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大陆公司Manus原本能够成为“第二个DeepSeek时刻”,成为人工智能赶超美

大陆公司Manus原本能够成为“第二个DeepSeek时刻”,成为人工智能赶超美

大陆公司Manus原本能够成为“第二个DeepSeek时刻”,成为人工智能赶超美国的重要象征,但其联合创始人肖弘和季逸超却见利忘义,在2025年将公司的法律结构、办公地点以及开发团队迁移到新加坡,随后在以20亿美元的价格将Manus卖给敌视大陆的美国Meta。创业者看到大钱就忍不住动心情有可原,但就在大家还在兴奋于“我们有了自己的DeepSeek”“AI大突破离自己越来越近”的时候,剧情就被“曲线出海”给生生扭转了。几位创始人高调套现的同时,属于国家和整个行业的技术成果却被美国笑纳。你要说冤不冤?气不气?这个戏码,突然让人想起球场上咱家养的星球员还没夺冠,就被豪门高价挖走。资本无情,但“自家孩子”被别人一把端走,那种五味杂陈,没有经历过的真体会不到。要不是新闻曝光,几乎没人留意到2025年下半年,Manus已经不再是纯正“中国制造”。公司法务和大部分核心成员都已经转移到新加坡。国外投资方、猎头的电话接到手软,大家不约而同地认准了这是一块肥肉。到底咋回事?不少从业者回头扒拉发现,新加坡被选中,并非偶然。从法律避险到海外投资,再到最后的全球“买家跑马圈地”,新加坡正扮演着越来越多中国科技公司资产的中转站和“洗白池”。这样一来,美国投资人就能顺顺利利绕开政策壁垒“合法收割”。新加坡这个角色,有点像体育经纪人,既懂规则又懂买卖。对于投资人来说,哪里能“合法合规”把蛋糕吃到嘴里,哪里就是友商。业内都知道,过去大陆科技公司想出海融钱、并购,不少老路子都慢慢被堵死。美国直接单方面对中国高科技产业开启了“封杀令”,但资本逐利的本性却从来没变。于是新加坡漏洞成为新玩法。先把团队和控股权移出大陆,然后再由全球资本迅速接盘。这背后,少不了境外投行、法律顾问,以及一线城市猎头公司推波助澜。美国方面,多家媒体讽刺道:连特朗普政府都主动卡死中国企业收购美国AI,但却没卡住自家“低价收编”中国创新的套路。抢先吸纳,就是要让全世界的前沿技术最后流向自家。洗得干净的东西,买家最喜欢。可真正洗干净了,咱们是不是就要警觉,咱的“金蛋”,怎么最后都进了别人篮子?等风声过后,才有人反应过来,大陆自己培养的人才,背后的科创基金、各种政策扶持,变成了美国人拿捏AI新风口的“嫁妆”。新闻爆出后,相关部门赶紧出手调查、限制高管出境,甚至不少人在朋友圈刷起“国之重器岂容外流”。也不能只怪创业者本身。技术创始人,面对热钱诱惑,没有配套的约束机制和荣誉使命感,很难在短期暴利面前坚守底线。这是行业长久的梗,拿着国家资源长大的科技企业,一到“成气候”就要出海上市,一到赚钱时刻就出口转内销,谁都心知肚明。饭可以乱吃,路不能乱选。很多人羡慕那一串数字的收购价,却没人算过,到底失去的是短钱还是未来整个产业的话语权?看到Manus这个剧本,说实话我心里真是酸甜苦辣全上脑壳。科技创新的成绩,就是咱一代又一代人熬出来的心血。你说,创业者套现退场是自由,也没错。但这十几年来,每一回被“洗白转手”的故事,本质上都是自家粮仓被外人“买单吃掉”。为什么会这样?法律不健全、激励不足、科技利益分配不合理,中西方之间政策空档、规则套叠,最终让资本钻了空子。很多小公司一夜暴富,但大国科技战略却可能落空。短期大钱谁都喜欢,可有几个创业者能真正做到为国争光?更重要的是,咱自己的高新企业、天使投资、法律保护体系,还得补上配套短板,该堵的堵、该引导的引导。产业振兴,光靠一腔热血和上头就行吗?就是因为缺了一股长远耐心,才让每一次的技术突破都可能被“借壳上市”,流走于无形。说到底能让“新加坡洗白”这事风行的,是全球资本的趋利本能。别等到技术丢了才抓人、才喊口号。唯有让好的成果可以安心成长,“最后一步”才能留在国内。否则赢了比赛却丢了金牌,再多的掌声都只是空响。
