DeepSeek橫空出世打破了美國對AI產業技術方向的引領地位。美國AI龍頭之一英偉達股價下跌超過10%；美國政府迅速行動開始對DeepSeek展開汙衊、調查和限制；OpenAI也宣告，不允許使用它的資料開發競爭性產品，並可能採取法律行動。

中國自媒體上則是另一番景象，大家歌頌DeepSeek是國運級的技術突破，是近200年來中國最大的科技成果，是憑藉開源戰略突破美國技術封鎖的重大勝利。

到底真相是怎樣？本文將從開原始碼、商業利益與大國博弈的角度客觀分析DeepSeek帶來的此次科技地震。

AI科技從誕生以來一直是美國企業在引領，不管是AI神經網路的理論提出還是英偉達的晶片；還是AI領域的基礎演算法還是後來的技術迭代；亦或是9年前打敗李世石的AlphaGo，以及大放異彩的OpenAI，它們統統由美國企業創造出來。DeepSeek是唯一一箇中國企業實現的技術突破。

DeepSeek只使用OpenAI 5%-10%的算力，其表現就超越了OpenAI。這讓市場質疑訓練大模型到底需不需要這麼多晶片，由此導致英偉達股價最高下跌了17%。

OpenAI發言人透過電子郵件對媒體表示：“我們意識到並正在評估DeepSeek可能不恰當地‘蒸餾’了我們的模型的跡象，並將在我們瞭解更多資訊時分享資訊。” 根據OpenAI的官方使用條款，不允許外界使用OpenAI模型的產出來開發與OpenAI競爭的AI模型。但是，2025年2月3日，OpenAI創始人兼CEO山姆奧特曼表示，OpenAI“沒有計劃”起訴中國人工智慧（AI）新創公司“深度求索”（DeepSeek）。其實背後的原因不難猜測，一方面OpenAI自己也面臨很多版權方面的訴訟，另一方面DeepSeek是完全公開原始碼的，是真正造福AI行業的，這和閉源的OpenAI完全不同，打官司的話OpenAI不僅會輸了名聲，而且勝算不大。

目前全球90%以上的公有云工作是開源的Linux主導，基於Linux開發的安卓系統佔據全球85%的智慧手機份額。

開源的Kubernetes主導雲技術的容器編排市場，Docker、Prometheus、Istio等開源工具構成了雲技術的核心。

資料庫領域，開源技術佔比超過70%（如MySQL、PostgreSQL、MongoDB），高階企業資料庫市場還是閉源的，比如微軟（部分開源）、甲骨文等。

Web伺服器領域，開源的Apache和Nginx佔60%以上的市場份額。

程式語言和框架方面，開源的Python、Java、React、Vue.js等開源技術成為主流，只有英偉達的CUDA是封閉的。

AI框架方面，開源的TensorFlow、PyTorch佔據90%以上的研究與企業應用。

大資料生態方面，Hadoop、Spark、Kafka等開源工具構建了資料基礎設施的基石。

邊緣計算和物聯網是開源的Linux和RT-Thread佔主導。

區塊鏈領域的典型產品如比特幣、以太坊都是開源專案。

在基礎設施和前沿技術之間存在著龐大的企業應用和消費級軟體，這是消費者每天接觸的工具，是真正賺錢的領域，這個領域仍然是閉源軟體在主導。

作業系統領域，Windows和Mac OS佔據90%以上的市場。移動端的安卓是開源的，但是安卓生態的收入完全被谷歌賺走了。

生產力工具方面，微軟的Office仍然佔據主導地位。Adobe全家桶（Photoshop、Premiere）在創意領域幾乎壟斷。企業軟體市場，閉源的SAP、Salesforce、Oracle佔據主導地位。主流遊戲引擎（Unreal、Unity）和3A遊戲均為閉源。

很多人不知道，計算機程式碼誕生之初是“學術論文”一樣的公共品。因為計算機這個行業是在美國軍方和政府的資助下成長起來的，研究方主要是大學以及拿到軍方訂單的麻省理工、貝爾實驗室等機構。所以軟體開發者從一開始就是共享程式碼、共同改進，和今天的學術論文一樣。

