开源，并对C端应用表现出“毫不在意”的姿态。他的视野中，追求并实现通用人工智能（AGI），才是头等大事。
然而，即使是最崇高的理想，也需要商业的土壤来孕育。DeepSeek终究不是一家慈善机构，其开源策略最终也旨在通过构建活跃的开发者生态来实现商业化。要重新激活市场对其的兴趣，除了尽快推出R2和V4等新一代模型外，梁文锋或许还需补上模型调用工具的能力短板。在全球Agent大爆发的当下，缺乏强大的工具调用能力已成为DeepSeek的阿喀琉斯之踵。晚点LatePost曾爆料，字节扣子团队在开发时曾考虑DeepSeek-R1，但最终因其调用工具能力不佳而选择了自家模型2。更令人担忧的是，DeepSeek目前是主流AI助手中唯一暂不支持多模态功能的产品，这意味着其在语音对话、图片/视频生成等日益重要的领域处于劣势。多模态作为通向AGI的重要途径，其战略地位正随着Agent生态的发展而日益凸显。如果梁文锋不愿亮出更多“大招”，那么这场及时雨所带来的短暂喘息，或许很快就会被对手们更全面的能力所淹没。
AI的未来图景，并非仅由算力与模型性能决定，更是一场关于商业模式韧性、生态系统构建和对AGI之路坚定信念的综合较量。梁文锋的“及时雨”无疑提供了关键补给，但DeepSeek能否再次引领潮流，抑或在激烈的竞争中被后来者超越，尚待时间揭晓。毕竟，在AI这条没有终点的赛道上，每一场战役都只是通向下一个挑战的起点。