美国AI独角兽Anthropic遭遇代码泄露风波。3月31日,开发者发现其编程工

美国AI独角兽Anthropic遭遇代码泄露风波。3月31日,开发者发现其编程工

美国AI独角兽Anthropic遭遇代码泄露风波。3月31日,开发者发现其编程工具ClaudeCode因配置失误,通过npm包泄露了约51.2万行TypeScript源代码,涉及1900余个文件及未发布功能。不过,其核心基座模型仍保持闭源,未受波及,截至目前官方尚未对此事作出回应。(第一财经)
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这几天吃的这个瓜,差点把我下巴惊掉。硅谷那个红得发紫的AI编程公司Cursor

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都别睡了1今天听到一个关于“一人公司”的新闻,自从有了ai帮忙他创业,从11点

都别睡了1今天听到一个关于“一人公司”的新闻,自从有了ai帮忙他创业,从11点睡觉改成晚上3点睡觉了。还有一个是自从有了sd2.0,很多公司大半夜起来加班搞漫剧,避开高峰期内卷,改半夜内卷了。所以这里下一个暴论,只要ai造成的算力资源和电力资源客观存在,中国人在这赛道上的内卷,会从空间上蔓延到时间上,改为7x24,因为设备+电力会比人贵,这对大城市继续是利好,因为他们支撑的起24h的生态服务给年轻人去拼命ps:昨天我家门口的教育行业又有120来抬人了···下次估计就是ai产业了2当然,标题肯定不仅仅是睡觉,3月份最猛的是hype一个月收入5300万美金,其中大概1000万美金是原油,而他的原油永续合约目前是年化-20%的资金费率,可见市场多么需要多头····hype相比其他cex在rwa赛道一骑绝尘,很有可能在未来超过cme和bn,这就是加密最好玩的地方,打败你的一定不是另一个你。如果你仔细看川普最近push的加密法案里,对于dex的监管是非常放松的,就是为了给hype这种dex留口子方便老鼠仓。真正高级的政客是看不上poly的,那东西流动性其实并不好,几十万美金进去就被扫出来了,反而是大宗产品深度爆炸的好。另外,最强的是盘前交易,这个东西链上的流动性因为有人交易,反而比很多分散的券商盘前要舒服的多。3华尔街说金钱永不眠,结果资本家没实现这东西,区块链和ai一起实现了。4我做了一个内容汇总新闻播报,显示今天利好大于利空,晚上看看数据5今天愚人节,希望政客别拿这个搞老鼠仓来恶心我们的账户就行····6kimi的产品体验真的有点一言难尽,我说一个数据,他的龙虾要最低月费199,但是隔壁coze只要99,差了一倍,但是我明显感觉coze更好用ps:字节号称行业百草枯+2x恒科做空,不是没道理的··ps2:虽然张一鸣的财富可能不是最多的,但是他是感觉最像终产者的,断崖式领先其他所有华人富豪。。。7下周有和signalplus联合出品的基础期权公开课,到时会发宣传,新手可以准备好问题来听课,我主要会多讲一下价差这个赛道。
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人工智能的发展确实会对就业市场产生影响,但它不会简单地“让普通老百姓失业”,而是