微軟是程式碼領域由開源到閉源的始作俑者。1976年比爾蓋茨發表《致愛好者的公開信譴責盜版軟體》，這標誌著軟體開始向商品轉型。

1982年美國法院判定AT&T必須被拆成8家公司，這一判決讓拆分後的公司可以進入計算機行業。1983年，由AT&T程式設計師開發的開源Unix開始變成付費的商業產品，並引發了AT&T和BSD的版權訴訟（BSD是基於Unix開發的免費軟體）。

AT&T和BSD之間的訴訟是當代版權訴訟最惡劣的案例。AT&T管理層不顧創造者和開發者的願望，執意維護版權，由此導致Unix社群喪失活力，大量開發者怕被訴訟而離開了平臺。事後發現，BSD的18000個組成檔案只有3個涉嫌侵權，也就是說至多隻有千分之一的BSD程式碼有版權問題，但是整個訴訟期間開源系統的開發停滯了，導致AT&T和BSD一起錯過了個人電腦的黃金時代，Windows趁勢崛起。傳統協作模式被徹底打破，越來越多的軟體走向閉源，每個人都不得不重新發明“車輪”。

1983年，自由軟體運動的發起人理查德·馬修·斯托曼提出軟體的四大自由原則：使用自由、研究自由、修改自由、分發自由，目的就是對抗UNIX商業化。

1990年，Linus Torvalds（林納斯·託瓦茲）在芬蘭赫爾辛基大學讀書期間開始開發Linux，1991年最初版本的Linux釋出。Linus Torvalds透過郵件列表協調全球開發者，證明了分散式協作可構建複雜系統。

1998年，Eric Raymond等人提出“開源”（Open Source）概念，弱化道德訴求，強調技術優勢，吸引企業參與。

1999年，Apache基金會模式誕生，企業-社群共治模型（如HTTP Server、Hadoop）出現，開源社群開始平衡商業利益與開源治理。

面對Linux的開源挑戰，微軟前CEO Steve Ballmer宣稱“Linux是顆毒瘤（Cancer）”。2007 年，微軟法律顧問布拉德·史密斯和專利主管古鐵雷茲仍然聲稱，Linux 侵犯微軟 235 項專利，並表示要向所有使用 Linux 的企業收取費用。

2000年，IBM投資10億美元支援Linux開發，公司透過銷售硬體和提供服務獲利，證明了“開源可商業化”。

2007年，Google提出Android策略，Android也是基於Linux的開源移動作業系統，谷歌透過免費的方式成功構建了應用生態，挑戰了蘋果iOS的封閉體系。

2008年，比爾蓋茨退休前對微軟做出方向性決策——擁抱開源。隨後微軟收購了基於開源專案 Hadoop 開發的網路服務公司 Powerset。2009年微軟向自己的死敵 Linux 貢獻了兩萬行以上的程式碼。2012 年微軟成立微軟開放技術公司， “推動公司在開放性方面的投入，包括互操作性、開放標準和開源”。2014年10月微軟CEO薩提亞·納德拉第一次公開宣佈“微軟愛Linux”。2016 年，微軟成為 GitHub 專案貢獻第一的組織，並陸續開源了 Chakra JavaScript 引擎、Visual Studio 的 MSBuild 編譯引擎、Computational 網路工具套件、支援 Linux 和 Mac OS X 的 PowerShell，並推出了執行在 Linux 系統下的 SQL Server 資料庫。2018 年 10 月，微軟加入開源專利聯盟並開放了 6 萬項專利。

首先，企業級版本的使用並不免費，相關技術支援、安裝、系統整合、認證和培訓等服務都是收費的。其次，專案開源之後吸引社群中熱情的開發者相當於把一部分工作免費“外包”，同時增加了大公司招納賢士、吸納頂級程式設計師的可能。

2011年，Facebook創立了開放計算專案，目標和其他大公司是一樣的，打造生態系統。以 Horizon OS 為例，Meta 所指的“開放”是指其作業系統的授權模式與蘋果相比更自由；Llama Meta 專案為例，Meta追求的是開放的權重，然後將模型部分商品化；對於資料中心，Meta 倡導的“開放”是指開放的規格標準；在 React 和 PyTorch 這樣的工具性專案中，Meta 強調的“開放”才是完全開源的程式碼。換句話說，Meta 並不是在堅持某種哲學理念，而是充分利用開源的活力，同時保持自己的競爭優勢。

