原创 信息平权 2025-02-09 21:50 上海
DS实现了全球最快APP增长，20天4000万dau，算上web端接近6000万。这是 kimi投流几亿美金没实现的，也是ZJ顶级流量扶持没实现的。如果仅仅对比推理模型（o1，r1），可能已经远超了o1 当初刚上线的调用量 （o1刚推出时太贵没人用）
前天文章有一个很好的问题，DS 打算接下这泼天流量吗？
显然别管华为云和其他算力够不够，实际已经接下了。真正的问题是，组织调整和资源分配上，一直以研发为重心的深度求索公司，会就此顺水推舟把应用做起来吗？个人观点：应该且必须。
通往AGI的路上，除了技术理想，也需要商业正循环
OpenAI 无论如何依然是有效加速的典型正面案例，Sam 确实是极其成熟的职业创业者，说白了“顶级攒局”，会调动资源。基于技术先发领先优势，打造了全球第一大AI应用、最高估值、几乎无上限的钱和算力支票（微软不行还有正义孙）。另一个例子是豆包，chatbot 不一定是最终形态，但豆包证明这是个扩展性很强的超级入口。而应用扩张的过程，也是对资源的跑马圈地侵占过程。
什么资源？梁总说的很清楚 ， AGI终极资源比拼：人才。其次可能才是算力。这两点不可能一直靠技术理想主义和大老板撒钱，需要长期机制。为什么DS违背经济常识的去开源，绝大部分人觉得不合理。除了所谓技术生态，最终目的其实是人才。
OpenAI商业化这条路决定了研发投入必须资本化，通过模型能力溢价赚取超额收益，但越来越封闭的负面效果是，一些更为技术理想主义的人，失去了对行业标准定义的成就感。且越是顶级大牛，个人实现相对期权增值的发心权重可能更大一点。希望自己对全世界有 contribution，而不仅仅让自己尤其是帮着sam altman的 net worth 再多几个0
另一方面，AI 人才竞争只会愈演愈烈，尤其是对中国的人才挖角可能刚刚开始。因此“面包”肯定要有。梁总非常有钱，的确，但没有一个成功的商业组织是靠大老板持续撒钱走到最后的。需要一个正向循环的长期机制。
而算力问题更加现实。Capex支出仅靠融资也是不可能的，一定要实现正循环。哪怕应用不赚超额利润，只要能打平研发投入（卡+人），至少可以保证AGI 之前不会被资源卡死。
且算力这个问题的上限和下限现在都不确定。上限由AGI甚至ASI的天花板决定，你现在不知道终极算力投入是多少。下限由中美技术对抗决定，你不知道禁运政策变化和国产算力追赶时间表。因此对于国内AI公司来说，capex投入不会有丝毫犹豫，海外能买多少买多少，同时要像ZJ一样，需要尽快扶持、锁定、培养国产算力生态。这次DS的开源与国产卡的“疯抢式”适配是个契机，DS应该借此机会，撬动自己的国产算力生态圈。这都需要花钱。
其次，DS内核足够稳定，去搞应用后组织漂移可能性较低。
企业内核本质上是“老板”决定。Sam Altman这么久观察下来，在技术vision和格局眼光上，略有欠缺。这方面可能还真不如梁总。朋友说过一件事，加入DS后对梁总的评价在一年之内发生很大变化，从“老板也不太懂 AI”到“老板现在非常懂”。说明梁本身的学习能力超强，且作为几百亿大佬，还在一线手撸代码，全世界有几个….格局嘛，说实话赚过大钱的人，一般格局都不太一样了。
梁总不是不要商业利益，是看不上短期这点商业利益（包括搞个chatGPT实现千亿美金估值之类的，也不算大），AGI可不是什么高尚的理想主义，AGI意味着百万亿美金的生产力，那才叫终极商业价值…开源、应用，都是手段，屠龙少年终成恶龙，应用现在不做早晚也会做。
最重要一点，按照目前test-time compute范式下，推理越多、模型越强。意味着推理模型存在某种程度上的数据飞轮。手握一款超级应用会加速模型进步。RL 就是需要与环境互动获得奖励信号，而用户越多越复杂的使用环境，为 RL 提供了高质量的反馈信号和数据。此外尚未考虑未来说不定可实现的持续在线训练，更需要大规模的推理服务。
因此有什么启示呢？Deepseek 这次不是一次性现象，也不是继续轮动走的热点，只是多米诺骨牌的第一张。只要DS好好做应用，有很强的规模效应，对其他国内模型的启示不见得会很乐观。你只要用过深度思考模式就能理解，一旦体验了真正的“智能”就回不去了，任何封锁和管制都不可能消灭这种底层需求。国产算力和应用生态一定会加速。另一方面，中国可能与海外同步开始普及reasoning model，o1 当时只能算奢侈品，o3-mini 可能才算真正的“小型机”能进入千家万户，而中国甚至领先一步迅速普及。而这仅仅是智能涌现的第 3 年…
（完）
