DeepSeek正式向美国AI霸权宣战！
原创：天涯补刀
来源微信公众号：君莫愁
已获转载授权
2026年10月20日，DeepSeek（深度求索）多款标杆大模型的核心研发人员陈德里，在社交平台写下一句震撼整个AI行业的宣言：“开源与闭源，这是光明与黑暗的决战，这是人类两种命运两种前途的决战，他们要打多久就打多久，一直打到完全胜利。”
言论一经发出，迅速在海内外科技圈刷屏，引发巨大讨论。
很多人第一眼看到，会觉得措辞非常有冲击力，甚至有人会疑惑，不就是AI模型开源吗？怎么上升到 “决战” 这个高度？
在文章开始之前，我们必须要先解答一个很多人的疑惑：大家是不是觉得DeepSeek的存在感比较弱了？是不是觉得好像大家都在用豆包、千问等，似乎没有太多人用DeepSeek了吧？
对于普通人来说，DeepSeek确实没有豆包、千问等好用，确实也有很多人不用DeepSeek了，包括我。
既然大家都不怎么用DeepSeek了，那么它还有那么大的影响力吗？
有！非常有！
普通人不用DeepSeek不代表企业不用！
对于很多企业来说，它们反而不怎么用豆包、千问，它们更多用的是DeepSeek。
为什么？
我举个例子大家立刻就懂了。
比如，我以前在油田工作，如果我拿复杂工艺问题、内部数据规律、设备故障溯源、产能优化分析去问普通云端版豆包、千问，它们是很难给出有效答案的。
为什么？
因为油田油井的产量数据、压力数据、注水数据、设备运行台账、地质勘探资料、开发方案、工程方案、内部工艺报告、隐患排查记录，全部都是内部敏感数据，严禁随意向外网传输、公开外泄。
除了油田，电力、轨道交通、政务、金融风控、医院病历、制造工厂产线数据、矿山安全数据、企业核心经营台账，千千万万的核心行业，全都有大量离线、私密、不可外传的内部数据——真正决定产业效率、企业核心竞争力、国家工业根基的，恰恰是大量不会、也绝对不能上传互联网的私密数据、行业绝密资料、内部核心台账。
这就导致豆包、千问等拿不到这些资料，自然没有办法帮你分析，也就没有办法解答你提出的问题——豆包、千问、元宝这类面向普通用户的产品，属于C端通用AI。它们有一个共同局限：大众直接使用的云端版本，只能依托互联网上公开、通用、大众化的知识来回答问题。
但是，DeepSeek就不一样了。
由于DeepSeek是开源的（这个我们后面重点说），这些企业、工厂、机构、油田、涉密单位，可以直接把完整的DeepSeek模型部署在自己的内网服务器、本地机房，数据不出机房、不上外网、不外泄。
企业只需要把自己几十年积累的内部资料、行业台账、生产数据、工艺文档、内部规章全部投“喂”给本地部署的DeepSeek模型，模型会专属学习、专属训练、专属适配本行业、本企业的独有逻辑。然后企业内部员工，就可以在内网直接使用DeepSeek分析生产数据、排查设备隐患、优化产能规律、梳理内部制度、解析专属工艺、归纳历史经验、自动化处理内部工作。
也正因如此，在中美AI终极博弈里，DeepSeek承担的使命，远比普通消费级AI更加厚重，更具备战略决胜意义。
DeepSeek 最大的核心优势，不是给普通人聊天娱乐，而是完整支持私有化部署、本地部署、内网部署。
正是因为DeepSeek被大量的企业应用了，所以它远比一般人想象的要强大很多。
《每日经济新闻》根据OpenRouter最新数据测算，上周（10月19日至25日）全球AI大模型总调用量为188万亿Token，环比增长14.63%。
其中，上榜的AI大模型中，中国AI大模型周调用量达93.54万亿Token，环比增长18.14%；同期美国AI大模型周调用量为22.47万亿Token，环比增长29.44%。中国大模型周调用量连续二十六周超过美国，稳居全球首位，而DeepSeek在所有大模型中排名第一。
