「AI 的安卓時刻」，正在到來。

一個最直接的證據是，DeepSeek 正在以前所未有的速度，迅速擴大它在全球范圍內的生態圈——尤其是在中國。

2025 年 1 月底，在 DeepSeek 所引發的重大行業關注和超級輿論風暴下，美國三大科技巨頭英偉達、微軟、亞馬遜先后宣布接入旗下服務到 DeepSeek。

以此為起點，DeepSeek 在中國已經掀起了一場聲勢浩大的 DeepSeek 生態擴張運動。

實際上，進入到 2 月份，包括華為、百度、騰訊、阿里、京東、字節（火山引擎）等云計算大廠，都先后在 2 月份宣布接入到 DeepSeek。

與此同時，包括芯片、操作系統、算力設備等在內的眾多行業，也紛紛瞄準 DeepSeek 進行相應的適配或接入，大有爭先恐后之勢。

更令人關注的是，除了 DeepSeek 官方和官方 App 已經開放的 C 端個人用戶服務，不少與 C 端客戶關系密切的領域也已經接入到 DeepSeek……

截至到 2 月 10 日，吉利、極氪、嵐圖、智己、寶駿、零跑、長城、深藍、奇瑞等一眾車企的智能座艙已經宣布接入到 DeepSeek。

甚至連華為、榮耀、OPPO、vivo、魅族這樣的智能手機廠商，也都官宣接入到 DeepSeek。

DeepSeek 生態擴張的速度如此迅猛，聲勢如此浩大，影響如此廣泛——以至于在這樣的時間節點，這個問題依舊值得反復思考：

DeepSeek 的爆火，究竟意味著什么？

并非 0-1 創新，但足以震撼世界

自 DeepSeek-V3 大模型和 DeepSeek R1 推理模型相繼在 2024 年底和 2025 年年初發布以來，DeepSeek 已經贏得了眾多國內外技術人士和商業人物的高度評價。也早已經破圈到地緣政治的范疇，引發全球輿論關注和討論。

不過在眾多的討論者中，《黑神話·悟空》出品方游戲科學的創始人兼 CEO 馮驥對于 DeepSeek 的評價最為令人注目，他表示：

DeepSeek，可能是個國運級別的科技成果。

在馮驥給出的關于 DeepSeek 中，強大和便宜是排名前兩位的標簽。其中的強大，指的是 DeepSeek-R1 擁有比肩 OpenAI-o1 的推理能力。

而便宜，則是指它的訓練成本。按照 DeepSeek 官方在開源論文中給出的實際描述，DeepSeek-V3 的訓練成本僅為 500 多萬美元，比 OpenAI 少了不止一個數量級。

不過需要明確的是，DeepSeek 并不是從 0 到 1 的創新。

如果從大模型底層算法的角度去追溯，DeepSeek 推出的一系列模型，還是基于 Google 在 2017 年提出的 Transformer 架構來實現——這一點與 OpenAI 的 GPT 系列模型是一致的。

但不同之處在于，在具體的實現路徑上，DeepSeek 進行了一系列的算法和工程創新。

具體來說，DeepSeek 采用了 MoE 專家模型（有意思的是，MoE 專家模型也是由 Google 率先提出）、低秩注意力機制、強化學習、小模型蒸餾、FP8 混合精度等工程創新，并由此低得多的成本實現了類似于 OpenAI-o1 的成果。

以強化學習為例，根據面壁智能聯合創始人兼首席科學家劉知遠的說法，DeepSeek 可能是全球首個能通過純粹的強化學習技術復現 OpenAI-o1 能力的團隊，并且還把這種能力開源了。

他表示，DeepSeek-R1 創造性地基于 DeepSeek V3 這個基座模型，通過大規模強化學習技術，得到了一個純粹通過強化學習增強的強推理模型，即 DeepSeek-R1-Zero，這具有非常重要的價值。

