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2024年12月28日，DeepSeek V3模型发布后的第三天，OpenAI创始人萨姆·奥尔特曼在社交媒体评论称，DeepSeek能够以低价算力提供这样的服务令人惊讶。OpenAI将暂停一些新的发布，拥有一个新竞争对手令他感到兴奋。
1月31日，他在Reddit论坛回复网友问题时提到，DeepSeek的出现改变了过去几年OpenAI遥遥领先的情况。
2月7日，OpenAI宣布公开最新模型o3-mini系列模型的思维链（并非完整版），即让用户看到模型是如何推理思考的，而此前，出于竞争考虑，OpenAI没有完全公开o3-mini及其前身（o1和o1-mini）的推理步骤，仅向用户提供推理摘要。
DeepSeek对美国资本市场带来了冲击，甚至引发了美国政策制定者、硅谷科技巨头及创业公司的关注。
美国总统特朗普1月27日在迈阿密发表讲话时称，DeepSeek模型高效且经济，其出现是一种积极的发展，也给美国相关产业敲响了警钟。美国需要集中精力赢得竞争。
微软首席执行官萨提亚·纳德拉1月27日在瑞士达沃斯世界经济论坛表示，应当非常、非常认真地对待来自中国的这些技术进展。
Anthropic是亚马逊投资的一家AI创业公司，它是OpenAI的直接竞争对手。Anthropic CEO达里奥·阿莫代伊（Dario Amodei）1月撰文称，一个公正的说法是，DeepSeek生产出了一款性能接近美国七个至十个月前模型的模型。它的成本大幅降低，但远未达到人们所说的比例。DeepSeek-V3并非一项独特的突破，也没有根本改变大模型的经济规律。它只是持续成本降低曲线上一个可预期的成功。但这次不同之处在于，第一个降低预期成本的是中国公司。这在以前从未发生过，并且具有地缘政治意义。
一位曾在硅谷和欧洲从事多年科技投资的人士向《财经》评价，DeepSeek之所以能在美国科技圈引发地震，主要有三方面因素：一是DeepSeek本身的技术进步，用低成本实现高性能，且不断有新的优化版本出现；二是开源，过去中国在世界科技领域的信任度是被美国所限制的，但开源是透明的，透明就意味着信任，且开源意味着大家都能用，越多人用，就越多人相信这个模型的实力；第三，DeepSeek的出现，颠覆了美国科技公司对AI领域的预设，他们开始反思并调整动作。“我们曾一度认为AI是一座大山，大家努力往上顶爬，现在或许应该思考，AI可能是大海，有很多方向可以探索。”
DeepSeek带来的影响不止在美国科技圈，前述投资人提到，近期所有的相关会议里，DeepSeek都变成了最重要的议题。欧洲和印度的一些创业者和投资人，过去认为大模型是只有中国和美国能做的事，他们不太敢投入，现在大家都好像有了底气，也都在尝试进入这一领域。
在中国，此前大模型行业主要有两类玩家，一是科技大厂们，包括字节跳动、百度、阿里巴巴、腾讯、华为等，它们大多拥有相对完整的AI生态，战略上重视大模型，人才储备和资金实力强大。二是AI创业公司，最具代表性的是“六小虎”——智谱AI、百川智能、月之暗面、Minimax、阶跃星尘、零一万物，它们都拿到了巨额融资，各有发展侧重。
这个春节，DeepSeek狂潮的出现，两类玩家陷入压力之中。
所有大厂中，字节旗下的豆包感受到的冲击感相对强烈。在DeepSeek出现之前，豆包App是中国活跃用户量最高的生成式AI应用。多位字节人士曾告诉《财经》，字节对大模型的投入“不设限”，几乎是字节内部的“一号工程”。整个豆包团队，包括研发、解决方案和商务，人员数量约2000人-3000人，且不少人员都是加了50%甚至1倍的薪资，从其他大厂里挖来的。字节对于大模型业务的要求是要做到“全面领先”。
豆包用高成本堆积的C端领先优势，被DeepSeek用一个月的时间超过了。2月5日，DeepSeek移动端上线26天，日活用户数突破4000万。前述字节人士表示，在B端用户那里，DeepSeek起到了很好的推广效应，近期有不少企业主动来要求推动豆包AI合作。但提到对C端应用的影响，他说，“内部打击不小。”
多位行业人士提到，大厂很难做出突破性创新，更常见的路径是，小团队做出成果，大厂再通过投资、收购，或是复制、优化的方式来跟进，并扩大创新的商业价值。