人工智能的发展确实会对就业市场产生影响,但它不会简单地“让普通老百姓失业”,而是带来结构性的变化和挑战,同时也创造新的机会。具体来说:某些岗位可能减少例如,重复性高、规则明确的工作(如部分制造业流水线工人、简单的数据录入、基础客服等)可能被自动化技术取代,导致这些岗位的需求减少。新岗位和新行业出现人工智能的发展催生了大量新的岗位,比如数据标注员、AI训练师、算法工程师、智能设备维护人员等。同时,AI也推动了新兴产业的发展,如智能医疗、自动驾驶、智慧城市等,带来新的就业机会。工作内容和技能要求变化很多传统岗位会因为AI工具的辅助而发生变化,员工需要掌握新的技能,比如与AI协作、数据分析、创意设计等,更注重复杂判断、情感交流和创新能力。促进生产力提升和经济增长AI提高了生产效率,降低了成本,长期来看有助于经济增长和创造更多就业机会。政策和社会支持的重要性政府和社会需要通过职业培训、教育改革、社会保障等措施,帮助劳动者适应变化,缓解就业压力。总结来说,人工智能不会简单地“让普通老百姓失业”,而是推动就业结构转型。关键在于个人和社会如何应对和适应这种变革。积极学习新技能、提升综合能力,是应对未来就业挑战的有效路径。
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想买OpenAI、SpaceX这类顶级独角兽,但人家不上市怎么办?试试“影子股”玩法!其实就是“曲线救国”:买那些持有它们股份的基金。比如在美股,DestinyTech100(代码DXYZ)这只ETF,就打包了SpaceX、Anthropic等上百家未上市的科技公司。你买了它,就等于间接成了这些明星公司的“小股东”。国内也有类似思路。比如你看好某家没上市的AI芯片巨头,可以去找A股里和它业务最像、或者是它重要供应商的上市公司。或者直接买半导体、人工智能这类主题ETF,也能蹭到产业链的热度。但千万要清醒,这是高风险玩法!这些基金的价格经常严重“失真”,情绪一来能溢价十几倍,泡沫一破就直接腰斩。很多A股“影子股”只是蹭概念,业务关联度很低,纯粹是短炒。一句话建议:如果真想玩,就拿很小一笔钱(比如少于总资金的5%),当作买彩票,见好就收,千万别当真爱长期持有。etf成分股美股ai股gpu概念股AI公司上市AI企业IPOai板块公司AI独角兽企业
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郑强教授,再次发出“王炸”言论,语出惊人!他说:“现在大家都去搞人工智能,但是我

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郑强教授,再次发出“王炸”言论,语出惊人!他说:“现在大家都去搞人工智能,但是我们是人口大国,人工智能要是把劳动力给废了,那可能会带来巨大的社会混乱。人工智能到底会不会取代人类的劳动力?”振聋发聩!看看现实里那些变化,工厂车间里机械臂早就上岗了,二十四小时连轴转,精度高出错少,企业老板算算账,自然更愿意让机器顶替人力。物流园区那边,智能分拣系统嗡嗡作响,一天干的活顶得上好几个工人,过去那些分拣岗位慢慢就少了。餐饮店里,自动炒菜机和点餐平板普及开来,后厨帮厨、前台收银的需求直线下降。就连白领办公室里,简单的数据整理,也被AI智能体接过去,剩下的人只管处理几个棘手问题,编制缩水得厉害。普通老百姓每天刷手机看到这些新闻,心里难免打鼓:饭碗会不会哪天就没了?国际上的测算数据把这种担心拉得更具体,国际货币基金组织分析过,AI技术可能波及全球接近四成的就业岗位。高盛团队估算下来,AI有望让全球三亿个全职岗位被自动化取代。这些数字摆在那,听着就让人脊背发凉,尤其对咱们这样的人口大国来说,冲击不是小事。可光盯着取代两个字,把AI当成纯粹的就业杀手,又太片面了。技术说到底是个工具,它能带来什么结果,全看咱们怎么用它,怎么配上合适的政策引导。郑强教授这番提醒的核心,就是要跳出单纯的取代思维,转向让AI真正帮上忙、一起干活的路子。AI最该扮演的角色,不是抢饭碗的对手,而是帮人类甩掉重复苦活的伙伴。在高端制造一线,AI可以接手那些高风险、高强度的焊接和检测活,工人呢,就转岗去做设备保养、工艺改进、流程把控,从单纯的操作手变成指挥员。医疗领域里,AI先把海量影像筛查一遍,医生就能腾出精力专心看复杂病情、跟病人聊天、定个性化方案。