因為在歷史上幾乎沒有團隊能夠成功地將強化學習技術很好地應用于大規模模型上，并實現大規模訓練。

不僅如此，DeepSeek-R1 所采用的強化學習技術，不僅局限于數學、算法代碼等容易提供獎勵信號的領域，還能創造性地將強化學習帶來的強推理能力泛化到其他領域；比如說用戶在體驗 DeepSeek 的寫作能力，能夠很容易感受到其強大的深度思考能力。

實際上，DeepSeek 在創新過程中，所采用的眾多算法方案，并非是百分之百原創而來，其中不少還是基于類似于 Google、微軟這樣的美國 AI 企業和 AI 學者提出的相關理論進行工程落地。

但是，以實現接近 OpenAI-o1 的能力為目標，能夠將相關論文和理論進行工程落地，找到正確的路徑并最終取得成功，這本身就是非常極為困難的事情——即使是 AI 技術大牛云集的美國 AI 相關企業，也沒能實現。

但這一次，來自中國的 DeepSeek 實現了。

就連諾貝爾獎得主、AlphaGo 之父、Google 旗下 DeepMind CEO Demis Hassabis 也承認，DeepSeek 可能是他「見到過的來自中國的最好的作品」，它展示了出色的工程能力。

可以說，盡管并非是完全原創，但是 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 本身，已經體現出了 DeepSeek 在算法架構和工程實現上的系統級創新能力——就算不是從 0 到 1，也完全可以說是從 0.X 到 1 了。

而這種能力，毫無疑問是世界級的。

所以，如果從理性的角度來看待，DeepSeek 成功的本質，是一群中國技術人員基于全球人工智能發展的智力和技術成果進行系統級工程落地創新的成果，也是由中國企業在 AI 全球化的土壤上培育出的美味果實——這當然值得慶賀。

畢竟，在以往的類似于互聯網、移動互聯網的這樣的技術和商業浪潮中，往往是美國人扮演從 0 到 1 的技術創新角色，而中國人則更善于在應用端進行從 1 到 100 的推廣普及。

但在從人工智能到 AGI 這一波技術浪潮的發展中，DeepSeek 開始由下及上，動搖美國在 AI 技術領域的絕對原創優勢。

更何況，DeepSeek 還采用了一個商業層面的絕對殺招：開源。

就連 DeepSeek 的對手，也在擁抱它

由于 DeepSeek 本身所采用的開源模式，自從 DeepSeek-R1 發布以來，在全球科技圈，已經掀起了一場史無前例的擁抱 DeepSeek 浪潮。

讓人沒想到的是，率先擁抱 DeepSeek 的是 OpenAI 的背后大金主——微軟。

2025 年 1 月 29 日，微軟宣布 DeepSeek-R1 已經在微軟的 AI 平臺 Azure AI Foundry 和 GitHub 可用， 開發者可以用新模型進行測試和構建基于云的應用程序和服務。

隨后在 1 月 30 日，亞馬遜也表示 DeepSeek-R1 模型可以在 Amazon Web Services 上使用；同一天英偉達宣布 NVIDIA NIM 已經可以使用 DeepSeek-R1 模型。

這三家美國科技巨頭前后接入 DeepSeek，不僅僅是對 DeepSeek 的高度認可和有效背書，也由此引發國內云計算市場全面擁抱 DeepSeek 的熱潮。

來看一下具體的時間線：

2 月 1 日，華為云宣布，硅基流動和華為云團隊聯合首發并上線基于華為云昇騰云服務的 DeepSeekR1/V3 推理服務。

2 月 2 日，騰訊云宣布，DeepSeek 全系模型一鍵部署，包括「滿血版」 671B 參數到輕量版 1.5B 參數都包括在內。

2 月 3 日，百度智能云宣布，百度智能云千帆平臺上架 DeepSeek-R1 和 DeepSeek-V3 模型，推出了超低價格方案，R1 模型輸入價格為 2 元每百萬 token，輸出價格為 8 元每百萬 token。