现在大家知道DeepSeek有多强大了吧——普通人让豆包帮你写一篇文章、回答一个问题、改作业等，那些在DeepSeek面前那就太小儿科了，因为DeepSeek是帮重要、敏感的核心企业解决问题的。
说到这，肯定有人疑问：难道豆包、千问等不能学DeepSeek？
很难！
为什么？
因为DeepSeek是开源的，而豆包、通义千问的厂商虽然也推出过面向大企业的私有化相关服务，但不少方案属于厂商托管或者半闭源模式，企业自主修改、深度自定义模型的自由度，远不如完全开源开放权重的DeepSeek。
那么，开源和闭源，到底是什么？
很多人第一次听到这两个词，或听过但没有搞清它们之间的区别和意义，我们用最通俗的比喻来讲清楚。
闭源，就像一家秘方餐厅。核心菜谱、制作工艺全部保密，顾客只能花钱点成品菜，你拿不到完整配方，也不能私自改造、复制这家店的菜品。
放到AI领域，OpenAI的GPT系列、Anthropic的Claude就是典型闭源路线。模型权重、训练细节、核心推理引擎都属于企业商业机密，普通用户只能通过网页端或者API接口付费调用，你可以使用AI的输出结果，但是拿不到模型本身，更没办法自由地把模型部署在自己的服务器上独立运行。
这套模式的优势很明显，企业可以集中资金、顶尖人才、高端算力，持续打磨旗舰模型，把产品体验做到极致。但它天然带有垄断属性：定价权、功能更新、使用权限，全部由平台说了算。一旦地缘局势变化，平台甚至可以停止对特定地区、特定客户的服务，使用者的业务就会被动卡脖子。
开源正好相反，相当于把完整菜谱公开，任何人都可以免费下载模型权重、源代码，自行修改、微调、二次开发，还能部署在本地服务器，不需要长期向原始厂商缴纳调用费用。DeepSeek持续推进开源，不只是放出大模型本身，还进一步开源推理框架这类生产级核心组件，并且兼容英伟达、华为昇腾等不同芯片生态，解决大模型落地最关键的推理成本、算力适配难题。
简单一句话区分：闭源是 “租用别人的智能”，开源是 “拿到智能的底层图纸，自己做主”。
为什么那么多AI企业都选择闭源，而DeepSeek却选择开源呢？开源后，很多企业就可以将它部署到自己企业里，不用给DeepSeek交钱，DeepSeek岂不是亏了？
我认为，最重要的原因和梁文锋的格局有关。
很多AI创业公司，做技术选择的第一出发点永远是利润与上市。但DeepSeek选择开源这条道路，背后离不开创始人梁文锋的远大理想与格局。
DeepSeek想要进一步做强做大，那就需要大量的钱，就需要到市场上融资（找投资合伙人），而梁文锋并不是谁的钱都要的。
DeepSeek共进行了两轮融资，第一轮510亿，第二轮1000亿，从公开的资料看，全部都是国内资本，没有国外资本。
除了不要外资，梁文锋也不是谁的钱都要的，那些指望投资DeepSeek后在短时间内就赚钱收回投资成本的、想要控制DeepSeek的，梁文锋也不要。
在投资人闭门交流会上，梁文锋明确地说了这样一段话：“我们一开始来做这个公司，初衷没有想到说我最后要赚多少钱，要到资本市场上去，要上市…… 我们出发的初衷、我们的愿景，以及我们保持到现在的这个愿景，不是按照一个商业利益最大化的方式来做的。我们是怀着一个对这个世界非常大的善意来做这个事情，我们觉得这是对人类有用的，这是一个金钱以外的事情。”
也就是说梁文锋这个人是有理想的，他并不是完全为了钱而做这件事。
当然了，说不挣钱，那也不符合常理：不挣钱，别人就不会投资你；没有投资就没有办法加大研发，就做不大、做不强。
