训练成本暴跌90%，风险投资者认为DeepSeek加速了人工智能市场的增长

近期，中国AI初创公司DeepSeek宣布以远低于行业平均成本训练出高性能大语言模型，引发全球科技投资界震动。这一突破不仅挑战了传统AI研发的经济模型，更可能重塑整个风险投资逻辑——从追逐“烧钱”的基础设施转向更高效、垂直化的AI应用。

低成本AI时代来临，风投逻辑生变
多位风险投资人表示，DeepSeek的突破并非偶然，而是技术演进的必然结果。随着模型训练成本下降，行业焦点正从“砸钱造大模型”转向“精准部署小模型”。这一趋势将显著降低创业门槛，催生更多面向特定场景的AI应用，如边缘计算、机器人、企业SaaS等。

“基础模型终将商品化，真正的价值在于如何利用它们解决具体问题。”一位资深科技投资者指出。类似20世纪90年代互联网泡沫后的光缆过剩，当前AI基础设施的过度投资可能很快面临价格坍塌，而应用层公司将迎来爆发。

开源+小型化：AI落地的新引擎
DeepSeek选择开源部分模型，进一步加速行业变革。开源生态可降低企业试错成本，而模型小型化技术（如多头潜在注意力）则让AI在手机、IoT设备等边缘终端高效运行成为可能。“未来，数据不必全部上传云端，本地设备就能实时决策。”一位专注硬科技的投资人解释道。

不过，质疑声依然存在。部分投资者认为，尽管成本下降，但模型质量、数据合规和内容过滤仍需巨额投入。“中国公司的技术细节尚未完全公开，能否长期保持优势仍是未知数。”

全球AI竞赛进入2.0阶段
这场效率革命已刺激市场重新洗牌：

• 巨头应对：部分头部公司开始转向代理AI等新战场，避免与大模型直接竞争；

• 创业潮：早期风投机构获得新机会，可押注更多轻量级AI项目；

• 地缘博弈：美国投资者警示，“忽视海外创新是危险的”，需以技术质量而非资本规模应战。

正如一位投资人总结：“当资源不再稀缺，真正的创新才会浮现。”