这样的搭配,不但效率上去了,人也从枯燥里解放出来,价值体现得更充分。360的周鸿祎在公司内部大力推AI编程工具,他自己也亲身试过,说用了这些工具,程序员、产品经理、设计师干活的效率能明显提升好几倍。过去职场里,会英语、会办公软件就算加分,现在掌握AI用法成了新标配。可真正厉害的AI能力,从来不是只会对着对话框敲几个问题,而是背后那套编程逻辑、拆解思路和工具掌控的本事,这才是人和人拉开差距的关键点。教育部早就下发通知,要求AI教育从娃娃阶段就开始抓起。很多家长还在纠结孩子要不要接触AI,聪明人已经行动起来,琢磨怎么让孩子早点搭上这趟快车。要是你自己一听机器学习、神经网络就头大,专业书翻几页就犯困,网上那些零散教程看完还是云里雾里。或者想给六到十五岁的孩子做AI启蒙,又担心自己讲不清带歪孩子,怕娃跟不上时代节奏,那这时候就得找对路子。有一套被上百位名师认可的《漫画讲透人工智能》,专门打破了AI科普的门槛。它用轻松的漫画把硬知识掰开揉碎,不管是零基础的成年人、忙碌的职场人,还是六到十五岁的孩子,都能轻松看懂、真正学会、马上用上。这套书干货堆得满满的,总共覆盖五百多个AI核心知识点,还把智能芯片、机器人、自动驾驶、元宇宙、生物识别、高新材料六大前沿领域全讲透。从AI怎么诞生、怎么一步步发展,到它现在渗进生活哪些角落、将来会变成啥样,甚至大家关心的AI伦理问题,都一网打尽,不用东拼西凑到处找资料。整本书没有生涩的理论堆砌,全靠上千幅生动漫画,用可爱的小角色把抽象概念讲得活灵活现。你不用死记硬背那些拗口定义,看完小故事就一个感觉,原来AI这么接地气,这么好上手。书里直接回答了普通人最想知道的那些问题,人工智能为啥能跟人聊天,它到底会不会思考?将来AI会不会超过人类,我们该怎么跟它共处不被甩开?中学生读完还能顺带给初中物理化学打底,提前建好科技思维框架,在起跑线上就领先一步。带着孩子一起翻这本书,既是陪娃成长的过程,也是给自己充电的机会,碎片时间就能掌握AI基础,搞清楚它在各行各业的实际用处,找到让自己办公更高效的办法。自媒体人还能从里面挖到不少通识灵感,做出更接地气的爆款内容。说到底,AI浪潮已经卷到每个人身边,关键在于咱们怎么接招。郑强教授的这番话像一面镜子,照出我们必须面对的现实,技术飞奔向前,社会政策和教育得跟上脚步,让每一个人都有机会转型、都有饭碗可端。国家这些年一直在推动高质量发展,AI正好能成为助力共同富裕的工具,让更多家庭过上更好日子。我们普通人也不用慌,主动学起来、用起来,就能在变化里找到自己的位置。未来属于那些愿意拥抱新工具、不断升级自己的人,抓住机会,一起往前走,这才是正道。参考资料:台海时刻
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国行版苹果AI?乌龙已下架。国行版苹果ai3月31日凌晨,大量国行(iOS26.4的)iPhone用户发现,设置中原“Siri”入口变为“Apple智能与Siri”,下载约9.5GB的端侧模型后可使用实时翻译、视觉智能、照片消除、智绘表情等功能。此次上线是苹果的操作失误(误发),并非官方灰度测试或正式发布,目前苹果已撤回更新,未上车用户已无法上车,已下载端侧模型的用户无法使用在线功能,但仍旧可以使用仅依赖端侧的功能。但是从大量用户披露的角度来看,目前苹果AI的国行版仍旧比较早期,(正常情况下)GPT扩展无法使用,视觉引擎甚至直连了谷歌,其外的部分功能可能调用了百度大模型(文心)。在大陆的监管和合规上,AppleIntelligence也就是苹果AI或许还有很多进度亟待完成,已更新成功的用户,就把这种不完美但抢先的小众体验,当作苹果50周年(提前一天)对你们个人的献礼吧。苹果ai国行上线或是乌龙