到这，肯定又有人疑问：美国闭源模式可以直接卖API、卖会员，源源不断赚取利润，支撑持续的巨额研发投入。那DeepSeek把模型全部开源免费放出，它靠什么赚钱？
这也是开源模式最容易被普通人误解的地方：开源不等于全部免费，更不等于放弃商业化，它只是换了一套完全不同的盈利逻辑。
OpenAI这类闭源厂商，赚钱逻辑简单直接：模型本身是稀缺商品，用户想要使用智能能力，就必须持续付费。而DeepSeek采用的是经典的 “剃须刀 + 刀片” 商业模式：“剃须刀” 也就是基础模型权重，免费送给所有人；真正用来变现的 “刀片”，是高性能云端API调用、企业私有化部署实施、技术服务与行业解决方案。
比如，我们前面说的油田。
油田想要把DeepSeek部署到自己公司的服务器上，但油田自己没有足够的技术团队完成适配、微调、运维，这个时候就可以花钱找DeepSeek提供全套落地服务，包含模型微调、工程适配、长期技术支持。
除了赚大企业找DeepSeek进行专业服务的钱外，大量中小企业、创业团队没有足够的算力、运维能力去维持大模型稳定运行，他们更倾向直接调用DeepSeek的云服务，按照实际使用量付费。DeepSeek的API定价远低于很多海外竞品，依靠极低的单价吸引海量开发者，用巨大的流量规模换取营收，薄利多销，依靠规模效应赚钱。
还有，随着生态不断壮大，未来还有更多变现路径：行业垂直解决方案、开发者生态基金、算力租赁、工具链增值服务等。
DeepSeek的思路是先用免费开源的模型快速吸引全球开发者，建立庞大的生态，再从生态里面挖掘商业化机会，而不是一上来就依靠模型本身收割高额利润。
当然，这条路同样充满挑战。用户拿到开源模型之后，完全可以选择自己本地部署，一分钱都不付给DeepSeek。所以开源企业比拼的，不是锁死用户，而是持续提供更高效、更省心、成本更低的服务，让客户心甘情愿选择付费。这和闭源模式 “不给你选择权，只能向我购买” 的思路形成鲜明对比。
那么，另一个问题又来了：DeepSeek选择开源，为什么美国AI巨头选择了闭源？
首先美国企业想要快速挣钱，而且挣大钱。
大模型浪潮最早从硅谷爆发，OpenAI等企业抢占先机，率先积累海量高质量训练数据，同时深度绑定高端GPU供应链，在全球开发者心中建立起品牌优势。
对这些巨头来说，闭源是保护先发红利最稳妥的办法。如果把核心模型权重完全公开，竞争对手、各国科技团队可以低成本复现、改进，巨头辛苦建立的技术护城河会快速被填平，订阅、API调用的高额商业收入也会受到冲击。
所以美国头部企业的商业逻辑非常清晰：投入巨额成本研发顶尖模型，然后通过封闭体系形成垄断，长期收割全球市场利润。
其次，美国AI巨头的闭源路线是和美国的科技管制战略深度绑定。
美国政府不断升级高端芯片出口限制，试图限制中国获取顶级算力，同时在政策层面推动对他国AI产业的打压。
在这套逻辑里，AI不只是商业产品，更是地缘博弈的战略武器。美国希望保持单向技术优势，让其他国家依赖美国闭源AI服务，从而在数字主权上形成依附。
换句话说，美国的打法可以概括成四个字：筑墙垄断。一边持续升级自家闭源旗舰模型，一边修建技术壁垒，阻止对手追赶，维持长期领先地位。
如何破了美国的打压？
开源，就是破局的关键思路。
DeepSeek开源后，它就不再是单打独斗，而是发动全球开发者的集体力量。
模型开放之后，全世界科研人员、中小企业、独立开发者都可以参与测试、优化、微调，针对各行各业做定制改造，相当于全社会一起帮模型迭代进化。
这个可能比较难理解，我们举个例子大家立刻就懂了。
