编辑：犀牛

【新智元导读】DeepSeek V4下周登场：原生多模态，绕过英伟达，针对国产芯片深度优化。华尔街最怕的那条逻辑可能又要重演：算力霸权松动，美股先颤抖。

朋友们，见证历史的时刻又要到了！

《金融时报》报道，DeepSeek V4，下周正式登场！

距离上一次DeepSeek发布重大模型R1，已经过去了整整一年多。

这一年里，AI行业风起云涌，OpenAI连推数代GPT，Anthropic的Claude杀入顶级阵营，谷歌Gemini疯狂迭代。

整个硅谷都在用数百亿美元甚至数千亿美元疯狂“烧钱”。

而DeepSeek呢？

它安安静静地待在杭州，没有发布会，不路演，不炒作。

只做一件事：磨刀。

预计下周发布的V4将是一款支持图片、视频和文本生成的原生多模态大模型。

更炸裂的是，V4并没有选择跟英伟达做优化适配，而是优先与国产芯片厂商合作，针对国产AI芯片进行了深度调优。

这意味着，DeepSeek V4将不只是一次模型升级，也是一次底层架构的战略转向。

是中国AI从“用别人的芯片跑自己的模型”走向“用自己的芯片跑自己的模型”的历史性一步。

DeepSeek选择国内重磅会议前夕发布V4，无疑发出了一个信号：中国AI，不只是在追赶，还在定义新的游戏规则。

网友称，“V4 将对 OpenAI 和 Google 形成巨大压力。中国没有放缓，而是在加速。”

“人工智能竞赛又提升了一个档次。”

有网友爆料，DeepSeek V4的API成本将比对手便宜50多倍。

更有网友豪言，美股已经瑟瑟发抖。

V4强在哪？

第一个关键词：多模态。

过去的DeepSeek模型主要是“文字选手”——写代码一流，做推理一绝，但图像和视频能力一直是短板。

V4彻底补齐了这块拼图。

据目前泄露的信息，V4是一个原生多模态模型，能够同时理解和生成图片、视频和文本。

而且，V4 Lite已经在至少一家推理服务商处进行内测，据称拥有高达100万token的上下文窗口，表现远超网页版和应用版模型。

目前已经在外网疯传的一张对比图显示，DeepSeek V4 Lite（代号“Sealion-lite”）在不开启思考模式的情况下，生成的SVG图像质量已经明显超越了当前的DeepSeek V3.2思考模型。

有大V发帖称，V4的编码性能甚至比当前的GPT和Claude更强。

第二个关键词：国产芯片适配。

这是V4最具战略意义的突破。

据路透社和《金融时报》报道，DeepSeek这次绕开了英伟达，没有向这家美国芯片巨头提供V4的早期接入权限。

这打破了AI行业长期以来的惯例——过去，任何一个顶级大模型发布前，都会先跟英伟达做性能优化。

这一次，DeepSeek选择了“反向操作”。

DeepSeek用V4告诉全世界：我们不挑芯片，也能跑出世界一流的模型。

当然，客观地说，英伟达在训练阶段的芯片上依然占据主导地位，尤其是在计算密集型的预训练环节。

但在推理阶段，V4可能已经实现了国产芯片的全面适配。

推理环节是大模型商业化落地最核心的一环，这一步的突破意义不可估量。

第三个关键词：开源。

据知情人士透露，DeepSeek将在V4发布时同步放出一份简短的技术说明，并在大约一个月后发布一份更全面的技术报告。

这延续了DeepSeek一贯的“开放精神”。

去年R1发布时附带的那份详尽技术报告，曾让全球AI研究者受益匪浅，被视为推理模型领域最重要的开源贡献之一。

回顾R1

那一天，硅谷真的慌了

要理解V4的分量，必须先回看去年DeepSeek R1发布时的那场“地震”。

2025年1月20日，DeepSeek悄然上线了R1推理模型。

没有发布会，没有媒体吹风会，没有CEO站在台上挥手致意——就是简简单单地把模型放了出来，附带一份技术报告。

然后，全世界炸了。

R1在多项基准测试上达到了与OpenAI最强模型o1相当甚至超越的水平，而DeepSeek声称其训练成本仅为约560万美元——这个数字不到GPT-4训练成本的十分之一。

更要命的是，R1是开源的！

2025年1月27日——这是一个将被载入AI史册的日子，DeepSeek的手机App超越ChatGPT，成为苹果App Store下载量第一的免费应用。

同一天，英伟达股价暴跌近17%，单日市值蒸发约5890亿美元，创下美国股市单家公司历史最大单日跌幅纪录。

博通下跌超过17%，微软下跌2.1%，整个纳斯达克血流成河。

知名风投家马克·安德森称DeepSeek为“我见过的最令人惊叹和印象深刻的突破之一”。

多位美国科技界人士将其比作“斯普特尼克时刻”——1957年苏联先于美国将卫星送入太空的那一刻，象征着中国AI实力的强势崛起。

而华尔街投资人最恐惧的问题浮出水面：如果一家中国公司用十分之一的成本就能做出同等水平的模型，那美国科技巨头每年砸下的数百亿美元基础设施投资，还值得吗？

英伟达的高端GPU还会有那么大的需求吗？

蛰伏一年，DeepSeek都干了什么？

R1之后，DeepSeek进入了长达一年多的“静默模式”。

没有新的旗舰模型，只有渐进式更新。

但这并不意味着他们无所作为——恰恰相反，DeepSeek一直在为V4铺路。

来看看这份更新时间线：

2025年3月：DeepSeek-V3-0324发布。这是V3的一次重要升级，通过吸收R1的强化学习技术改进了后训练流程，在数学和编程评测上甚至超过了GPT-4.5。