2 月 3 日，阿里云宣布，阿里云 PAI Model Gallery 支持云上一鍵部署 DeepSeek-V3、DeepSeek-R1。

2 月 4 日，京東云宣布，言犀 AI 開發計算平臺已支持 DeepSeek-V3、DeepSeek-R1 以及所有蒸餾小參數模型（DeepSeek-R1-Distill）的一鍵部署，支持公有云在線部署、專混私有化實例部署兩種模式。

2 月 4 日，字節跳動旗下火山引擎宣布支持V3/R1 等不同尺寸的 DeepSeek 開源模型，開發者可以通過火山引擎機器學習平臺 veMLP 和火山方舟引擎調用這兩種方式進行模型使用。

至此，包括華為、阿里、騰訊、百度、京東、字節跳動等一眾主流的云計算玩家，紛紛接入到 DeepSeek。

而除了這些大廠之外，包括移動云、聯通云、天翼云在內的三大運營商云也都接入到 DeepSeek——不僅如此，包括金山云、無問芯穹、青云科技、PPIO 派歐云、云軸科技在內的云服務廠商也都宣布適配及上架 DeepSeek 模型服務。

需要明確的是，包括華為、阿里、騰訊、百度、京東、字節跳動等國內科技大廠，實際上早就推出了自家的大模型，各家自成一派，也都在通過大模型的技術驅動來吸引開發者和更多云計算客戶。

但如今，它們也都紛紛擁抱 DeepSeek。

為什么？

一位行業分析人士告訴我們，各大云計算玩家之所以在自家已經推出大模型的前提下紛紛擁抱 DeepSeek，本質上還是因為 DeepSeek 的能力足夠優秀，它推出的 DeepSeek-R1 的推理能力已經比肩 OpenAI-o1，確實是比較強大，而且成本足夠便宜——它所采用的開源策略，也意味著更低的部署門檻。

另一方面，DeepSeek 在經過龐大的輿論聲量之后，已經成為國內 AI 技術的代表之作；在美國三大科技巨頭已經接入的情況下，各大國內云計算廠商的接入更像是跟進行業熱點、快速做出反饋以及吸引客戶的必要之舉，在這種情況下，「不接入 DeepSeek 反而有點掉隊了」。

實際上，DeepSeek 之所以能夠獲得一眾巨頭的擁抱，某種程度上也是由它作為一個大廠之外的第三方獨立開發商的身份決定的。

其中一個簡單的邏輯是，如果 DeepSeek-R1 是由阿里推出的，那么百度、騰訊等玩家就可能就不會選擇接入。

當然，由于它所采用的開源策略，DeepSeek 在大火之后，不僅僅在被國內外各大云計算廠商擁抱，也在被國內的各類算力芯片提供商、計算設備提供商、互聯網服務商、智能終端廠商所適配和擁抱。

這其中，包括華為、榮耀、OPPO、vivo、魅族在內的智能手機廠商，和包括吉利、極氪、嵐圖、長城、奇瑞、深藍、寶駿、智己、猛士等在內的智能汽車品牌，也都已經官宣接入擁抱 DeepSeek——它們在消費者層面的認知度更高，也會更加提升 DeepSeek 的知名度。

值得一提的是，面向普通用戶，DeepSeek 在官網和 App 都是可以免費使用的。

可以說，DeepSeek 的開源之火，已經燃遍了中國科技圈。

AI 的 iPhone 時刻 & AI 的安卓時刻

自 2012 年 AlexNet 橫空出世以來，人工智能技術的發展在十幾年的時間里，經歷了一個又一個發展節點——它們前后相序，引領著 AI 面向 AGI 進行進化。

其中，在 DeepSeek 一炮而火之前，上一波給整個世界帶來巨大震撼的是來自于 OpenAI ChatGPT。

2022 年 11 月 30 日，OpenAI 在官網上不動聲色發布了 ChatGPT，沒有任何的線下儀式。然后，在短短幾個月時間里，ChatGPT 如同星火燎原一般，徹底火了。