我研发了一个非常好的软件，你可以免费用，你用了以后发现，有地方有问题，出现BUG了。这时你就会找到DeepSeek，向他们说明问题，然后DeepSeek就会修复这个错误，你就可以继续更好地用DeepSeek了。而对DeepSeek而言，它的程序就更加完善了。
大家想想，无数的人下载你的软件，免费用你的软件，发现问题的速度就会非常快，然后DeepSeek就开始不停的补漏洞，软件就越来越完善。相反，那些闭源的软件发现问题的速度就非常慢了。
如此，DeepSeek的技术就能飞速突破，很快赶上或超越美国的AI巨头。
除了让自己快速强大外，开源还有一层很重要的全球价值。
广大发展中国家、中小科技企业，如果只用美国闭源AI，不仅API价格高昂，还要承担随时断服的风险。开源模型给了他们全新选项：可以自主部署，数据留在本地，不用把核心业务的数据交给海外平台，实现AI层面的自主可控。
这就是中国开源路线的核心逻辑，可以总结成：修路普惠。
DeepSeek不追求独享技术霸权，而是搭建公共技术底座，让更多主体可以参与AI创新，打破少数巨头对智能技术的垄断。
闭源体系，控制权牢牢掌握在巨头手里。什么时候涨价、开放什么能力、封禁哪些用户、调整什么规则，全部由平台决定。企业的业务深度绑定闭源大模型之后，就形成了厂商锁定，迁移成本极高，相当于把AI命脉交到别人手上。
开源体系，控制权交给使用者。拿到模型权重和框架之后，企业可以自主部署、修改，数据不出内网，不受平台政策变动影响。这对于主权国家来说，意义尤其重大：AI已经深入政务、工业、金融、医疗等关键领域，如果核心智能系统依赖境外闭源模型，数字安全就存在隐患。
DeepSeek那句 “两种命运两种前途” 正是点破了这个本质：AI的未来，如果是闭源垄断获胜，智能技术就会变成少数资本与大国手中的特权；如果开源普惠路线发展壮大，人工智能就会变成全社会共享的通用技术，下沉到工厂、农业、教育、基层医疗，让中小企业也能低成本用上AI，真正实现技术普惠。
分析到这，我相信大家已经清楚DeepSeek承担了什么样的责任？
它不仅是中美AI的博弈，还是霸权和反霸权之间的博弈。
这条路当然没有那么容易走。
目前，美国的AI闭源巨头依然拥有很强优势：资金充足、人才储备雄厚，旗舰模型在复杂推理、多模态等尖端能力上仍然保持领先，面向普通用户的成品产品打磨成熟度很高。
而开源阵营也有现实难题：生态比较分散，不同开源模型标准不统一，部分项目商业化盈利困难，社区长期维护质量参差不齐。
而且美国不会坐视开源阵营持续壮大，后续还会持续推出各类限制手段，这场竞争注定是持久战，不会几个月、一两年就分出胜负。就像那句话所说，“他们要打多久就打多久，一直打到完全胜利”。
这也是这场对决最特殊的地方：它不像传统产业竞争，不是一次性决战定输赢，而是长期拉锯。模型每一次迭代、芯片生态每一次突破、全球开发者生态每一次扩张，都是这场大战的一部分。
开源与闭源的对决，本质上是两种AI发展道路的选择：一条是封闭垄断、少数人掌握技术红利；另一条是开放共建、追求技术自主与普惠。
大家有没有发现问题：DeepSeek通过开源的方式将世界上穷国家、穷企业拉到一起对抗美国的闭源AI巨头，有没有像毛主席的“农村包围城市”的战略？DeepSeek的开源是让更多人的享受到AI的红利，而美国的闭源AI巨头维护的是少数人资本家的利益，有没有像社会主义和资本主义的区别？
或许，胜负在这一刻就已经注定了！
只要DeepSeek能坚持走下去，胜利就一定属于它！
当然，也属于中国和中国人民！
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