2025年5月：DeepSeek-R1-0528发布。R1的大幅升级版，推理能力显著增强，代码生成质量提升，被认为是开源推理模型的新标杆。

2025年8月：DeepSeek-V3.1发布。这是一个里程碑式的更新——V3.1首次将V3和R1的能力融合到一个模型中，支持“思考模式”和“非思考模式”的自由切换，在SWE-bench等基准上比前代提升超40%。此后更新至V3.1-Terminus版本，进一步修复了多语言混合、Agent能力等问题。

2025年9月：DeepSeek-V3.2-Exp发布。引入了全新的稀疏注意力机制（DeepSeek Sparse Attention），为更长上下文和更高效率的推理奠定了架构基础。

2025年11月：DeepSeekMath V2发布，基于V3.2-Exp-Base构建，在多项数学竞赛中达到金牌水平，并验证了自验证（self-verification）技术的有效性。

2025年12月：DeepSeek-V3.2正式发布。V3.2-Speciale版本在2025年国际数学奥林匹克（IMO）和国际信息学奥林匹克（IOI）中取得金牌级表现，首次将思考能力整合到工具调用中。

2026年1月：DeepSeek先后发布了关于Manifold-Constrained Hyper-Connections（mHC）和Engram条件记忆技术的研究论文，被业界普遍视为V4的架构基石。mHC改变了信息在模型层间的流动方式，Engram则让模型能够选择性地记忆和调用上下文信息，支持超过100万token的上下文处理。

每一步，都在为V4的最终亮相做准备。

一场精心策划的舆论战？

就在V4即将发布的节骨眼上，美国那边也没闲着。

2月24日，Anthropic在X上高调发帖，指控DeepSeek等3家对其Claude模型发动了“工业级蒸馏攻击”，声称这三家中国实验室创与Claude进行了超过1600万次对话，以此提取能力来训练自己的模型。

但讽刺的一幕紧随其后。

就在Anthropic高调指责“蒸馏”的同一周，网友发现了一个令人瞠目的bug：当你用中文问Claude“你是什么模型”时，它竟然回复：“我是DeepSeek V3。”

甚至通过Anthropic官方API测试，结果还是一样。

用法语提问时，Claude则回答“我是ChatGPT”。

这一幕的戏剧性实在太强了。

你刚指控别人“蒸馏你”，转头自己的模型就在中文环境下认了别人当“爹”。

Anthropic那条推文下面6000多条评论，超过70%都在嘲讽。

Reddit上的讨论更加一针见血。

有用户总结道：这是一场有组织的FUD（恐惧、不确定性和怀疑）营销。

目的很明确——在V4发布前抢占叙事高地，预先埋下“他们只会作弊抄袭”的框架，无论V4表现多惊艳，公众的第一反应都会被引导到负面解读上。

同时通过舆论手段稀释V4发布的媒体关注度，防止美国科技股再次出现去年R1发布时那样的两位数暴跌。

美股再次颤抖？

去年R1发布时，英伟达单日跌去17%，5890亿美元灰飞烟灭。

如今V4不仅在模型能力上更进一步（多模态、百万上下文、原生国产芯片适配），更在战略层面发出了优先适配国产芯片的明确信号。

如果V4发布后的基准测试再次验证了DeepSeek的效率优势——用更少的计算资源达到世界一流水平——那华尔街的投资者势必要再次面对那个令人不安的问题：AI基础设施的天量投资，真的有必要吗？

更值得关注的是，即便是竞争对手阵营的研究人员也在私下承认，DeepSeek V4不可小视。

“可能发布就登顶开源第一”。

DeepSeek V4的发布，不会是一个平静的事件。

从蛮力到结构

中国AI的进化之路

2023年7月成立，2024年12月发布V3，2025年1月R1震撼全球，一整年持续迭代打磨。

2026年3月V4携多模态能力与国产芯片适配强势回归。

这条路径揭示了一个深刻的趋势：中国AI正在从依赖硬件蛮力走向依靠架构创新和工程效率的道路。

美国的出口管制试图用“卡脖子”的方式遏制中国AI的发展，但DeepSeek的存在本身就是对这种策略最有力的回应。

当你无法获得最顶级的芯片时，被迫去思考更聪明的方法——更高效的训练策略、更精妙的架构设计、更极致的资源优化。

而这些创新一旦形成，价值远超任何一款芯片。

下周，我们拭目以待。

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