Overview
DeepSeek（深度求索）是中国量化私募幻方量化旗下的 AI 研究团队，2023 年底以开源大模型进入公众视野。其核心标签是以极低成本训练出接近或比肩顶级闭源模型的性能，2025 年初的 DeepSeek-V3/R1 曾引发全球市场对英伟达高端 GPU 需求逻辑的剧烈重估。公司未融资、未上市，商业模式以 API 服务和开源生态为主，在投资语境下的重要性主要体现为中国 AI 技术路线的验证者和全球算力需求叙事的压力测试工具。
Landscape
DeepSeek 的核心驱动变量围绕技术迭代节奏、算力效率边界与地缘政治约束三条线展开。
技术迭代与模型能力是其存在感的来源。2026 年 4 月 25 日发布的 DeepSeek-V4 系列 包含两款 MoE 模型：DeepSeek-V4-Pro（1.6T 总参数 / 49B 激活）和 DeepSeek-V4-Flash（284B 总参数 / 13B 激活），均支持 1M 上下文长度与最大 384K 输出长度。架构上首创结合 CSA（压缩自注意力）与 HCA（混合上下文注意力）的混合注意力机制及 mHC 技术，官方称推理与长上下文效率较前代大幅提升。V4-Pro-Max 模式在 Agentic Coding 基准测试中取得顶级表现，官方定位为「当今最佳开源模型」。API 兼容 OpenAI 与 Anthropic 格式，并提供思考/非思考模式切换。原有模型名 deepseek-chat 与 deepseek-reasoner 将于三个月后停用，显示产品线的明确升级换代。
多模态能力出现实质性突破。2026 年 4 月 30 日，DeepSeek 开始灰度测试「识图模式」，作为与「快速模式」「专家模式」并列的独立入口，支持上传图片进行深度图像分析与描述，而非简单 OCR。2026 年 5 月 1 日，DeepSeek 发布多模态技术报告，披露视觉原语思考代码，为灰度测试中的识图模式提供了方法论层面的技术背书，表明其视觉理解能力并非简单的模型拼接或外包方案，而是原生架构的一部分。这一进展验证了此前 Landscape 中传闻的视觉模型方向，将竞争维度从纯文本扩展至视觉理解领域。若该功能全面开放并与 V4 系列的推理能力结合，DeepSeek 将切入图像/视频理解、文档解析、视觉 Agent 等增量场景，直接挑战 GPT-4V、Gemini 等多模态闭源模型的定价权。但当前为灰度测试阶段，实际性能、API 开放节奏及定价策略尚不明确，需观察正式版发布后的市场反馈。
这一发布直接冲击 NVDA 主导的「算力即护城河」叙事：若 1.6T 参数的 MoE 模型能以远低于 GPT-4/GPT-5 级别的训练成本达到顶级性能，则市场对每美元算力产出的预期将被系统性上修，高端 GPU 的不可替代性边际下降。但分歧在于，效率提升是否等同于总需求萎缩——历史经验（如移动互联网时代的云计算）显示，成本下降往往触发应用爆发，最终扩大总算力消耗。当前市场对此无定论，可观测的验证条件是：光模块 等 AI 基础设施的订单增速是否在未来 2-3 个季度出现结构性放缓，抑或因推理需求扩张而维持韧性。
定价策略与生态扩张是新增的关键变量。DeepSeek 于 2026 年 4 月 26 日宣布 全系列 API 输入缓存命中价格降至原有价格的 1/10，V4-Pro 在此基础上叠加限时 2.5 折（原定于 5 月 5 日结束），最终缓存命中价低至 0.025 元/百万 Tokens（V4-Flash 为 0.02 元/百万 Tokens）。2026 年 4 月 29 日，DeepSeek 宣布将 2.5 折优惠延长至 5 月 31 日，这一调整具有双重信号：一是成本结构优势的可持续性超预期——若折扣可维持五周以上而非最初的一周，则其推理效率的叙事可信度显著增强，而非短期营销噱头；二是主动价格战的战略决心，以更长窗口期锁定开发者迁移成本。同日，阶跃星辰 开放平台发布 Step Plan 智能路由方案，将轻任务分配至自研 Step 3.5 Flash、复杂推理交由 DeepSeek V4 Pro，无需手动切换且统一支持多模态调用，额度复用现有体系。