DeepSeek 融资后，大模型领域会有什么新格局？

最近业界都在传，DeepSeek 进行了目标可能高达 500 亿人民币的首轮融资，将刷新中国大模型公司单轮融资最高纪录。据我了解到的消息，是不是 500 亿的规模虽然无法确定，但其首轮融资金额已打破纪录并严重超募，成功完成首轮融资已成定局。 那么，今天这样的形势下，中国大模型玩家的未来格局是什么样的？甚至未来市场上能有多少家大模型玩家？这些玩家将如何构成？其实挺值得讨论一下。 竞赛规则和目标越来越明确 先说个业界的共识：Scaling law 并没有到头， 「更多维度的数据，更高质量的数据工程，更大的算力带来的更庞大的基模，还在给模型能力带来快速增长，甚至这种能力的成长还没有看到边界。」这基本上是现阶段硅谷一线 Researcher 的共识。 这种共识代表着某种「确定性」，这意味着提升模型智能水平，在一定程度上从一个高风险的科学探索问题，开始更靠近一个高投入的工程和资本问题。只要有足够的数据、算力和工程执行力，持续投入就能换来相对可预期的智能提升。 与此同时 智能本身也逼近了一个临界点——智能程度足以实现自进化。 Anthropic Claude Cowork 的代码全部由 Claude Code 产出，并在十天中完成。用当前最先进的智能生产力，投入下一代智能的迭代，这种模型能力到达某种临界点后，可用于提升下一代模型的训练效率或数据质量的现实，开始给人一种近乎「左脚踩右脚」的梯云纵的想象。 相信中国模型领域应该也已经迅速形成了两个共识： 一方面，无论大厂还是创业公司，都必须拼尽全力， 尽快跨过这道临界点 。跨不过去，差距将被彻底拉开，牌桌就没有你的位置。 另一方面，这并不是靠一代、两代模型 SOTA 就能赢得的比赛。它是一场星际飞行，在一个足够长的时间里，玩家们比拼的是 持续的加速度 ，而非某一次的冲刺加速。这意味着，你需要足够大的「能量池」，才能留在竞赛里。 模型 将 不只是 现有 巨头的游戏 训练模型需要巨大的资源消耗，上顶级模型牌桌的入场券大概就得 10 亿美元级别。这笔钱，依靠一级市场的融资已经非常不易。但这很可能仅仅是「起步价」。 真正的考验在于，你是否具备「百亿甚至千亿美元」级别的持续投入能力。这笔钱大概率无法单靠融资，它可能来自两个核心支柱之一： 一个能持续产生巨额利润的强大业务，或是能被资本市场长期、海量注资的信心。 虽然模型一度被认为是独属于「巨头」的游戏，但随着这场游戏的确定性和「规则」逐渐明确，反而现在有一些新玩家在入场，他们未必是传统意义上的巨头，但是他们也有强烈的入场动力。 这背后的思考是， 基础 大模型并非一个产品，而是这个时代的「工业母机」。 拥有自主、可控、持续迭代的模型能力，相当于在新时代拥有了自己的核心工业体系。反之，如果完全依赖外部模型 API，就像你只能做来料加工甚至是服务业，而不拥有核心的工业体系，那么无论你的应用层业务多么繁荣，都会面临「空心化」的问题，沦为他人工业链条中的一环。当然，更大的问题是你也会严重缺少在新时代开疆辟土的「工业能力」。 基于此，中国的模型牌桌上可能将会有三类玩家： 第一类玩家是科技巨头，例如阿里、字节、腾讯。 他们的核心优势并非单纯的资本，而是他们都有着非常强大的主营业务。 这种优势对于训模型的重要性，可以从「云」的发展中窥见：阿里云之所以能成为亚洲第一云，根源在于它诞生于双十一的极限交易洪峰中，是被自有业务的极端场景「逼」出来的基础设施。亚马逊 AWS 也是如此。 所以科技巨头作为第一梯队的核心优势在于他们强大的「A 面」——电商、社交、内容等庞大的主营业务，是「B 面」模型引擎的天然训练场与价值出口。 