DeepSeek V4发布在即，泼天富贵已来

“芯”原创 — NO.77

又一轮涨潮即将开启。现在的策略很明确：不赌模型，赌落地；不赌技术，赌效率。

作者 | 一休

出品I 芯潮 IC

ID I xinchaoIC

图片 I unsplash

风起于青萍之末，浪成于微澜之间。

最近一段时间，关于 DeepSeek V4 即将发布的消息，在技术圈与产业端持续发酵。与以往大模型升级不同的是，市场传出的核心信息并不指向“参数再翻倍”，而是更底层的系统级整合与效率优化。

对普通用户来说，这或许只是一条科技新闻；对资本而言，这是一轮新的叙事窗口；但对身处 AI、芯片与硬件链条中的企业来说，这意味着新一轮的机遇与挑战已经迫近——

谁能接住这一轮变化，谁就有可能站上未来十年的主航道；而接不住的，即将被淘汰。

DeepSeek V4发布

谁将起飞？谁又迎来终极大考？

过去一年，全球 AI 产业的主旋律几乎只有一个词：算力。

谁能买到更多 H100，谁就更接近下一代大模型；谁能搭起万卡集群，谁就站在行业食物链的上游。这套叙事在美国成立，在全球范围内被反复强化，却在中国遭遇了一次现实层面的“失效”。

以“价格屠夫”著称的DeepSeek，早期真正被技术圈封神的，不是参数规模，而是它在有限算力下“压榨系统效率”的能力。

DeepSeek-MoE（混合专家架构）并非单纯的工程炫技，而是一种极为现实的生存策略——当单卡算力和集群规模都不占优势时，你只能从架构、调度和算法效率上，重新定义“性价比”。某种意义上，DeepSeek 的竞争力并不是“最强”，而是“最省”。而正是这种极致的“省”，逼出了真正的系统级能力。

围绕 DeepSeek V4，市场上最容易被滥用的说法是“利好国产AI芯片”。这种表述确实有道理，伴随着春节前后的发布，AI芯片获将迎来新一步资本市场的热捧，但大家也恰恰因此低估了事情的残酷性。

过去两年，国产 AI 芯片的采购逻辑中，存在大量“为了买而买”的行为。合规要求、战略表态、示范意义，都在推动国产卡进入数据中心。但现实是残酷的：销量不等于可用性，库存不等于生产力。很多芯片买回去，要么生态不兼容，要么只能支撑简单 Demo，距离真实生产仍有明显距离。

当一个具备统治级能力的模型，开始向下定义算子实现、通信库和调度机制时，它实际上是在制定硬件标准。未来的逻辑将变成：不是模型去适配芯片，而是芯片必须完美承载模型。

“能不能跑得动 DeepSeek V4”，将首次把国产芯片从概念与叙事中，拉回到冷冰冰的硬指标考核。这不是一场单方面的利好，而是一次软件倒逼硬件成熟的硬仗，很多公司将因此很快被淘汰。

谁能跑通，谁才有资格留在牌桌上；

跑不通的，即便有订单，也会被边缘化。

国产算力，正在从“百花齐放”的温室，进入“只有好用的活下来”的赛场。

2026年

新一轮硬件爆发潮即将开启

如果只看 DeepSeek V4，它更像一次模型升级；但把时间轴拉长，它更像一个产业信号，提示硬件生态即将进入下一阶段。

为什么 2026可能成为“硬件爆发”？

因为 DeepSeek V4 补上了逻辑链条中缺失的那一环：高性能模型的轻量化，成为引爆“端侧革命”的导火索。几条长期积累的变量，正在逼近同一个交汇点。

第一重逻辑：是AI形态的反转。

过去两年AI的主战场在云端。用户“使用模型”，而不是“拥有算力”，终端设备只要联网即可，性能提升更多是锦上添花。

但从2025年开始，这种关系正在改变。模型能力开始向端侧外溢，隐私、延迟、功耗，逐渐从技术参数变成真实需求。设备不再只是入口，而必须具备计算、存储和感知能力，才能承担“智能体”的角色。

