DeepSeek R1之后，AI创业、AI投资会发生什么变化？

应用层可能比模型层拥有更大的护城河。

原标题：DeepSeek R1之后，AI创业、AI投资会发生什么变化？
文章来源：Founder Park
内容字数：23766字

DeepSeek：AI 领域的颠覆者与未来趋势

本文总结了Leonis Capital对DeepSeek的深度分析，探讨其技术创新、对AI生态的影响以及未来投资方向。DeepSeek的出现标志着AI开发进入了一个新的时代，成本效率成为竞争的关键。

1. DeepSeek的技术突破与成本效率

DeepSeek通过独特的MoE架构、MLA机制和GRPO强化学习算法，在远低于美国大模型厂商的成本下实现了先进的性能。虽然“550万美元媲美OpenAI”的说法被夸大（实际基础设施支出可能接近16亿美元），但其在模型架构和训练效率方面的创新依然令人瞩目。DeepSeek的成功并非单纯依靠巨额投入，更在于其巧妙的架构设计和对硬件的深度优化。

2. 对AI生态的影响

DeepSeek的出现对AI生态的各个参与者都产生了深远的影响：

1. 闭源模型提供商：面临估值和定价挑战，传统护城河受到冲击。
2. 开源社区：一部分成员（如Meta）面临危机，另一些则积极参与复现和改进DeepSeek模型。
3. 基础设施和硬件厂商：尽管训练成本降低，但推理需求以及对更高性能GPU的需求却在增长，体现了“杰文斯悖论”。
4. 应用开发者和初创公司：受益于降低的API成本和高效的蒸馏模型，在边缘部署和Agent领域获得新机遇。

3. 护城河2.0：新的竞争优势

DeepSeek的成功催生了“护城河2.0”的概念。未来的竞争优势不再仅仅依赖于庞大的算力或数据集，而是来自：

1. 垂直Agent网络：构建特定行业的多Agent网络，积累不可复制的专业知识。
2. 数据学习循环：快速高效地构建和利用数据，而非单纯追求数据量。
3. 部署复杂性：巧妙地协调多个模型和部署方式，实现最佳性能。

4. 新的算力经济模型

DeepSeek重塑了AI部署的经济模型，推理成本的下降将催生大量新的应用，例如大规模自主Agent网络、大规模多Agent架构以及边缘智能和AI助手等。

5. VC投资新主题

投资者需要关注以下几个方面：

1. 经济弹性：能够适应计算成本下降并快速扩展的公司。
2. 人才评估：超越传统框架，关注团队的创新能力和学习能力。
3. 市场分化：模型厂商将趋于商品化，应用厂商将拥有更大的机会。

总之，DeepSeek的出现是AI发展史上的一个里程碑，它不仅带来了技术突破，更改变了我们对AI竞争格局和未来趋势的认知。成本效率、创新架构和高效部署将成为未来AI发展的关键。

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作者简介：来自极客公园，专注与科技创业者聊「真问题」。