
来源:DOIT传媒
导读
DeepSeek近期动作不断,一边悄悄更新界面,一边推进算力适配,每一步都戳中当下国产AI的核心痛点。
4月8日凌晨,DeepSeek网页版和App悄然新增了“快速模式”与“专家模式”入口,带图标的“视觉模式”也在灰度测试中。外界普遍认为,这是为即将发布的新一代V4模型做铺垫。而同步推进的另一条“暗线”,则是V4与华为昇腾AI芯片、CANN架构的全栈深度适配,目前已进入最终调优阶段,四月底将推商用版本。这并非简单的模型搬家,而是从底层算子到算力调度的全链路协同优化。
分层模式的背后:
算力焦虑与AI叙事的变局

DeepSeek的分层模式,本质上是一种“按需调用算力”的成本控制机制。快速模式应对日常对话,专家模式攻坚复杂推理,这种精细划分,直指当下整个行业的核心矛盾——算力供给的增速,已远远跟不上Token消耗的指数级膨胀。
截至2026年3月,中国AI大模型日均Token调用量已突破140万亿,较2024年初增长超千倍。
Anthropic近期对Claude订阅服务动刀,限制高消耗的第三方集成,只因有用户以200美元订阅费烧掉5000美元算力。前DeepSeek核心成员罗福莉精准点破:真正的出路不是更便宜的Token,而是高效模型与合理框架的协同。DeepSeek自身也饱受算力阵痛,今年已发生7次大规模服务中断,分层既是分流减压,也是付费体系搭建的前奏。
更值得关注的是,DeepSeek“断更”的这一年里,中国AI的叙事已从单点突破转向“中国团、中国链、中国环”的体系化竞争。 字节、阿里、腾讯、百度组成的“四大厂”,加上冲刺上市的“六小虎”,构成了一个具有集群竞争力的产业军团。从芯片算力到应用生态的全链贯通,再到产业、应用、资本三个闭环的初步成形,市场格局早已不是一家独大的局面。与此同时,编程、多模态、智能体、OpenClaw(小龙虾)四波浪潮接连涌过,DeepSeek更多时候只是作为底层的“脑子”被调用,而非生态的构建者。市场的注意力与开发者的热情,正在被快速分流的浪潮所稀释。
V4的蓄力:技术前奏与“搞个大的”期待

外界对DeepSeek V4的期待之所以如此焦灼,并非仅仅因为V3/R1发布已逾一年,更因为近期密集的论文发布与技术信号,指向了一场深度的模型原理探索。
从2025年底的V3.2版本,到今年初集中放出的mHC、Engram、DualPath三项核心架构论文,DeepSeek的研发呈现出覆盖架构创新、推理效率、多模态与智能体能力的立体化推进态势。
- mHC旨在突破万亿参数模型训练中的深层网络稳定性瓶颈;
- Engram通过条件记忆机制挑战传统Transformer“无状态”推理的限制;
- DualPath则针对智能体推理的存储带宽瓶颈,用纯软件优化实现近两倍的效率提升。
这些被视作V4技术前奏的工作,加上对原生多模态、百万级上下文、跨工具记忆保持等能力的铺垫,都暗示着DeepSeek在“沉寂期”里,正试图从底层原理上重构模型的能力边界。
这也呼应了行业的深层呼唤:人民想念的,不是又一个聊天的AI,而是一个能推动全行业降本增效、能在国产算力上跑出世界级水准的“原力智能”基座。 在OpenAI与Anthropic激战正酣、全生态竞争门槛已升至千亿美元级的当下,DeepSeek需要的不是跟随,而是代际跨越。
从Token经济到智能分层:
精打细算成为新常态

英伟达CEO黄仁勋今年3月在GTC 2026大会上首次提出“Token经济学”,将Token定义为新的大宗商品。未来,Token会像水电一样成为基础服务,但其价值将出现明显分层:服务于日常简单任务的“糖水智能”趋向薄利多销,而以量取胜;面向企业生产力、复杂科研的“原力智能”则将因其高价值保持溢价。
DeepSeek此番双向发力——全栈适配昇腾解决“算力卡脖子”与成本问题,分层调度解决“无效算力消耗”问题——恰好踩在了行业从“免费烧钱换用户”向“算力精细化运营”转型的节拍上。阿里云、腾讯云启动算力涨价,智谱多次提价,甚至连Anthropic和OpenAI都在收缩战线、聚焦核心服务。AI赛道的增长神话退去后,“算账”成了最核心的事。
DeepSeek的这波操作,既是应对自身算力焦虑的务实之举,也是为后续商业化铺路的战略卡位。无论V4最终是否能“搞个大的”,它正在尝试解答的,正是当下国产AI最现实的命题:如何在有限资源下,让智能变得既强大又可负担。 目前,V4的昇腾版本还在调优,专家模式已开放,视觉模式仍在灰度,后续进展值得持续关注。这不仅是DeepSeek一家的动向,更是中国AI产业转向精打细算、深耕细作的一个缩影。
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- 安联(Allianz):2025 新势力崛起:全球芯片战争与半导体产业格局重构研究报告(33 页)
- IMT:2025 具身智能(Embodied AI)概念、核心要素及未来进展:趋势与挑战研究报告(25 页)
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- 《面向科学发现的智能体人工智能:进展、挑战与未来方向综述》
- 全国机器人标准化技术委员会:人形机器人标准化白皮书(2024 版)(96 页)
- 美国国家科学委员会(NSB):2024 年研究与发展 - 美国趋势及国际比较(51 页)
- 艾昆纬(IQVIA):2025 骨科手术机器人技术的崛起白皮书:创新及未来方向(17 页)
- NPL&Beauhurst:2025 英国量子产业洞察报告:私人和公共投资的作用(25 页)
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- AGI 智能时代:2025 让 DeepSeek 更有趣更有深度的思考研究分析报告(24 页)
- 2025 军事领域人工智能应用场景、国内外军事人工智能发展现状及未来趋势分析报告(37 页)
- 华为:2025 鸿蒙生态应用开发白皮书(133 页
- 《超级智能战略研究报告》
- 中美技术差距分析报告 2025
- 欧洲量子产业联盟(QuIC):2024 年全球量子技术专利态势分析白皮书(34 页)
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- 兰德公司:2025 灾难性网络风险保险研究报告:市场趋势与政策选择(93 页)
- GTI:2024 先进感知技术白皮书(36 页)
- AAAI:2025 人工智能研究的未来报告:17 大关键议题(88 页)
- 安联 Allianz2025 新势力崛起全球芯片战争与半导体产业格局重构研究报告
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- 兰德公司:迈向人工智能治理研究报告:2024EqualAI 峰会洞察及建议(19 页)
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