近日，DeepSeek发布最新开源模型OCR;3B规模、指数级效能变革、大道至简，被硅谷夸疯了。

DeepSeek新模型被硅谷热捧，核心在于用低成本+开源+技术突破”打破了行业惯性。

像DeepSeek-R1仅花600万美元、2000个英伟达芯片就实现比肩OpenAlo1的推理性能，成本远低于国外亿级投入;DeepSeek-0CR更用“视觉压缩文本”思路，3B参数模型就解决大模型处理长文本的算力难题，单GPU每天能生成20万页训练数据，压缩率10倍内准确率达97%，还被猜测开源了谷歌Gemini的核心技术。

这种“以小博大”的高效能路线，加上完全开源让全球开发者可复现(如伯克利、HuggingFace很快成功复现)，与OpenAl等闭源巨头形成鲜明对比，自然引发硅谷惊叹。

这些模型将从三方面影响大模型发展:一是推动“低成本高效训练”成趋势，让中小团队也能参与核心研发，打破算力垄断;二是加速开源生态扩张，倒逼闭源厂商调整策略像Meta可能会更重视开源模型迭代;三是启发技术方向，比如“视觉-文本融合”“纯RL训练推理能力”等思路，为解决长上下文、推理效率等痛点提供新路径。

对我来说，将关注两类机会:一是直接布局深耕开源大模型的企业，尤其是有算法优化能力、能降低训练成本的团队;二是关注产业链配套，比如为高效训练提供硬件支持的GPU厂商、做模型压缩或推理优化的技术公司，不过要注意开源领域竞争激烈，需聚焦有核心技术壁垒和实际落地场景的标的。

我认为DS的高效性，GPU利用率的提高，只会让AI的应用更加广泛，整体行业出现广泛性应用的时刻也就临近了。

#DeepSeek、寒武纪同步发布引关注#

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