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对于中国而言 ，匈牙利的“变天”是一个要求重新校准的信号
，而非一次需要惊慌的危机 。本文大约5200字，读完约13分钟
。2026年4月12日深夜 ，布达佩斯多瑙河沿岸
，人群一边鸣笛庆祝，一边拥上街头。欧尔班·维克托在电话里向对手马扎尔·彼得道了贺 ，然后出现在支持者面前
，承认这个结果“令人痛苦
” 。蒂萨党最终以53.69%对37.72%的得票率，拿下国会199席中的138席 ，连修宪的超级多数都碾压式达到
。一个政治强人16年的执政，就这样在一个春夜里落幕。这场选举被欧洲媒体称为“今年最重要的选举”
，因为它牵动的不仅是一个中欧小国的政权更迭，更是美国 、俄罗斯
、欧盟、乌克兰和中国各自在匈牙利押注的一盘大棋 。然而 ，真正把欧尔班送下台的
，不是哪一方的外部干预，而是一公斤奶酪的价格
。赢了外交 ，输了厨房欧尔班的政治遗产是矛盾的。2010年他重新执政时
，匈牙利的人均GDP在东欧转型经济体中名列前茅，失业率持续走低 ，经济基本面扎实 。他靠着灵活的劳动法和汇率调控机制
，在欧洲右翼民粹浪潮崛起之前，就已经塑造了一个“强人治国 ”的样本。英国脱欧 、特朗普当选 ，他事后都说自己早就预见了民族国家时代的到来
。在2010年至2019年这十年间
，匈牙利确实在良好的国际环境和经济基本面下，实现了失业率的快速走低。但这个窗口随着疫情和俄乌战争的到来彻底关上了 。过去几年 ，匈牙利通胀一度飙到25%，食品
、油价、房租全面上涨
，普通人的生活成本直线上升
。2023年匈牙利GDP萎缩约0.9%，2024年只增长0.6% ，2025年更是跌到0.3%。这个数字意味着什么？在当年已公布数据的17个欧盟成员国里
，匈牙利排倒数第三，只比深陷危机的芬兰好一点 。要知道2010年欧尔班刚上台时 ，匈牙利人均GDP在东欧转型经济体中名列前茅
，15年后，连长期被视为欧盟贫民窟的罗马尼亚 ，人均GDP都能踩它一脚
。“我们甚至买不起一公斤奶酪。
”一位布达佩斯的选民对媒体这样抱怨 。这句话是整个败选叙事的缩影
。与此同时
，预算赤字已连续两年维持在5%左右，显著超过欧盟设定的3%目标 ，到2026年
，匈牙利的公共债务预计将升至GDP的73.9%甚至更高。欧尔班为了维持政治资本，把大量财政资金砸进了体育场馆 、高铁工程和“主权基金” ，但医院里的医生在流失，教师的工资在缩水
，公立学校在破败 。公共医疗体系的医生流失率超过30%
。2025年下半年以来，超过60%的匈牙利民众认为生活水平比五年前下降 ，55%的人对政府经济政策表示不满。腐败问题是压倒骆驼的最后一根稻草 。美国财政部在2025年根据《全球马格尼茨基人权问责法》制裁了欧尔班政府的核心人物、内阁办公室部长Antal Rogán
，称其利用公职权力建立了一个“分肥体系 ”，将公共合同和资源分配给执政党亲信。而欧尔班以“政治迫害
”回应 ，丝毫没有触动基本盘的反应
。民生与经济是决定性因素
，“餐桌问题”成为撼动“欧尔班堡垒 ”的裂缝。一个无论对华
、对俄、对美都能长袖善舞的外交高手，却在自己国家的菜市场面前折戟——欧尔班可能赢得了世界一众大佬的心 ，但并没有赢得自己民众的爱 。民心向背欧尔班的外交资源动员能力
，在欧洲领导人中堪称孤例
。他同时维系着与三个超级大国的战略性友好，这在当今地缘裂变的世界格局中 ，几乎是一个不可复制的个人成就。俄罗斯方面
，欧尔班是欧盟内部唯一一个坚持购买俄罗斯天然气 、多次否决对俄制裁
、并公开推动与莫斯科谈判的成员国领导人 。“欧洲小普京
”这个称号，既是蔑称 ，也是实情
。便宜的俄气为匈牙利工业保住了成本竞争力，这一点在德国开始为能源账单叫苦的年代
，显得格外有价值。欧盟开会讨论俄乌问题，匈牙利的外长甚至以上厕所的名义 ，给俄方发去会议“直播”——这种戏剧性的操弄
