GPT-5与DeepSeek：大模型时代的分岔口——能力产品化与技术主权深潜的战略抉择

TL;DR：

GPT-5的发布标志着OpenAI将现有大模型能力推向极致产品化的方向，但在核心智能突破上却显露出“Transformer能力墙”的迹象。与此同时，DeepSeek则选择了一条更具挑战性的道路，不仅深耕前沿算法突破，更战略性地转向国产芯片训练，为国产AI的“自给自足”和技术普惠开辟新局。

GPT-5的正式面世，并未如市场预期般带来颠覆性的范式转移，反而以一种“常规升级”的姿态，在用户群体中引发了褒贬不一的反馈——不少人甚至希望保留GPT-4o的功能。纽约大学名誉教授加里·马库斯曾用“姗姗来迟、过度炒作、平庸无奇”来概括其表现，直指其未能根除大语言模型固有的“幻觉”和多步逻辑推理缺陷¹。这似乎暗示，在现行Transformer架构下，通用大模型的能力上限正遭遇瓶颈，或者至少是进入了一个技术突破的平缓期。面对这堵“Transformer能力边界之墙”，两大AI领军者——OpenAI与DeepSeek，正在走向截然不同的战略深水区，预示着全球大模型产业版图的深刻重塑。

GPT-5：能力产品化的极致与“幻觉”的边界

OpenAI作为大模型时代的开创者和标杆，其GPT系列产品每一次迭代都牵动着全球科技界的神经。然而，GPT-5的发布却显得有些“未达预期”。尽管在测试集上登顶，并实现了模型参数的增加和训练数据的拓宽，但在核心智能层面上，其革命性进步有限²。

有报道指出，GPT-5在编程能力、写作水平和健康咨询准确性等方面展现出显著提升，例如在Python编程测试中达到100%准确率，能够驾驭莎士比亚十四行诗的韵式，并能辅助解读医疗报告¹。OpenAI的重心明显放在了**“能力产品化”**上：通过模型路由功能，简化用户选择，优化算力分配，降低新用户的使用门槛。它是一个幻觉更少、更易用、能解决更多具体问题的工具，旨在将“超级APP”的叙事进行到底。

然而，这种产品化优化的背后，是技术专家和深度用户对核心智能停滞的普遍感受。GPT-5依然无法彻底解决幻觉、多步逻辑推理错误以及多模态理解上的质的提升。这并非是OpenAI能力不足，而是可能触及了当前Transformer架构的**“能力边界”**。OpenAI前首席科学家Ilya Sutskever曾预言，技术发展会经历“百花齐放—快速收敛—再度百花齐放”的周期²，GPT-5的出现，似乎正处于一个收敛后的平缓期。OpenAI的选择，是基于现有成熟技术，深挖应用场景，加速商业变现，将AGI的宏大愿景，暂时锚定在“极度富足”的产品化路径上，其营收和估值也因此一路飙升。

DeepSeek：探索技术前沿与“算力自给”的战略深潜

与OpenAI向“左”的商业产品化路径不同，DeepSeek及其创始人梁文锋则选择了向“右”的技术深耕与战略自给之路。DeepSeek在短短时间内，通过一系列重量级发布解决了大模型技术上的关键痛点：

• DeepSeek-V2（2024年5月）革命性处理长上下文效率，首创多头潜注意力（MLA），支持128K token处理，并以极低API定价引发价格战²。
• DeepSeek-V3（2024年12月）以671B参数的MoE架构，实现推理速度3倍加速，性能匹敌GPT-4o，大幅缩小开源与闭源模型的性能差距²³。
• DeepSeek-R1（2025年1月）专注于推理能力提升，在AIME和MATH任务上匹敌OpenAI o1模型，成本更低，加速了开源AI的全球普及²³。

DeepSeek的实力不仅体现在模型性能上，更在于其对底层技术创新的持续投入。今年7月底，DeepSeek团队与北京大学等机构合作的论文《Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention》获得ACL 2025最佳论文奖⁴²。这篇论文首次将稀疏注意力从理论带入完整训练流程，在保持性能的同时，将训练效率大幅提高，并带来了高达11倍的推理加速。这不仅展示了DeepSeek在算法层面的顶尖实力，也体现了其推动大模型技术普惠的决心。