對于 ChatGPT 的火熱，作為算力芯片受益者的英偉達給予很高的評價和追捧。2023 年 3 月 21 日，在英偉達一年一度的 GTC 大會上，針對 OpenAI 旗下 ChatGPT 給整個 AI 行業帶來的巨大影響，黃仁勛表示：

一個嶄新的計算平臺已經被發明出來，而 AI 的 iPhone 時刻已經開始。

就這樣，以這場大會為節點，「AI 的 iPhone 時刻」成為一個行業熱門詞匯。

而考慮到 iPhone 這個名詞本身所指代的革命性意義，以及 AI 的長期發展對于一個關鍵技術質變點的強烈呼喚，這個詞匯迅速得到了行業的廣泛認同，而整個科技行業對于 ChatGPT 的關注和對它的潛在行業影響力的重視，也隨著「AI 的 iPhone 時刻」這個詞匯到達前所未有的高度。

到了 2023 年 5 月，馬斯克甚至創造了一個新詞：「ChatGPT 時刻」。

當時，從整個行業來看，以 ChatGPT 的爆發為引領，在全球范圍內引發了一波集體擁抱大語言模型的 AI 技術浪潮，一波專注于大語言模型的 AI 創業公司應運而生，而各大科技廠商紛紛推出自家的大語言模型。

一時之間，千帆相竟。

然而在千帆相竟之中，扮演領頭角色的，依舊是選擇走閉源路線的 OpenAI。

然而，誰能想到，在 OpenAI 發布 ChatGPT 兩年之后，一家來自大洋彼岸的中國企業 DeepSeek 能夠在美國 AI 行業所界定的技術框架和規則標準中脫穎而出，以受限的算力和更低的成本，在技術上與 OpenAI 旗下最先進推理模型 OpenAI-o1 一較搞下。

如果這還不夠震撼——還有：

在商業模式上，DeepSeek 采用了占據技術理想主義道德制高點的開源模式，不僅僅是論文公開，甚至也包括代碼公開；這不僅僅是讓中國用戶受益于它，也是以一種完全開放和坦誠的態度去賦能于包括美國企業在內的全世界用戶。

在這種情況下，即使是開創了「AI 的 iPhone 時刻」的 ChatGPT，也在當地時間 2 月 5 日完全開放給用戶免費使用，甚至不需要用戶注冊。

可以說，ChatGPT 之所以能夠免費訪問，DeepSeek 毫無疑問是厥功甚偉的。

從這個角度來看，DeepSeek 不僅僅是中國 AI 技術人員和中國 AI 技術對于全球 AI 技術的重大貢獻，也是在商業層面對于全球 AI 商業化發展的貢獻，同時也是 AI 走向落地、賦能于廣大普通消費者的一個重要推動力引擎。

所以，DeepSeek 徹底火了，火遍了全球，更火遍了中國。

當然，拋開 DeepSeek 的政治意義不談，也許我們可以在對 AI 歷史發展的回望中得出一個新的啟發：

如果說 ChatGPT 的誕生是「AI 的 iPhone 時刻」，那么，DeepSeek 一炮而紅并成為全球矚目的焦點，并且以開源的姿態賦能于全世界的企業、開發者和用戶，從歷史相似性的角度——我們可以說，伴隨著 DeepSeek 的爆發，「AI 的安卓時刻」已經到來。

只不過這一次，「AI 的安卓時刻」是由一家中國企業開啟的。

基于這個前提，也許我們更加能理解 DeepSeek 創始人梁文峰在采訪中的一句話：

我們認為，中國的 AI 不能永遠做跟隨者。
人們常說，中國 AI 比美國落后一到兩年，但真正的差距在于「原創」與「模仿」。如果不改變這一點，中國永遠只能追趕別人，而不是引領方向。
有些探索是無法回避的。