，既表明了欧尔班的立场，也显示了他已把欧盟规则当成可供出卖的筹码 。美国方面 ，特朗普与欧尔班的关系早于MAGA运动成为全球现象就已深厚
。这一次大选前
，美国总统特朗普多次公开力挺欧尔班，副总统万斯于4月7日专程飞到布达佩斯参加竞选集会。特朗普还放话 ，如果欧尔班胜选
，美国将动用全部经济力量助推匈牙利 。共和党阵营对欧尔班的青睐，来自意识形态上的共鸣——移民管控、基督教传统价值观 、对布鲁塞尔的蔑视
。这种背书让匈牙利在美国的制裁名单上一直享有某种隐性豁免。中国方面 ，欧尔班的价值是实实在在用投资和政治庇护衡量的 。2024年5月
，中匈关系升格为“新时代全天候全面战略伙伴关系 ”，这是中国在欧洲的最高外交级别 ，匈牙利独此一份。宁德时代在德布勒森的73.4亿欧元电池超级工厂
、比亚迪在塞格德的欧洲首个新能源乘用车生产基地、匈塞铁路匈牙利段……这些项目的背后，是欧尔班在欧盟内部持续扮演的“保护伞
”角色——他多次在欧盟对华加征关税和外国补贴审查的讨论中行使否决权
，为中资争取了宝贵的缓冲时间和市场窗口
。然而，这套大国斡旋的游戏 ，最终并未转化为匈牙利普通民众的福祉。外交红利大量沉淀在国家资本运作层面 、大型基建和亲政府圈子的利益输送
，而医院走廊里的长椅
、学校老化的课桌、超市收银台前算计的手指，构成了另一组无法被地缘叙事遮蔽的现实 。欧盟以匈牙利法治不达标为由 ，冻结了数十亿欧元的预算和发展援助资金
。一边是国内经济急需用钱
，另一边欧盟又卡着不给，欧尔班陷入了两难境地——要是向欧盟低头 ，苦心经营16年的“主权卫士”人设就彻底崩了；要是不低头
，经济又撑不下去。这个死局，最终让大量原本支持青民盟的温和中右翼选民倒向了政治新星——马扎尔 。马扎尔的三道难题马扎尔·彼得已经赢得了大选 ，但是摆在他面前的问题亟待得到回答
，他能超越欧尔班吗？他的核心竞选政见是清晰的——解冻欧盟资金 、反腐
、修复与布鲁塞尔的关系
。马扎尔表示要尽快访问布鲁塞尔，解冻170亿欧元的欧盟资金 ，并愿意解除欧尔班之前对欧盟向乌克兰提供900亿欧元贷款的否决。欧盟方面已经给出了明确信号：政权更迭意味着资金解冻，冯德莱恩在欧尔班承认败选仅17分钟后便发文祝贺 。这笔资金对匈牙利经济的意义不言而喻
。但问题在于
，解冻欧盟资金和匈牙利经济真正复苏之间，隔着一段艰难的结构性调整。首先是马扎尔面临的能源账单 。欧尔班坚持通过政治支持俄罗斯来换取便宜的俄气 ，是有现实逻辑的：匈牙利能源结构高度依赖俄罗斯天然气和石油
，一旦切断，制造业成本将大幅攀升
。宁德时代、比亚迪这类超级工厂的运营 ，对稳定且廉价的能源供给高度敏感。在匈牙利国内
，俄乌冲突的代价已有所显现 。乌克兰今年1月掐断了友谊输油管道，匈牙利七成原油依赖这条管道过境 ，油价一涨
，老百姓加油时看到的数字比任何政治宣传都有杀伤力。马扎尔虽然没有像某些批评者担忧的那样彻底切断俄能源，但与欧盟能源政策的接轨势在必行 ，过渡成本将由匈牙利工业和居民共同承担
。还有是乌克兰问题的微妙空间。马扎尔虽然要收回对欧盟援乌贷款的否决表态
，但仍拒绝直接向乌克兰提供武器或资金，也反对加快乌克兰入盟进程 ，并强调“匈牙利利益优先 ” 。这意味着他在修复与欧盟关系的同时，仍为匈牙利保留了外交自主空间
，并没有走向完全的服从路线
。这种“建设性亲欧保守主义”是否能在欧盟内部换来足够的政治互信，目前仍是未知数。最后是本国经济改革的赌注 。从欧尔班式“国家资本主义
”向欧盟合规市场的转型 ，不是简单换一届政府就能完成的
。长期以来
，匈牙利的商业环境 、司法体系、媒体格局都被欧尔班体系深度塑造。马扎尔获得了超级多数议席，理论上可以修宪
、撤换长任期官员 ，但执政党的政治遗产渗入了国家机器的毛细血管 。重建法治的预期需要时间兑现
，而民众对经济改善的期待是即时的
。这是他上台后面对的最大挑战，也是最大不确定性的来源。中国的匈牙利新棋局欧尔班的离场 ，对中国在欧投资战略的意义
，远比一些分析所呈现的更为复杂，既不是“灾难性”的 ，也不是“无关紧要 ”的