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马斯克给美国开了一张“药方”,他说,想活命,唯一的办法就是全面拥抱人工智能和机器人。这话一出,直接把锅底都给掀了。美国现在的困境,早已不是单纯靠政策调整就能化解的,劳动力、制造业、经济增长三大难题缠在一起,而AI和机器人,恰好是能同时撬动这三块巨石的支点。先看劳动力市场的现状,2026年1月美国还有690万个职位空缺,比预测的还多20万,可招聘人数却一直卡在530万上下。不是企业不想招人,是真没人来。这背后是老龄化带来的硬缺口,2024年美国65岁以上老人已经达到6120万,占总人口18%,而18岁以下的孩子才7310万,差距越来越小。更关键的是,11个州的老年人数量已经超过了儿童,近一半的县都是如此,未来能进入职场的年轻人只会更少。年轻人不愿进工厂,熟练技术工人更是稀缺,有20%的美国工厂都因为缺人开不了足马力。这种情况下,机器人成了必然选择,工业机器人不用休息,不用发工资,还能精准完成重复工作,2023年全球电子和汽车行业的机器人安装量就占了一半以上,美国制造业要想活,只能靠机器补人的缺口。再看制造业回流的困境,美国政府喊了好几年要把工厂迁回来,可实际进展磕磕绊绊。核心问题之一是工厂建设和运营成本太高,过去四年工厂建设年化支出翻了一倍,而全美一半以上的工厂都建了30年以上,设备老化严重。更要命的是基础设施跟不上,电网还是上世纪六七十年代的老古董,想新建工厂接电都要等好几年,三分之一的桥梁还得翻新,物流效率根本比不过东亚。AI和机器人正好能破解这个死循环,特斯拉计划建的1000万平方英尺新工厂,就是为Optimus3人形机器人量身打造的,这种机器人能实现“机器造机器”,不仅能降低建设和生产成本,还能让工厂实现全自动化运行,不用依赖陈旧的基础设施就能达到高效产能。而且机器人的迭代速度远超人力培训,特斯拉计划每年更新一款机器人设计,这种效率是靠传统工人永远追不上的。经济增长的瓶颈更是迫在眉睫,2025年美国全年职位空缺已经比2024年减少了57万多,招聘人数也少了150万,劳动力市场降温直接拉低了经济活力。而AI带来的是指数级增长的可能,马斯克判断未来10年经济规模能涨10倍,不是空想。2023年全球AI机器人市场规模已经有650亿美元,2025年预计突破800亿美元,其中人形机器人的增长更猛,2030年能冲到654.8亿美元。就像马斯克说的,不是机器替代人,而是把人从重复性劳动中解放出来,转向更有创造性的工作,而创造性劳动恰恰是经济增长的核心动力。国际竞争的压力也容不得美国犹豫,在AI和机器人领域,全球都在抢时间。美国虽然在技术创新上占优,但亚洲市场已经占据全球机器人安装量的73%,中国、日本在制造业机器人应用上走得更快。日本的减速器、伺服电机技术全球领先,中国的“机器人+”行动计划已经落地,欧盟还出台了AI法案规范发展,要是美国不全力拥抱,很快就会失去技术优势。特斯拉的Optimus3已经进入最终量产阶段,2026年夏天就要启动生产,2027年实现高产量,这种速度就是为了抢占先机。可能有人担心机器人会抢工作,但数据已经说明问题,特斯拉现在有15万直接雇员,供应链相关人力更是达到100万到200万,未来不仅不会裁员,还会增加员工。因为技术进步带来的新岗位,远比替代的旧岗位多。AI需要人来研发优化,机器人需要人来维护升级,太空探索需要人来规划执行,这些都是更高价值的工作。而且随着经济规模扩大,新的行业和需求会不断涌现,就像互联网诞生后创造了无数过去没有的职业,AI和机器人时代也会如此。马斯克的“药方”,看似激进,实则是基于现实的理性选择。AI提供智能大脑,机器人提供执行手脚,两者结合能重构生产方式、激活经济活力、破解劳动力困局,还能在全球科技竞争中保持领先。这不是选择题,而是生存题,美国要是不抓住这个机会,未来面临的可能不是发展慢的问题,而是被时代甩在后面的风险。毕竟在技术驱动的文明进程中,不进则退,拥抱变革才是唯一的生路。
