©读懂财经·互联网组原创/出品

/ 01 /

DeepSeek快把大模型公司的出路断了

很多人都在说DeepSeek干崩了英伟达，其实受伤的又何止英伟达，DeepSeek这一爆，国内大模型公司的出路也快被打没了。

上线20天后，DeepSeek日活超过2215万，国内第二名豆包的日活用户是1695万。

要知道，DeepSeek在推广上零投入，竞品早就开始了买买买，APPGrowing的数据，Kimi的广告投放10月、11月都在2亿以上。

零投入还能在短期内迅速在用户端做到国内第一，基础是性能好，DeepSeek在很多技术技术指标上追上了ChatGTP，甚至某些领域可以说是各有千秋。

大模型本身就有马太效应，性能领先的DeepSeek还是开源，当越来越多的应用部署适用开源的Deepseek后，Deepseek的性能迭代会更快，其它竞争力有限的大模型价值会越来越小。

关键是这些成绩都是在DeepSeek是在投入成本远低于行业的情况下做到的。

以往大模型是在搞军备竞赛，浙商证券的一份报告显示，字节2024年在AI领域的资本开支高达800亿元，这既不算它对外投资，也不包括买量费。

那DeepSeek总共花了多少钱？账很好算。

DeepSeek背后是管私募基金的幻方，幻方炒股一年赚大几十亿人民币，是给投资人赚的钱，按照行规他们能分十几个亿，管理费+利润佣金，大概率过不了二十亿。

然后还有各种税费要交，核心团队怎么说也要分钱，加上人员和量化系统的正常维护成本，七扣八扣，给DeepSeek一年拿十亿人民币都难。

这让投了几十亿，上百亿的国内大模型团队怎么办？DeepSeek逆袭后，相关的科技大厂和大模型创业公司都沉默了，也没有看到实质性的动作，可能五味存杂的感觉比较多。

字节这些大厂底子厚，钱大不了打水漂。但初创大模型团队的日子就不好过了。早前就有传言，大模型六小虎中已经有两小虎放弃了超大参数规模模型的追求。

现在DeepSeek用远低于行业的投入做到了国内第一，其它团队接下来钱还怎么融？估值怎么谈？

受损的还有投资人，它们给六小虎的投资规模分别是：月之暗面超70亿元，百川智能 50亿元，MiniMax 超40亿元，智谱A1超40亿元，零一万物数亿美元，阶跃星辰数亿美元。

DeepSeek横空出世后，投的钱也有了打水漂的风险，这也再次引出一个老问题：科技公司投资的脆弱性。

/ 02 /

科技龙头对抗不了行业宿命

硅谷曾经有过统计，在风险投资的1000个项目中，扣除最成功的8家，其他的992家是不赚钱的，而这8家则是成百倍上千倍的暴利。

科技股投资很脆拖，要从行业特性说起：科技行业技术迭代快，讲究突破性创新，领先者在新技术周期中取得领先后，可降维打击掀翻老巨头。

这种行业特性要求科技企业的成长必须伴随着高额的研发投入，典型的是AI四小龙，研发费用都曾数倍于营收规模。

但这个发展路径的矛盾之处在于：

高额的技术投入不一定形成商业价值。和很多传统行业不同，需求都是确定的，投的产能确定有需求，巨头还能靠投资形成规模成本优势。

但科技行业，需求是不确定的，那些真正改变人类的关键变革，往往是不可预测的，更不太可能被提前规划，这就导致了实验室突破未必能转化为可持续利润。

如四小龙做到了技术层面的领先，但苦于没有变现场景，到现在营收规模都不能覆盖研发费用。

科技公司跑出来难，守成也不易。

柯达曾掌握超1万项化学成像专利，在全球胶卷市场占有率曾达90%，并在1975年率先发明数码相机，却被智能手机摄像头直接摧毁了整个化学成像产业链，在2012年破产。

