DeepSeek开源商业化与国产算力路线

梁文锋把DeepSeek的路线概括为“愿景驱动、开源、克制和聚焦AGI”。开源并不与商业化冲突：API按设备约10个月回本定价，当前价格继续下降已缺乏需求弹性；C端与B端是AGI研发的副产品，若B端收入达到数亿美元、进一步接近10亿美元，可能覆盖研发费用并使现金流转正。

技术路线是语言模型 → CoT → Agent → 持续学习 → AI辅助AI迭代 → 具身智能。当前最关键瓶颈不是世界模型或视频生成，而是持续学习和高质量后训练数据；Coding Agent优先于金融、医疗等垂直Agent。

算力是中美核心差距。交流中称DeepSeek约有2万张H等效算力，训练800B激活模型约需5万张GB300或20万张华为950；国内当前多在几十B激活规模。国产替代的关键是TileLang等高级编译生态与产能，华为950约4张对应1张GB300、代际落后约2年；生态可能一年内明显改善，产能约束仍需数年。