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【中国OCR超越谷歌全球登顶,一场关于"数据入口"的暗战正在打响】3月27日

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【中国OCR超越谷歌全球登顶,一场关于"数据入口"的暗战正在打响】3月27日,百度文心衍生模型PaddleOCR在GitHub上的Star数首次超越了谷歌TesseractOCR,成为全球Star数最高的OCR项目。此外,最近百度、DeepSeek、智谱这些AI头部厂商,也几乎在同一时间加码OCR。这绝非巧合,这场“OCR热”的背后,藏着下一代AI竞争的核心密码:数据入口的争夺。表面上看,大家都在拼大模型的能力,但真正的瓶颈已经显现——高质量训练数据正在日趋饱和。互联网上的优质内容这些年被翻来覆去地训练,AI要再进一步,必须找到新的数据源头。而这个源头,就藏在现实世界的海量文档里。事实上,超过80%的信息仍沉淀在文档、书籍、合同、表格等离线载体中。这些数据的体量远超互联网公开内容,但过去机器根本读不懂。它们必须依赖OCR,才能被转化为可被模型理解的数据。OCR正是打开这座金矿的钥匙。它不再只是"把图片文字转成可编辑文本"的工具,而是连接现实世界与数字世界的重要入口——通过将图像中的文字与版面结构转化为机器可理解的电子化文本,能够为大模型提供更丰富、更真实、更高价值的数据来源。理解了这一点,就能看懂为什么百度要把文心大模型的能力注入PaddleOCR;也能理解DeepSeek、智谱为何紧随其后。大家争夺的不是一个技术工具,而是谁能率先掌握"现实世界信息入口"的主导权。更深一层看,这场布局折射出AI竞争逻辑的深刻转变。AI的竞争正在从单纯的模型能力,转向数据获取、处理与利用效率的综合比拼。谁能构建更强的OCR能力,谁就更有机会掌握现实世界的信息入口,打造出最前沿、优质的模型。所以,OCR正在从文档解析工具,演变为大模型竞争中的基础能力。百度PaddleOCR超越谷歌Tesseract,不只是开源项目的阶段性突破,也预示着OCR在AI时代中的地位正在被重新定义。这场关于"数据入口"的暗战,才刚刚拉开序幕。
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不知道大家有没有注意到,去年年初红得发紫的Deepseek和梁文峰,现在都没什么

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不知道大家有没有注意到,去年年初红得发紫的Deepseek和梁文峰,现在都没什么声音了。记得去年这个时候,打开手机刷AI圈的消息,十个里面有八个都在聊Deepseek,梁文峰的名字更是频繁出现在各种财经和科技报道里,风头直接盖过了不少行业大佬。去年年初那阵子,Deepseek和梁文峰绝对是AI圈最耀眼的存在,说是“现象级”一点都不夸张。2025年1月,DeepseekR1模型横空出世,不同于其他模型要么收费、要么功能受限,它直接打出免费开源的牌,一下子就引爆了整个市场。短短两周时间,它的App下载量就轻松破亿,日活峰值更是突破3000万,甚至有数据显示,当时它在140个国家的AppStore下载榜都登顶了,海外日活一度比国内还高,达到3685万。那时候的Deepseek,影响力大到吓人,连全球科技巨头英伟达都受了牵连,因为它的开源策略冲击,英伟达市值单日暴跌近6000亿美元。“Deepseek时刻”成了当时行业里最火的词,不管是做技术的、搞投资的,还是普通网友,都在讨论这款国产AI模型。资本圈更是挤破头想投它,估值一路水涨船高,一度被传直逼1.05万亿元,梁文峰也借着这波热度,被推到了中国首富候选人的位置,胡润富豪榜当时还给他估了1846亿的身价。