看了下，目前它的C端应用已经在苹果AppStore美区Productivity

看了下，目前它的C端应用已经在苹果App Store美区Productivity排行榜。 作为一个中国产品，它超越ChatGPT和谷歌的Gemini，用的资源还更少；这件事引起了外媒和AI公司的关注，大家都在仔细研究它。DeepSeek到底做对了什么？ 我认为有三点很关键。 第一，它发现了一个行业秘密：与其和大公司比谁更能烧钱买硬件，不如让AI学会更聪明地工作。 当别人都在给AI加更多“脑细胞”时，DeepSeek开发了一套“大脑管理术”。它的模型有670亿参数，但实际只用47亿。 这就像学霸考试，不会每道题都用全力，而是根据题目难度调整思考深度。这种“智能节能”模式，直接把成本降低了三分之二。 第二，它的开源策略很特别。当其他公司把开源当作副产品时，DeepSeek直接把最新技术开放。这看起来很冒险，其实很有远见。 因为当全球开发者都用它的技术做开发时，它就悄悄成了行业标准。再加上它的“价格屠夫”策略，把接口费用降到市场价的三分之一，这和小米当年用性价比打开手机市场的打法很像。 第三，创始人梁文锋的做法很有中国智慧。 他用炒股赚的钱支持研发，这种“以战养战”的方式，在短期赚钱和长期创新之间找到了平衡。这让我想到任正非早年卖减肥药养华为的故事，都是在现实和理想之间走出了一条新路。 这些做法让中美AI竞赛呈现出有趣的对比：美国团队像顶级跑车设计师，专注突破发动机极限；中国团队像改装高手，通过优化系统让现有设备跑得更快。 现在行业最头疼的问题是，AI需要的计算力每季度都在暴涨。DeepSeek证明了一件事：聪明地使用资源，比拥有更多资源更重要。这才是真正的产业变革。 但问题来了： 在硬件有限的情况下，怎么持续创新？这是个难题。英伟达的第二大客户是字节，2024年买了23万张芯片。这个数字很惊人，但也说明了一个现实：AI竞赛离不开芯片，而大多数公司很难长期玩下去。 如果能把芯片和模型更好地结合，再加上对数据的高效利用，就能打开新局面；从这个角度看，虽然国内竞争激烈，但至少证明了：中国在中美格局上，另一种破局的可能。