资深投资人揭秘Deepseek"不融资"生存法则

所以开源的DeepSeek代表代际模型的最高水平，部署成本仅是闭源模式的几十分之一。马斯克下的xAI训练出对标o1和R1水平的模型，大约用了20万张卡，但梁文锋团队用的少了一个量级。

问：DeepSeek对创投行业也是分水岭？

宋春雨：

是的。从去年开始，我们一直在找拐点。在DeepSeek出来之前，中国创业者用GPT-4更多，但因为调用GPT-4成本高，这种模式不长久，我们要找的是能把大模型像水、电、煤一样接入社会的基础设施。

就像4G通信技术的普及曾催生移动互联网原生应用，比如滴滴、拼多多、大众点评、美团、小红书等，我们相信，AI时代也会诞生AI原生的Super APP。在DeepSeek出来之前，受基础模型性能与成本的双重制约，当时大家觉得这个Super APP很难出现。

问：为什么？

宋春雨：

用户对基础模型还没有培养起高度的使用粘性。比如在DeepSeek推出之前，豆包拥有1亿到1.5亿用户，但DeepSeek上线后，大量用户开始迁移。这也正是我特别佩服梁文锋的地方——他专注打磨基础模型，确保每一代模型都保持领先，只要模型足够好，客户自然会来。

问：你怎么评价梁文锋？

宋春雨：

他是我心中最完美的AGI创业者，初心纯粹，笃定AGI方向。

多模态是下一代大模型明确方向

问：听说咱们今年的行研已经结束了，与去年比，我们在大模型和AI领域得出结论有哪些变化？之前您认为开源大模型可能落后于闭源，Deepseek大火后，您的看法有了哪些改变？

宋春雨：

今年标志着一个新时代的开始，整体AI发展正在加速迈向硅基智能。以Deepseek为代表的开源大模型崛起，反映出AI普惠趋势明显加快。

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我们得出三个主要结论。第一，去年我们在分析AI大模型格局时认为开源与闭源各占五成。Deepseek最大的价值是AI普惠了，AI普及加速，这会让开源和闭源模式变成八二开，开源大模型占比80%，闭源大模型占比20%。

Deepseek的开创性贡献体现在两方面，一是其不仅开源了推理模型，还大幅降低了模型部署成本，加速了智能体和AI应用的普及。同时，Deepseek在工具链、数据链以及调用性方面更透明，也促进了智能体之间的协作。例如，像Manus

这样的平台，使得多个智能体协同完成复杂任务成为可能。

第二，在大模型和AI领域，中国和美国已成全球两大核心力量，代表当前AI发展的最高水平。由于大模型高度依赖数据，主权AI的逻辑依然成立。

第三，Deepseek带来AI普惠后，下一阶段会有智能体的大爆发，垂域智能体和通用智能体会加速进化。在物理世界，我们看大模型对物理世界的影响主要是两个方向，一是车的自动驾驶，二是具身智能。会出现基于物理世界真实数据和仿真数据的专属具身智能大模型。

问：现在行业对具身智能判断两极分化，你怎么看？

宋春雨：

我个人认为具身智能是物理世界进化的终极形态。首先，在有限场景的泛化，比如工厂内的分拣工作，两年内能产生ROI；其次，未来的机器人将呈现多样化共存的状态，它们不一定是人形的，可能是轮式的，或者配备的不是五指灵巧手，而是简单的夹具等形式。

问：和第一波具身智能创业者相比，这波创业者有何不同？

宋春雨：

第一波创业者大多来自高校教授，而这波创业者很多都具有产业背景，比如创业者本身在智能驾驶公司、或者在特斯拉等工作过。

问：智能驾驶现在处于哪个阶段？

宋春雨：

智能驾驶现已进入快速收敛期，自动驾驶肯定是具身第一个成功的商业化成功的场景，毕竟自动驾驶本质上就是一种“四轮机器人”。

自动驾驶已经迎来了类似iPhone的突破时刻，这一进展主要由视觉大模型驱动，然而具身智能落地应用仍需进一步演进。在中国，自动驾驶领域的创业公司会进一步收敛集中。由于特斯拉的FSD在国内缺乏数据训练支持，这对中国的自动驾驶企业来说是一个机会。一旦这些企业能够提供超越用户体验门槛的产品，就会对市场产生重大影响。