開源軟體運動的誕生是技術理想主義、工程實用主義與經濟理性主義的三重奏。今天，經濟理性主義仍起著絕對主導作用！在這個背景下再來思考“開源軟體能否幫助中國突破卡脖子技術”這個問題，你可能會有不一樣的答案。

2021年工信部發布《“十四五”軟體和資訊科技服務業發展規劃》，明確將開源納入國家戰略，提出“繁榮開源生態”的目標。包括關鍵技術自主化：應對“卡脖子”風險，透過開源模式加速晶片、作業系統、資料庫等核心技術的國產化替代。

2020年6月由工信部主導，華為、騰訊、阿里等企業聯合發起了“開放原子開源基金會”，成功孵化出了Open Harmony（鴻蒙系統就是基於他開發的），Open Euler（針對伺服器、邊緣計算、雲和嵌入式）等技術；開放原子同時致力於推動谷歌、英特爾等13企業發起全球RISC-V軟體生態計劃在中國的發展，阿里巴巴推出的“平頭哥玄鐵處理器”就是基於這個框架開發的。

坦白講，政府組織的這些開源應用還沒有大規模走出國門，備受矚目的DeepSeek也不是上述機構的成員。全球主流的開源社群還是美國商業機構主導的，開源是商業機構為了構建生態系統而熟練使用的“工具”，期待透過開源社群打破商業機構的壟斷，任重道遠！

2014年，特斯拉公開了所有電動車專利，希望能吸引更多後來者加入，構建智慧汽車生態系統。隨後大量中國公司進入了電動車領域，但這並沒有威脅到特斯拉的優勢地位（比亞迪位元斯拉更早生產電動汽車）。

網際網路領域更是如此，谷歌、微軟、Meta等企業都透過開源賺的盆滿缽滿，甚至最封閉的蘋果也開源了他的SWIFT程式語言。事實上，這些公司的核心競爭力，即周邊服務生態沒有一個是開源的。透過有控制的開源，大公司能準確察覺前沿動態，保持競爭優勢。所以結論很簡單，市場仍是技術發展的決定性力量。

大家更不要天真的以為開源等於安全。烏克蘭危機期間，Github、Node.js等開源社群公開表示“開源有國界”，直接關停被制裁組織和人員的賬戶，刪除部分帳戶的程式碼儲存庫。開源的安卓系統照樣可以禁止華為使用其中的谷歌商店、谷歌地圖等資料服務，缺少這些軟體，華為手機在歐美市場寸步難行。開放原始碼基金會（OSI）已批准80多個開源許可協議，但是每個許可協議都有單獨的規則，不同開源元件的許可協議存在很大的差異，甚至有直接衝突，如不認真分析甄別，很容易陷入智慧財產權陷阱。開源已經成為了大企業手中的工具。

DeepSeek是偉大的技術創新，DeepSeek證明了在一定程度上可以靠演算法優勢彌補算力不足。但是如果就此說DeepSeek是國運級的科技成果則有點言過其實。

從技術角度看：DeepSeek的核心演算法“AI蒸餾法”是前谷歌副總裁辛頓等人2015年發明的；DeepSeek的核心架構“Transformer”是八位谷歌員工2017年發明的；AI預訓練模型是開源社群於2019年透過逆向工程復現的；ZeRO記憶體最佳化技術是2020年微軟主動開源的；2023年Meta的LLaMA儘管未正式開源，但洩露的模型權重奠定了“基座模型+輕量適配”的技術路徑，我們不知道這是故意的還是不小心。2023年5月幻方成立深度求索公司做大模型，所用的工具正是、也只能是這些大企業開源的技術。用DeepSeek創始人梁文峰的話說：“我們不過是站在開源社群巨人們的肩膀上，給國產大模型這棟大廈多擰了幾顆螺絲。” 這話有謙虛成分，他不是擰了個螺絲釘，而是裝上了一個發動機，但是造發動機的原料都來自這些大企業。

用業內專業人士的說法。DeepSeek是偉大的技術創新， DeepSeek對AI這座大廈的貢獻可能在5%。這已經超過了阿里、騰訊等中國網際網路巨頭，但是因此稱之為改變國運的技術有點誇大其詞。如果DeepSeek是美國公司做出來的，它引起的轟動效應怕沒有今天這麼大。大機率是被谷歌、微軟或者OpenAI以天價收購。但是，這是一家中國公司，大機率不會賣給美國資本，所以才引起了這麼大的市場反響。