可谁也没想到,这样一路高歌猛进的势头,并没有持续太久。现在再打开手机,已经很少能看到Deepseek的消息,梁文峰也渐渐淡出了公众视野,这家曾经红得发紫的公司,几乎彻底没了声音。其实在当时,所有人都觉得Deepseek会成为下一个科技巨头,毕竟有过硬的技术,还有庞大的用户基础,资本更是抢着送钱上门。但梁文峰和他的团队,却做出了一个让所有人都意外的选择——拒绝所有外部融资,完全依赖母公司幻方量化的资金支撑,当时他们的想法很简单,觉得“不用急着拿钱”,靠自己的力量就能做好研发,把技术打磨得更扎实。没人能说这个想法是错的,但AI行业的风口,从来都是转瞬即逝的。2月一过,Deepseek就迎来了断崖式下跌,用户活跃度从之前50%的高位,一路狂跌至3%,官网流量更是蒸发了超过70%。QuestMobile的数据显示,到2025年6月,它的月活跃用户已经从3月的1936.1万降到了1629.5万,下滑趋势特别明显。更关键的是,那些流失的用户,并没有彻底离开AI领域,而是转向了其他更贴合日常场景的平台。有数据追踪显示,56.0%的流失用户转用了百度,42.1%选择了QQ浏览器,还有39.4%流向了豆包,27.8%改用了夸克。这些平台之所以能吸引用户,核心就是它们把AI能力做成了插件,无缝嵌入到大家日常使用的工具里,而Deepseek却一直盯着技术研发,忽略了用户留存和生态建设。它没有开放API来聚拢开发者,也没有把自己的模型嵌入到更多产品里,哪怕当时有不少企业主动找上门想合作,它也没太在意。要知道,当时腾讯云、华为云、vivo、荣耀等很多企业都想接入DeepseekR1模型,可它始终没有搭建起完善的生态,用户新鲜感过后,自然就慢慢流失了。而且随着AI行业的发展,字节跳动的豆包、阿里巴巴的千问、腾讯的元宝等纷纷崛起,Minimax、智谱等公司也不断融资上市,Deepseek的竞争力也就慢慢被稀释了。除此之外,人才流失也成了Deepseek的一大问题。虽然它给核心员工的工资不低,但在AI人才薪资暴涨的当下,各大巨头和创业公司纷纷开出巨额年薪,还附带期权、股份,不少核心人才都陆续出走。比如曾经的V2/V3/MoE核心研究员罗福莉,现在已经成了小米大模型团队的负责人,还有DeepSeek-R1论文的第一作者郭达雅,也离开了Deepseek。不过值得一提的是,Deepseek并没有彻底消失,它还在坚持技术研发,正在推进V4+R2双旗舰模型。而且DeepSeekR1模型后来还入选了美国《时代》杂志2025年度最佳发明榜单,相关论文也登上了《自然》杂志封面。只是相比于去年年初的热度,现在的它确实低调了太多,也渐渐淡出了大众的视野。如今再回头看,DeepSeek的沉寂不是技术不行,而是战略节奏完全错了。在最该融资扩张、搭建生态的时候,它选择了闭门造车;风口面前,光有技术远远不够,把握时机、踩准节奏、兼顾技术与商业,才是活下去、走得远的关键。
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不知道大家有没有注意到,去年年初红得发紫的Deepseek和梁文峰,现在都没什么

不知道大家有没有注意到,去年年初红得发紫的Deepseek和梁文峰,现在都没什么

不知道大家有没有注意到,去年年初红得发紫的Deepseek和梁文峰,现在都没什么声音了。去年没有抓住宝贵时间窗口进行融资和发展的Deepseek,可能已经错过了成为万亿企业的机会,梁文峰也遗憾地错失了本来可以争取的首富地位。这事儿跟技术好不好关系不大,关键问题出在了对时机和节奏的判断上。2023年11月推出的DeepSeek-Coder,用2万亿Token的训练数据,其中87%都是代码,在编程辅助场景下直接超越了同量级的CodeLlama-34B,甚至部分指标逼近GPT-3.5Turbo。