对科技巨头而言，投入模型研发并非选项，而是必须。放弃自研模型，就意味着平台「空心化」，将未来的「工业主权」拱手让人，这是他们绝对无法接受的。 比如之前比较被大家忽视的腾讯，其最近的模型虽然还没有 SOTA 到引人注目，但已经看得出在快速追赶和提速。按照这种发展趋势，未来也一定是不可忽视的力量。 第二类玩家是 MiniMax、智谱、月之暗面、阶跃星辰这类模型创业公司。 他们是本轮浪潮中最敏锐的先行者，他们因模型而来，也 all in 模型，凭借技术信仰和敏锐的执行力，在模型能力上紧咬前沿。 作为新兴公司，他们的优势理应体现在更高的组织效率、更敏捷的执行力，以及在技术上的原生「天赋点」，能以相对更优的效率取得成果。 但他们面临的挑战也显而易见：如何解决持续长跑的燃料问题？因此长出一个强大的 A 面业务一定是值得追求的。 例如相对于 OpenAI，Anthropic 最近一年多来在硅谷更受推崇，就是因为它凭借 Claude Code 等产品迅速建立起了强大的 A 面，展现了从第二类向第一类玩家迁移的趋势。 在全球化中寻找出路或许 是一个要探索的方向。 毕竟在中美两大市场之外，广阔的全球市场提供了巨大空间。将模型能力或基于模型的产品，像电力一样输出到全球不同角落，用一定的价值循环做支点，驱动模型引擎的持续迭代，形成价值闭环。这条路不容易，但概率不为零。 相对于我们比较熟悉的前两类， 第三类 玩家也很值得讨论。 这类玩家是战局中最值得关注的变量。他们虽然没有巨头的体量，但具备几个典型的特征： 较高的利润率、可观的利润规模、有砸几十亿美元的投入决心，以及创始人 自己 对大模型领域足够深的投入 ，在技术决心和业务决定上的极度笃定 。 DeepSeek 就是这类里最独树一帜的代表。它正是基于幻方量化在长期量化交易业务中锤炼的 AI 与超算技术能力而创立，也得益于幻方量化这个坚实业务 A 面的支撑，加之创始人梁文峰兼具决心、意愿与模型领域的能力，使 DeepSeek 成为了业界不可忽视的力量。 但当所有人都意识到模型是一场长跑时，仅靠一个中型 A 面业务的利润支撑是不足的。因此，这也解释了 DeepSeek 走向融资就是一种必然选择。 此外，DeepSeek 之所以受到大力加持，还在于其 独特的战略站位 。首先 DeepSeek 在开源路线上已经在建立初步的生态，实际上带动了硅基流动、无问芯穹等公司的存在。同时，在所有国内大模型公司里，DeepSeek 也是与国产算力生态整合最为积极和坚定的。毕竟对于其他巨头和创业公司而言，这是一条充满不确定性与挑战的、让他们很难 all in 的道路，但 DeepSeek 做出了这个选择，使其在事实上承载了部分与国家科技战略相关的使命。这种与国家战略的深度共振，超越了单一的商业业务，构成了其更宏大、也更稳固的一个「A 面」。 这不仅仅意味着 DeepSeek 可能获得不亚于大厂的持续资源能力，也意味着开源模型领域的进一步能力加强，成为了中美闭源大模型之外的一股对冲力量。 其实我还有一个大胆的推测，大模型玩家中，可能 还有一个 值得重点关注的是 米哈游创始人之一的蔡浩宇创立的 AI 公司 Anuttacon ，其近期发布的 LPM 1.0 表演模型可能只是一道「前菜」。据传蔡浩宇在 LLM 上的专注投入已经开始一段时间了。 另外的一个证据是在米哈游 4 月 17 日的官方校招信息中，已明确开始为「基础大模型」举办技术分享暨顶尖校招生招募，并清晰地指出这是基于「自研 Foundation Model」。更