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DeepSeek怎麼賺錢?梁文峰的10萬億美元戰略

2026-05-24 | 來源: AI普瑞斯 | 轉到微信 | 有2人參與評論 | 字體: 放大縮小 | 收藏 | 打印

他們從“第一性原理”（First Principles）出發，發明了全新的 GRPO 算法，取代了在強化學習（RL, Reinforcement Learning）中雖然占據統治地位、但實現成本極高的 PPO 算法。

他們摸索出了基於驗證獎勵的強化學習（RLVR, Reinforcement Learning from Verified Rewards），並將其作為提升模型推理能力的殺手鑭。

他們通過“多 Token 預測”（MTP, Multi-Token Prediction）提出了一種絕妙的投機解碼（Speculative Decoding，一種通過預判後續單詞來加速大模型生成速度的技術）策略，同時還讓訓練信號變得更加密集。

他們完美打造了“零氣泡”（Zero-Bubble）流水線並行技術，把有限的 GPU 資源壓榨到了極致。

他們開源了專家負載均衡器（Expert Load Balancer），讓所有人都能輕松部署混合專家模型。特別是通過“寬專家並行”（Wide Expert Parallel）策略，模型可以在大批次下運行，使得服務成本大幅降低。

他們發明了 MLA、DSA、CSA 和 HCA 等一系列魔改注意力機制的技術，極大地縮減了 KV 緩存（KV Cache，大模型推理時用於存儲歷史對話記憶的顯存空間）的需求，讓計算需求在面對無限拉長的上下文時幾乎保持恒定。

他們發明了 Engram（印跡模塊），實現了用內存換算力的神奇操作。

他們發明了 mHC（修正超連接），解決了模型體量暴增時的訓練穩定性難題。這個創新清單還能一直列下去……

消息稱DeepSeek擬融資500億元,梁文鋒或參與出資

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在英雄之旅這個最經典的敘事結構裡，主角一開始並不知道自己的終極使命是什麼。他是在一路上摸爬滾打，逐漸領悟了偉大的天命，然後排除萬難去完成它。在這個過程中，他會遇到無數的冷嘲熱諷，但他選擇無視；他會遇到不懷好意的對手；他本身也有致命的弱點或短板——但他最終戰勝了自我，達成了使命。他直面那些看似無法逾越的難關，卻總能巧妙地結盟、精明地整合寶貴的資源。這就是為什麼觀眾會不自覺地為英雄搖旗呐喊。這也是為什麼 DeepSeek 在贏得全球無數粉絲狂熱追捧和尊敬的同時，也招來了不少爭議。

接下來我將為你詳細拆解，DeepSeek 在這條路上已經走得足夠遠，並且已經窺見了他們的終極宿命：他們的格局根本不是賣什麼編程訂閱，而是去撬動一個價值 10 萬億美元的中國 AI 硬件生態圈，並以此順理成章地讓自己斬獲 1 萬億美元的市值。在這個過程中，他們甚至還會順手幫一把西方硬件生態中的一眾新玩家。

歡迎大家探討與指正。

先來算一筆好玩的 KV 緩存賬：

來看看知名半導體分析機構 @SemiAnalysis_發布的這條非常及時的推文：

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共有 2 人參與評論 (其它新聞評論)

評論1	游客 [愛.能.外.箸]	2026-05-25 03:21
10萬億美元？蛋糕有那麼大？咋不說60萬億，全球60億人平均每人給他貢獻1萬美元？反正傻貨們不會算賬，吹唄！贊踩 1 回復 0