紧接着月底发布的67B通用大模型,是国内首个完全开源的千亿级模型,中文理解和数学推理能力都很突出,直接对标Meta的LLaMA-270B。后续在多模态、长上下文推理上也有突破,能看出团队的技术功底确实扎实,放在当时的创业公司里绝对是第一梯队水平。梁文峰本人更是科班出身,浙大本科硕士连读,深耕人工智能领域多年,之前在量化投资行业也做出过成绩,按说既有技术视野又有商业经验,不该在关键节点掉链子。但问题恰恰出在对行业节奏的判断上。2023年是什么时候?是ChatGPT引爆后“百模大战”的野蛮生长阶段,整个行业的核心逻辑是“先占位再优化”。数据显示,2023年国内AI大模型领域融资总额高达862亿元,同比增长62%,百度、阿里、字节这些巨头纷纷砸钱抢算力、扩团队、铺场景,创业公司里智谱AI、MiniMax也都在这一年完成了大额融资,拿到钱就快速迭代产品、抢占用户心智。那个时候的资本就像疯了一样,只要模型有亮点、团队有背景,都愿意高估值入局,因为大家都清楚,大模型是资本密集型赛道,早融资就能早占资源,晚一步可能就被拉开差距。可Deepseek偏偏选择了一条反常规的路:不接受任何外部融资,全靠梁文峰之前创办的幻方量化全额支持。这种策略看似能保持战略独立,避免资本的短期诉求干扰研发,但却严重低估了大模型赛道的烧钱速度和竞争烈度。要知道,千亿参数模型的单次训练成本就高达数亿元,后续的迭代优化、算力维护、人才招聘都是持续的巨额开销。巨头们能靠生态输血,创业公司就只能靠融资续命,2023年的融资窗口是行业发展至今最宽松的一次,错过之后再想找钱就难了。2024年行业风向就变了,资本从“疯狂追概念”转向“理性看落地”。融资总额虽然还在增长,但投资逻辑完全不同,机构不再只看模型参数和技术亮点,而是更关注商业化能力、场景适配度和合规性。这时候监管政策也收紧了,《生成式人工智能服务管理暂行办法》要求模型训练数据合法、算法透明,提高了融资门槛。而Deepseek因为没有外部资本注入,资金来源单一,既没法像字节豆包那样绑定生态做全场景覆盖,也没法像智谱AI那样联合硬件厂商做细分突破,只能在开源领域靠低价策略吸引用户,规模始终做不起来。更关键的是,大模型行业的马太效应特别明显。2023年那些拿到大额融资的企业,快速抢占了用户和场景:字节豆包依托抖音、头条生态,月活做到了3.15亿,成为国内唯一日活破亿的独立AI应用;阿里通义千问绑定电商、办公场景,月活也突破2亿。这些头部玩家形成生态闭环后,用户留存和转化都有了保障,反过来又能投入更多资金做技术迭代,差距越拉越大。而Deepseek因为资金受限,没法大规模推广,虽然技术上有亮点,但普通用户感知不到,慢慢就从大众视野里淡出了。梁文峰可能是太执着于“长期主义”,想靠技术慢慢突围,却忽略了大模型行业的特殊属性:这不是一个靠单点技术就能赢的赛道,而是技术、资本、生态、时机的综合较量。2023年的窗口期,本质上是资本和市场给所有玩家的“起跑机会”,巨头靠资源碾压,创业公司靠融资加速,谁能抓住这个机会把规模做起来,谁就能进入下一轮竞争。Deepseek选择闭门造车式的发展,相当于主动放弃了这个起跑权。这事儿也印证了一个道理:在风口行业里,时机和节奏往往比技术更重要。技术可以慢慢迭代,但窗口期一旦关闭,就再也回不来了。2023年的AI赛道,就像一场限时起跑的马拉松,大家都在抢着占位,Deepseek却在起跑时放慢了脚步,等想加速的时候,前面的人已经跑出了很远,再想追赶就难了。梁文峰可能原本有机会凭借技术优势和先发名气,通过融资快速扩张,甚至冲击行业龙头,但因为对资本周期和行业节奏的判断失误,最终错失了这个改写行业格局、实现商业跃迁的机会。Deepseek和梁文峰的沉寂,不是技术的失败,而是时机判断的失误,这样的教训,在任何风口行业里都值得深思。
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