科技巨头容易被颠覆，核心是技术领先不等于护城河深度：技术迭代可能让今日巨头明日消亡。

技术有两种迭代规律。一是，线性创新，如电化学产业，电化学产业属于配方试错中平缓发展的行业，需要底层的长期试错积累。

因此技术迭代更平缓，在过去30年电池的材料技术路线上没有发生根本性的改变，仍然以锂电池的基础体系为主，所以宁王的优势相对稳。

但在科技行业，技术创新是跳跃性的，锂电无重大技术路线切换的30年中，科技行业已经经历了PC、移动互联网、云计算、AI等多轮技术浪潮。

跳跃性创新带来的风险是技术路径的偶然性， 一代技术押错，满盘皆输。

即使如IBM般深耕IT行业，也在云计算时代被亚马逊、微软彻底拉开了差距；即便是英特尔这样的芯片霸主，也在AI芯片革命中被英伟达碾压。

还有这次的DeepSeek在算法层面和系统软件层面进行的创新和优化，也撕毁了大模型公司用资金打出来的算力护城河。

这样看，科技股的致命伤不是技术本身，而是“护城河”的脆弱性——技术迭代的飓风，能将今日的鲜花吹成明日的野草。

/ 03 /

科技公司的护城河在哪里？

梁文锋认为，技术优势是短暂的，真正的护城河是文化和组织。

BAT的分野也来自这里，百度以技术著称，深厚的科技人才储备是其曾经脱颖而出的关键。就连张一鸣都说过，顶尖的算法工程师都在百度。

但企业不是科研所，竞争拼的也不是一两个代码库。

创始人本身的性格使然，百度几乎是一言堂的公司，封闭冗长的体系造成了创新活力的缺失，在加上，搜索模式的暴利，也助推了百度只会躺着数钱。

这最终让百度没有形成激励创新和留住人才的企业文化，就连“华人天花板”陆奇都没留住。组织上百度也层级多、决策流程冗长，让很多业务起个大早赶个晚集。

文化、组织最终影响到业务，无论是早年的百度糯米、百度地图，还是如今的信息流产品、短视频和小程序，甚至是最新的AI，百度鲜有胜绩。

百度的反面是DeepSeek，能够在资金、资源远逊于头部的情况下，完成史诗级翻盘，DeepSeek的文化和组织发挥了作用。

在组织文化层面，DeepSeek采用“自然分工”而非强制管理，鼓励成员基于兴趣和好奇心自发探索问题，同时通过资源调配支持有潜力的方向。

在这个过程中，DeepSeek不设KPI，不搞硬性目标。听起来有点“佛系”？但它的底层逻辑其实是围绕科技创新展开的，和谷歌的“20%时间”有很多相通之处。

大部分公司的管理方式，是先分工、再考核。这种管理方式，适用于成熟行业，但不适用于创新行业。

而AI是个探索性的行业，很多事情根本无法预测。所以DeepSeek，让团队自下而上驱动，而不是被KPI推着走让聪明人高效工作、高效合作：

其中，不预设分工，大家自由协作，每个人都能参与最核心的研究；自由调用计算资源，无需层层审批，让他们基于兴趣探索最难的问题，让他们始终处于学习和创新状态；靠文化驱动，而不是 KPI 绑架，让员工自己想办法把事做到极致。

有再多资金支持和外部资源，最多起到化学反应，而一旦在内部形成持续创新的文化和组织，会形成核反应。

免责声明:本文（报告）基于已公开的资料信息或受访人提供的信息撰写，但读懂财经及文章作者不保证该等信息资料的完整性、准确性。在任何情况下，本文（报告）中的信息或所表述的意见均不构成对任何人的投资建议。

©读懂财经·互联网组原创/出品

/ 01 /

DeepSeek快把大模型公司的出路断了

很多人都在说DeepSeek干崩了英伟达，其实受伤的又何止英伟达，DeepSeek这一爆，国内大模型公司的出路也快被打没了。

上线20天后，DeepSeek日活超过2215万，国内第二名豆包的日活用户是1695万。

要知道，DeepSeek在推广上零投入，竞品早就开始了买买买，APPGrowing的数据，Kimi的广告投放10月、11月都在2亿以上。

零投入还能在短期内迅速在用户端做到国内第一，基础是性能好，DeepSeek在很多技术技术指标上追上了ChatGTP，甚至某些领域可以说是各有千秋。

大模型本身就有马太效应，性能领先的DeepSeek还是开源，当越来越多的应用部署适用开源的Deepseek后，Deepseek的性能迭代会更快，其它竞争力有限的大模型价值会越来越小。

关键是这些成绩都是在DeepSeek是在投入成本远低于行业的情况下做到的。

以往大模型是在搞军备竞赛，浙商证券的一份报告显示，字节2024年在AI领域的资本开支高达800亿元，这既不算它对外投资，也不包括买量费。

那DeepSeek总共花了多少钱？账很好算。

DeepSeek背后是管私募基金的幻方，幻方炒股一年赚大几十亿人民币，是给投资人赚的钱，按照行规他们能分十几个亿，管理费+利润佣金，大概率过不了二十亿。

然后还有各种税费要交，核心团队怎么说也要分钱，加上人员和量化系统的正常维护成本，七扣八扣，给DeepSeek一年拿十亿人民币都难。

这让投了几十亿，上百亿的国内大模型团队怎么办？DeepSeek逆袭后，相关的科技大厂和大模型创业公司都沉默了，也没有看到实质性的动作，可能五味存杂的感觉比较多。

字节这些大厂底子厚，钱大不了打水漂。但初创大模型团队的日子就不好过了。早前就有传言，大模型六小虎中已经有两小虎放弃了超大参数规模模型的追求。

现在DeepSeek用远低于行业的投入做到了国内第一，其它团队接下来钱还怎么融？估值怎么谈？

受损的还有投资人，它们给六小虎的投资规模分别是：月之暗面超70亿元，百川智能 50亿元，MiniMax 超40亿元，智谱A1超40亿元，零一万物数亿美元，阶跃星辰数亿美元。