更具战略意义的举动是，DeepSeek正在将最先进大模型的训练转移到国产芯片之上²。在地缘政治不确定性日益增加的背景下，摆脱对英伟达GPU的依赖，实现“算力自给”，成为中国AI公司头顶的达摩克利斯之剑。DeepSeek此举，无疑是试图彻底解下这把剑。实现前沿性能大模型从训练到推理的国产化，其难度不亚于再研发一种全新的“原子弹”²。这包括：

• 硬件性能差距：国产GPU与英伟达GPU存在代际差距，即便通过密集互联技术弥补，面对“10万卡集群”仍面临巨大工程挑战。
• 软件生态重构：PyTorch或TensorFlow等主流开源框架为国际硬件优化，国产化意味着需要重写或修改大量代码，重构软件栈，使其性能和稳定性接近发展近10年的主流解决方案²³。

虽然DeepSeek在C端用户活跃度上有所下滑¹，但这主要是因为其战略重心并非To C产品，而是AGI研发和开源生态的搭建¹。许多国内公司的模型基座都基于DeepSeek改造，印证了其在开源路线和开放生态上的价值。梁文锋“不达标准，绝不发布”的态度¹，也凸显了其对技术突破的坚定执着。

行业路径分化：从模型竞争到生态主导

GPT-5与DeepSeek的道路分化，映射出当前全球大模型产业的两大核心战略方向。OpenAI选择了一条**“能力产品化与商业规模化”**的快车道，将现有模型能力转化为用户易用的工具，通过构建“超级应用”来快速占领市场，实现营收和估值的飙升。这是一种将技术成果迅速转化为商业价值的模式，其核心是用户体验优化和市场渗透。

而DeepSeek则代表了另一条更为**“深层技术创新与生态构建”的道路。它不仅在MoE、稀疏注意力等前沿架构和算法上持续深耕，更将目光投向了“软硬件协同优化”和“国产化自给自足”**的宏大目标。这不仅仅是技术竞赛，更是一场关乎国家科技主权的战略博弈²。DeepSeek的努力，旨在打破西方在高端AI芯片和软件生态上的垄断，构建一个从底层算力到上层模型的完整自主可控的AI体系。这种战略需要巨大的投入和长期的耐心，其短期商业回报可能不如OpenAI，但却可能奠定未来全球AI基础设施的基石。

这种分化，使得大模型领域的竞争不再仅仅是模型性能的单纯比拼，而是演变为一场更宏大的产业生态主导权之争。它要求企业不仅具备顶尖的模型研发能力，更要拥有对算力、数据、算法、框架乃至应用层的全栈控制力。投资者的逻辑也将从单纯看模型能力，转向评估企业在整个AI产业链中的战略位置和生态整合能力。

未来展望：大模型时代的范式重构与地缘科技博弈

未来3-5年，大模型领域可能会呈现出以下趋势：

• 架构创新与“第二曲线”：如果Transformer的“能力墙”被证实，研究人员将加速探索新的模型架构和训练范式，例如类脑计算、因果推理等，以期实现真正的智能跃迁。DeepSeek在稀疏注意力等方向的探索，可能正是开启“第二曲线”的关键一步。
• 软硬一体化与垂直整合：芯片与模型开发的协同将变得空前重要。拥有底层硬件自主能力的AI公司，将在成本、效率和安全上具备无可比拟的优势。DeepSeek的国产芯片训练之路，正是这一趋势的鲜明例证，它将重塑AI产业链的垂直整合格局。
• 生态竞争的加剧：开源生态将持续繁荣，DeepSeek等公司的持续开源贡献将降低AI开发门槛，促进技术普惠。而闭源巨头则会强化其平台能力和商业护城河，形成“超级应用”与“基础架构提供商”并存的局面。
• 地缘科技博弈的深化：AI作为战略性技术，其发展将与国家安全、产业政策、国际关系深度绑定。芯片管制、数据流动、算法透明度等问题将持续成为国际科技竞争的焦点。DeepSeek的“自给自足”之路，正是在此背景下寻求突破的典范，其成败将对全球AI格局产生深远影响。

多年前，OpenAI以ChatGPT开创了大模型时代。如今，GPT-5的发布和DeepSeek的战略转型，仿佛在时间线上划出了一道深刻的分岔口。奥特曼领导的OpenAI向左，将AGI的愿景化为易用产品和商业帝国的砖瓦；梁文锋率领的DeepSeek向右，坚定地深潜于技术前沿与国产化基石的锻造。最终，这两条看似相悖的道路，或许都将殊途同归，共同推动人类文明进入一个由AI深度塑造的全新纪元。

引用

• 大模型
• AI战略
• 芯片自主
• 开源生态
• 地缘政治