DeepSeek V4 所代表的高效模型路径，使端侧部署第一次具备现实可行性。一旦AI 不再完全依赖云端，硬件就无法继续原地踏步。不是硬件想升级，而是AI倒逼硬件必须升级。当设备跑不动最新模型，换机就会从“可选项”变成“必要条件”。

第二重逻辑：算力结构的成熟临界点。

这一轮 AI 竞争，早已不只是堆GPU。算力正在从通用计算向异构计算转移，从单芯片性能转向系统级协同，从“算得快”转向“算得省”。这意味着整条硬件链条需要同步更新：高带宽内存、先进封装、光互连、电源管理、散热与材料。

2023–2024年，这些技术仍在验证；

2025年逐步成熟；

到2026年，正好进入可规模化部署的窗口期。

在这个时间点，真正稀缺的已经不再是技术本身，而是——谁先全面启用、谁先跑通系统级方案。DeepSeek V4 所代表的，并不是继续拉大规模，而是在既定条件下，把模型真正跑顺。这条路径，与算力结构变化形成了高度共振。

第三重逻辑：被压抑的换机周期。

疫情之后，全球消费电子经历了漫长的去库存期。厂商谨慎、产品保守，用户延后决策，但需求并未消失，只是积压。

几乎每轮硬件周期的起点，都是体验断代，而非参数升级。当 AI 带来明确新场景，再叠加企业端设备更新需求，前几年压抑的需求会集中释放。2026 年成为集中兑现点，几乎必然。

同时，用户侧也发生变化：硬件重新拥有讲得清楚的新故事。过去十年，升级理由几乎只有“更薄、更快、更省电”，体验断层稀缺，换机动力不足。AI 改变边界，让用户能感知到“这一代真的不一样”。

所以，2026 年之所以重要，不是因为它注定爆发，而是因为在那个时间点：模型能力、算力结构、产业周期和用户体验，这四根指针第一次同时指向了同一个方向。

当技术开始变便宜

真正的赢家从来不是同行

中国企业最“危险”的地方在于：一旦技术门槛被压低，它们就能迅速把技术工程化、规模化，并铺满所有细分场景。

如果DeepSeek V4 的工程与编程能力，真的如传言中那样逼近甚至超过Claude 3.5 Sonnet或GPT-4o，那么最先被击穿的，将是应用与软件开发的门槛。

SaaS、内部系统、定制化开发，将不再高度依赖庞大的初级工程师团队。能力被模型吸收，效率被系统放大。中国软件产品从构想到落地的周期，会进一步压缩——而这正是中国企业最熟悉的节奏。

制造业受到的冲击，将尤为直接。

过去的工业数字化，更多解决的是记录和流程问题，但相关系统僵硬、昂贵，调整成本极高。DeepSeek V4 这一类强化工程理解的模型出现后，工业系统第一次具备了“按需生成、快速适配”的可能。业务人员可以通过自然语言调用数据、分析异常、参与决策，系统不再只是工具，而开始成为决策的一部分。

这也意味着，工业软件企业将面临真正的分化。未来的竞争，不再是谁卖系统，而是谁能把模型嵌进真实生产流程。如果仍停留在一次性交付、重定制、慢迭代的逻辑中，很可能会被模型驱动的新范式迅速替代。

更重要的是，AI在中国的落地速度，可能会比很多人想象得更快、更激进。过去需要百万级预算的项目，很可能被压缩到十万甚至万元级别。这会让AI在二三线城市和中小企业中的渗透率，显著高于全球平均水平。

中国企业，会用AI这种“高科技”，把所有传统生意的成本，再系统性地压低一遍。

尾声

泼天富贵的十年之约

回顾互联网发展史，这种路径并不陌生。很多技术并非中国首创，但中国凭借复杂而真实的应用场景，把它们推向极致。

如果说DeepSeek V4 是一套被现实逼出来的工程智慧，那么中国庞杂的工业与商业环境，就是这套智慧最好的加速器。走到今天，我们正在用一种极其务实、极其“中国流”的方式「低算力门槛、高工程效率、全场景落地」去定义一条新的跑道。这条路或许不体面，甚至泥泞，但走过去之后，留下的往往是最深的脚印。

对于创业者与投资人而言，现在的策略很明确：

不要赌模型，赌落地；不要赌技术，赌效率。

风暴将至，各位，请系好安全带。

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