另一大型科技公司的一位中层人员向《财经》提到，以目前AI技术的进程来看，AI领域里还有很多未知的可能性，但他所在公司的管理层早早就下了判断，包括“不卷模型，要卷应用”“闭源才是未来，开源价值不大”等。且公司定期会有员工考试，考试的题目就包含了这些判断，员工必须“答对”。公司认为这样能够实现“战略对齐”。
但从现在的局面来看，他觉得有点“被打脸了”。
大厂虽然人才储备丰富，但涉及多项业务和层级，层级汇报、不同业务部门的沟通协作都会消耗时间精力。DeepSeek的母公司幻方做的是量化投资，是天然的AI大模型应用场景，业内认为，技术研发和应用场景的联动，是有效提升技术实力的方式之一。前述大厂人士提到，他所在的核心业务部门曾多次向大模型团队提出合作，但都没有收到积极反馈。
DeepSeek出圈后，大量客户在询问云厂商的一线销售人员，DeepSeek何时可以上架。过去，销售人员为了业绩通常会对客户说，自家模型表现最好。如今，客户质疑随之而来，一线销售人员很难回答这个问题。
销售人员把这些质疑也抛给了技术团队——为什么你们无法开发出客户真正需要的技术？某国际云厂商的一位中国区销售人士向《财经》评价，自家模型在公开测评中得分与DeepSeek差距很大。这款去年底发布的自研大模型曾被寄予厚望，但如今已悄无声息。这家云厂商的销售人员私下已经开始了小范围的讨论和反思，这些复盘并未上升到公司层面。
类似情况在一家中国头部云厂商内部也存在。一位中国头部云厂商架构师最近压力很大，现有的模型不如DeepSeek-R1，但客户又对R1非常感兴趣。前线的压力逐渐传递到了后方产研团队。产研团队可以承认DeepSeek的技术创新，却不愿承认自己技不如人。
对比大厂，创业公司相对更灵活也更扁平，但有其他阻力。
一家成立超过七年的AI公司创始人很佩服DeepSeek敢于投入的勇气。他的感受是，虽然业内很多公司都拿到高融资，宣称大举投入，但实际很少有创业公司真正花了大价钱去做大模型的基础研发。“大家花的不是自己的钱，烧这种量级的钱还是谨慎的。”
此前，一位英伟达的长期合作伙伴告诉《财经》，过去两年密集购买英伟达GPU的中国公司主要是自身有业务需求的大厂，包括阿里巴巴、腾讯、字节跳动、百度等，创业公司很少。有一些知名大模型创业公司会主动要求和他建立战略合作关系，以此来对外证明自己在投入算力，“不给钱的那种”。
大模型太烧钱，即使是以低成本著称的DeepSeek在前期的投入也很难估量。第三方机构SemiAnalysis推算，DeepSeek实际拥有庞大的算力储备：共堆砌了6万张英伟达GPU卡，其中包括1万张A100、1万张H100、1万张“特供版”H800以及3万张“特供版”H20。
按照行业传统，中国AI创业公司还有一个大掣肘因素——创业公司拿到融资后，就不得不去考虑股东回报，这需要逐步抬高公司估值，而估值越高，IPO（首次公开募股）的时间表就越紧急。这意味着，一个AI创业公司拿不到融资甚至没理由活下去，但一旦拿到第一笔融资，就被上了发条，为了上市而草草商业化。
大模型领域对算力和数据的高投入，一度被认为是影响创业公司估值的障碍。一方面，创业公司很难在这些投入上和大厂抗衡，投入看不到上限。另一方面，这会让创业公司变成一家重资产公司。
大多数中国科技公司一开始就会将重心放在闭源模型上，因为行业的普遍预判是AI商业化应用主要集中在B端，而核心的企业客户需要闭源模型，甚至需要本地化部署。
物理AI仿真系统开发商松应科技CEO聂凯旋告诉《财经》，DeepSeek的开源模式一定程度上规避了这个矛盾。开源比闭源的模式成本低且进步速度快，“DeepSeek没有做特别多架构性的创新，应该说它是在借鉴开源的基础上，对模型能力做了比较陡峭的升级”。
无论大公司小公司，之前要赢，是高成本的赢；现在，所有人都有可能低成本赢，这是生态的本质
DeepSeek两款模型V3/R3是开源的，任何人都可以下载、部署、使用，这也是它能够快速获得讨论度的核心原因之一。
大年初一，正在丈母娘家吃团圆饭的华为工程师张飞飞（化名）被拉进一个电话会，新的动作在这次会上被部署：“准备安排加班，我们现在就要开始接入DeepSeek V3。”四天后，所有团队成员就位。他们的目标是一季度就要完成所有的适配工作。
阿里云资深工程师徐陵（化名）所在团队在年前就已经多次开会讨论了。他透露，2025年开年以来自己“所有工作都是在围着DeepSeek转。”他评价，DeepSeek的技术路线并不是独一无二的，各家大厂都有类似的产品，但DeepSeek目前展示出的工程能力确实很强。所谓工程能力，包括但不仅限于训练成本效率、模型性能和技术创新能力。