DeepSeek横空出世后，投的钱也有了打水漂的风险，这也再次引出一个老问题：科技公司投资的脆弱性。

/ 02 /

科技龙头对抗不了行业宿命

硅谷曾经有过统计，在风险投资的1000个项目中，扣除最成功的8家，其他的992家是不赚钱的，而这8家则是成百倍上千倍的暴利。

科技股投资很脆拖，要从行业特性说起：科技行业技术迭代快，讲究突破性创新，领先者在新技术周期中取得领先后，可降维打击掀翻老巨头。

这种行业特性要求科技企业的成长必须伴随着高额的研发投入，典型的是AI四小龙，研发费用都曾数倍于营收规模。

但这个发展路径的矛盾之处在于：

高额的技术投入不一定形成商业价值。和很多传统行业不同，需求都是确定的，投的产能确定有需求，巨头还能靠投资形成规模成本优势。

但科技行业，需求是不确定的，那些真正改变人类的关键变革，往往是不可预测的，更不太可能被提前规划，这就导致了实验室突破未必能转化为可持续利润。

如四小龙做到了技术层面的领先，但苦于没有变现场景，到现在营收规模都不能覆盖研发费用。

科技公司跑出来难，守成也不易。

柯达曾掌握超1万项化学成像专利，在全球胶卷市场占有率曾达90%，并在1975年率先发明数码相机，却被智能手机摄像头直接摧毁了整个化学成像产业链，在2012年破产。

科技巨头容易被颠覆，核心是技术领先不等于护城河深度：技术迭代可能让今日巨头明日消亡。

技术有两种迭代规律。一是，线性创新，如电化学产业，电化学产业属于配方试错中平缓发展的行业，需要底层的长期试错积累。

因此技术迭代更平缓，在过去30年电池的材料技术路线上没有发生根本性的改变，仍然以锂电池的基础体系为主，所以宁王的优势相对稳。

但在科技行业，技术创新是跳跃性的，锂电无重大技术路线切换的30年中，科技行业已经经历了PC、移动互联网、云计算、AI等多轮技术浪潮。

跳跃性创新带来的风险是技术路径的偶然性， 一代技术押错，满盘皆输。

即使如IBM般深耕IT行业，也在云计算时代被亚马逊、微软彻底拉开了差距；即便是英特尔这样的芯片霸主，也在AI芯片革命中被英伟达碾压。

还有这次的DeepSeek在算法层面和系统软件层面进行的创新和优化，也撕毁了大模型公司用资金打出来的算力护城河。

这样看，科技股的致命伤不是技术本身，而是“护城河”的脆弱性——技术迭代的飓风，能将今日的鲜花吹成明日的野草。

/ 03 /

科技公司的护城河在哪里？

梁文锋认为，技术优势是短暂的，真正的护城河是文化和组织。

BAT的分野也来自这里，百度以技术著称，深厚的科技人才储备是其曾经脱颖而出的关键。就连张一鸣都说过，顶尖的算法工程师都在百度。

但企业不是科研所，竞争拼的也不是一两个代码库。

创始人本身的性格使然，百度几乎是一言堂的公司，封闭冗长的体系造成了创新活力的缺失，在加上，搜索模式的暴利，也助推了百度只会躺着数钱。

这最终让百度没有形成激励创新和留住人才的企业文化，就连“华人天花板”陆奇都没留住。组织上百度也层级多、决策流程冗长，让很多业务起个大早赶个晚集。

文化、组织最终影响到业务，无论是早年的百度糯米、百度地图，还是如今的信息流产品、短视频和小程序，甚至是最新的AI，百度鲜有胜绩。

百度的反面是DeepSeek，能够在资金、资源远逊于头部的情况下，完成史诗级翻盘，DeepSeek的文化和组织发挥了作用。

在组织文化层面，DeepSeek采用“自然分工”而非强制管理，鼓励成员基于兴趣和好奇心自发探索问题，同时通过资源调配支持有潜力的方向。

在这个过程中，DeepSeek不设KPI，不搞硬性目标。听起来有点“佛系”？但它的底层逻辑其实是围绕科技创新展开的，和谷歌的“20%时间”有很多相通之处。

大部分公司的管理方式，是先分工、再考核。这种管理方式，适用于成熟行业，但不适用于创新行业。

而AI是个探索性的行业，很多事情根本无法预测。所以DeepSeek，让团队自下而上驱动，而不是被KPI推着走让聪明人高效工作、高效合作：

其中，不预设分工，大家自由协作，每个人都能参与最核心的研究；自由调用计算资源，无需层层审批，让他们基于兴趣探索最难的问题，让他们始终处于学习和创新状态；靠文化驱动，而不是 KPI 绑架，让员工自己想办法把事做到极致。

有再多资金支持和外部资源，最多起到化学反应，而一旦在内部形成持续创新的文化和组织，会形成核反应。

免责声明:本文（报告）基于已公开的资料信息或受访人提供的信息撰写，但读懂财经及文章作者不保证该等信息资料的完整性、准确性。在任何情况下，本文（报告）中的信息或所表述的意见均不构成对任何人的投资建议。