这是国内头部模型平台首次将 DeepSeek 模型作为默认复杂推理层嵌入自身产品架构，表明 DeepSeek 正从「被接入的第三方选项」向「基础设施层默认组件」演进。此前 OpenClaw 已发布 v2026.4.24 引入 V4 系列并优化 Agent 功能，工具链的密集适配节奏持续。2026 年 5 月 4 日，OpenClaw 发布 v2026.5.2，重写插件架构并优化 V4 系列接入性能，同时新增 xAI Grok 4.3 支持，显示其将 DeepSeek 与闭源模型并列为核心基础设施的持续投入。同日，商汤科技 SenseNova 平台推出 Token Plan 服务，将 DeepSeek-V4-Flash 纳入免费公测档位（每 5 小时 150 次调用），与自有 6.7 Flash-Lite、U1 Fast 模型并列，并通过 Hermes Agent 与 OpenClaw 快速接入。这是继阶跃星辰后第二家国内头部 AI 平台将 DeepSeek 模型嵌入官方服务矩阵，且以「免费公测」形式降低开发者试用门槛，进一步加速生态渗透。但需注意，5 月 31 日后的定价是否恢复原价或仅部分回调，仍是观察其真实成本结构的关键窗口；若再次延长或转为常态折扣，则对闭源厂商定价压力的结构性将大幅上升。
供应链自主化出现新进展。根据官方文档，DeepSeek V4 的细粒度专家并行（EP）方案同时在英伟达 GPU 和华为昇腾 NPU 上完成验证。这意味着其训练/推理框架已具备跨平台部署能力，降低了对单一芯片供应商的依赖。若昇腾 NPU 的量产与集群效率经实际验证，则 NVDA 在中国 AI 市场的「不可替代性」叙事将进一步承压，AMD 及国产芯片的替代空间打开。但当前昇腾的实际性能与 CUDA 生态成熟度差距仍大，跨平台优化是否仅为「可用」而非「高效」，需观察实际部署案例。
地缘政治与供应链约束构成上行风险。美国对华 AI 芯片出口管制持续收紧，4 月 22 日美国众议院外交事务委员会通过《硬件技术控制多边协同法案》等多项出口管制法案。DeepSeek 的训练基础设施依赖 AMD、华为昇腾等替代方案或存量 NVIDIA 芯片。V4 系列的发布及昇腾 NPU 验证表明其至少在当前约束下仍具备迭代能力，但若未来管制扩大至云算力租赁或模型权重分发，其开源生态的可持续性将面临考验。此外，中国宏观政策对平台经济与科技创新的态度（中国宏观）也影响其长期运营环境。
市场当前的事实分歧集中于：一方认为 DeepSeek 代表了 AI 模型的「边际成本趋零」趋势，将压缩所有闭源厂商的定价权和算力产业链的利润率；另一方认为其效率突破恰恰验证了 Scaling Law 的另一种表达——即通过架构创新（MoE、注意力机制优化）而非单纯堆叠晶体管来实现性能跃升，最终仍需先进制程与封装能力支撑，NVDA 的 CUDA 生态与 CoWoS 产能仍是瓶颈。双方的事实依据分别是：DeepSeek 的 API 定价持续低于 OpenAI 同级模型且主动发起限时折扣、缓存命中价降至 0.025 元/百万 Tokens，且折扣期从一周延长至五周以上（成本侧证据），以及其训练集群仍依赖大量 GPU/ASIC、昇腾 NPU 验证尚处早期（供给侧证据）。
可观测的变化条件包括：（1）5 月 31 日后 V4-Pro API 定价是否回调及回调幅度——验证成本优势的真实边界；（2）DeepSeek-V4 的实际采纳率——第三方平台接入数量、API 调用量增速，特别是是否出现更多如阶跃星辰 Step Plan、商汤 Token Plan 级别的深度整合；（3）闭源厂商的定价反应——OpenAI GPT-5.5 系列是否跟进下调 API 价格或缓存定价；（4）算力产业链订单——光模块、HBM、先进封装等环节的 2026 年 Q2-Q3 指引是否下调；（5）昇腾 NPU 实际部署规模——是否有公开的大型集群训练/推理案例；（6）地缘政策变动——美国是否将 DeepSeek 列入实体清单或限制其模型下载；（7）多模态视觉模型进展——灰度测试的识图模式何时全面开放、是否支持 API 调用、定价策略如何，技术报告中的视觉原语思考代码是否转化为可量化的性能优势，以及是否发布独立视觉模型扩展至视频理解领域。