上述內容並不是要唱衰中國的AI產業，而是想要大家看到真實的差距。AI競爭最後比的無非三樣，資料、演算法、算力。資料在各大平臺，國外的google、Facebook、X上，國內的華為、百度、騰訊、頭條都有不少。但國內可以透過統籌，打通各大平臺的資料共享，美國則很難。中文語料佔全球網際網路內容的18.9%，英文佔20.4%，差距並不大。

演算法方面，引領這一輪AI創新的科技巨頭（微軟、谷歌、Meta）擁有伺服器、資料中心、雲計算、AI平臺、作業系統、工具鏈、以及應用程式的全套體系。DeepSeek正是用這些公開的工具在為AI大廈添磚加瓦。但是DeepSeek擺脫了OpenAI開創的監督學習路徑，單獨使用強化學習實現了巨大提升。英偉達閉源的CUDA語言本來是他最重要的護城河，現在被DeepSeek使用PTX操作繞開了，而且繞開之後實現了效率大幅提升。因為掌握演算法，DeepSeek還可以適配算力只有英偉達60%的的華為昇騰晶片。

最後是算力，也就是晶片技術。美國透過禁止臺積電為華為代工高階晶片卡脖子，透過禁止EVU光刻機對中國卡脖子。這是晶片領域最大的堵點，其他的像電子設計軟體EDA、單晶矽、光刻膠、蝕刻機、離子注入、封裝、EVU光源都已經被中國攻克了。我們不知道什麼時候能打通全產業鏈，但是我們認為改變國運靠的絕不是一個技術突破，而是能持續產生技術突破的生態環境。而打造這樣的生態環境，必須依靠市場的力量。

晶片產業鏈能取得這麼多突破，不由得讓人懷疑此前彭博社的報道有一定的真實性。2021年6月彭博社引述知情人士報道，中國政府正在推動一項旨在幫助中國晶片製造商克服美國製裁的關鍵舉措，預留了約1萬億美元的資金，其中一部分將由中央和地方政府共同投資於一系列第三代晶片專案。我們無法證實其真實性，但是依靠市場力量突破卡脖子技術是唯一可行的道路。

具體到DeepSeek為什麼能取得突破，或許可以從微觀層面找原因。

首先DeepSeek創始人梁文峰早已透過幻方量化在商業上的成功，提前解決了研究團隊的資金問題。

其次DeepSeek研究員招聘非常嚴格，不要所謂的大佬，只要中國頂級高校的應屆畢業生或者博士在讀生，而且公司對競賽成績看得非常重，用獵頭的話來說“基本金獎以下就不要了”。入門嚴格是為了找到真正願意做研究的人，然後給他們行業最高的待遇。DeepSeek對標行業給錢最闊綽的字節跳動，然後在字節跳動的基礎上加錢。

第三，扁平化管理。正是因為招到了最願意做研究的人，所以公司內部不搞競爭：研究員不帶團隊，沒有上下級、沒有固定分工、沒有硬性KPI、沒有商業化任務。公司的每個人都能提出想法，每個人都能組建團隊，每個人負責解決自己最擅長的問題，遇到困難一起討論。這就是梁文峰所說的：“自下而上、自然分工”，因為他自己就是這樣的天才少年出身，所以打造了最適合做研究的公司。

換句話說，如果沒有幻方量化提前透過金融市場賺到錢養這個團隊，DeepSeek是不可能出現的。而且DeepSeek很早就買了上萬張英偉達的顯示卡，團隊有充足算力搞實驗，這樣的團隊全中國有幾個？理論上這樣的研究工作應該是清華、北大、北郵或者阿里、騰訊來做，實際上只有DeepSeek做到了。DeepSeek所依靠的還是商業的力量、市場的力量。

從企業層面說，OpenAI也從非營利改組為營利組織才從微軟獲得了140億美元的投資和算力支援。所以，OpenAI能持續以大算力推進擴充套件定律，以大資金和高估值吸引全球頂尖人才，成為一家生成式人工智慧的領軍企業。市場力量是這一切的決定性因素。

結論是，開源只是企業擴張生態的途徑，真正要突破卡脖子的技術必須靠市場的力量，國家層面大力投入基礎科研，同時鼓勵創新型企業、網際網路大廠進行前沿探索研究，除此以外沒有捷徑。