，而是一次规则的切换 。过去十年，匈牙利是中国对欧投资最重要的桥头堡 ，这个定位不仅仅是一种地理比喻
。欧尔班提供的，是在欧盟框架内难以复制的“体制性保护
”：9%的企业所得税、数十亿欧元的政府补贴 、绕过欧盟审查的快速审批通道
，以及在欧盟对华讨论中的否决权庇护。这套机制允许中国企业以相对低的合规成本和政治风险，在欧洲核心市场站稳脚跟 。马扎尔上台后 ，这套机制将发生实质性改变。他竞选期间的表态已经清晰——中国在此次选举中并不是青民盟与蒂萨党竞争的焦点
，蒂萨党提到了一些与中国相关的问题，但总体表态低调
。新政府潜在的经济部长和外长人选在对华合作方面都持务实态度。这意味着 ，新政府的基本出发点是“务实合作”而非“对抗切割 ”
，但务实的代价是全面对接欧盟标准 。马扎尔提出了“务实合作
”的新思路，明确要求合作项目必须符合欧盟的环保
、劳工、知识产权等相关规则 ，同时要让匈牙利本土企业在合作中获得更多技术收益
。对中国企业来说
，当下局面的核心挑战是三重叠加：其一，此前获得的政府补贴和税收减免面临重新审查 ，宁德时代获得的7.3亿欧元政府支持等条款都可能被要求谈判调整；其二
，欧盟已启动的针对比亚迪匈牙利工厂的外国补贴调查（FSR），此前因欧尔班的阻力而进展迟缓 ，新政府不会对此施加同等阻力；其三，环保和劳工标准的执行将更加严格
，宁德时代在德布勒森引发的用水争议，可能在新政府任内被推动为正式调查。但这场转变并非单向的 。匈塞铁路匈牙利段今年2月刚刚通车 ，中国投资以及中匈合作的积极效益才刚开始发酵
，随着中国领先企业优质投资带来的效益逐渐显现，带动匈牙利当地产业升级和经济增长 ，预计马扎尔新政府将在经贸领域保持与中国的务实合作
。更重要的现实逻辑在于
，宁德时代和比亚迪的工厂已经建成并开始投产，这两个大项目就创造了两万个以上的本地就业岗位 ，产业链嵌入已经形成。这不是一张可以轻易撕掉的合同
，而是已经在物理层面形成的不可逆投入，完全不以政权更迭而转移 。马扎尔需要解冻欧盟资金 ，但他同样需要这些中资工厂的就业数字和出口贡献来稳定国内经济
，尤其是在他执政初期面临能源成本上升和结构性调整的压力窗口里
。中企的“马扎尔时代”“向东开放 ”战略的终结，给中国企业在匈牙利乃至整个欧洲的布局提供了一面镜子。过去十年 ，中国对欧投资的相当一部分，建立在寻找“体制套利
”空间的逻辑上：哪里监管宽松 、哪里政治庇护最稳定
，资本就向哪里集中 。匈牙利作为桥头堡的价值，在很大程度上来自欧尔班政府愿意替中资站台的政治意愿 ，而非匈牙利本身作为市场的实质吸引力
。这种模式的根本缺陷
，在于它将中国企业的欧洲经营安全，押注在某一个政治人物的执政连续性上。体制性风险从来不是欧尔班独有的变量 ，而是几乎所有“寻求政治庇护”式投资的共同脆弱点 。无论是东欧的匈牙利
，还是中东的某些合作国，政治更迭所带来的规则重置 ，是任何深度参与的企业都无法回避的长期风险。下一步的路径
，是把匈牙利当成真正的欧盟市场来经营，而不是一个逃避欧盟规则的跳板
。这意味着提前主动对接欧盟的《外国补贴条例》（FSR）和劳工
、环保标准 ，与其等待新政府启动合规审计再被动应对
，不如率先重构合规框架；意味着深化本地供应链整合，在本地采购率、技术培训和上下游合作上展现实质性贡献 ，让自身的存在成为匈牙利经济不可或缺的组成部分，而非一个随时可被“审查 ”的外来力量；意味着在欧盟层面直接建立对话机制
，不依赖某一个成员国政府的政治庇护，而是通过与布鲁塞尔的直接沟通 ，降低政策不确定性带来的风险敞口。匈牙利这个案例
，也折射出更宏观的信号，表明欧洲向中国投资的友好窗口正在系统性收窄 ，而这一趋势与哪个政党执政关系不大
，与欧洲整体对产业安全和经济主权的重新重视关系密切 。无论是欧盟的《外国补贴条例》《净零工业法案》还是对电动车关税的重新审视，都指向同一个方向——欧洲不再满足于仅仅做中国资本的目的地 ，而是希望在产业升级和技术转移中获得实质回报
。结语：钟摆仍在晃动欧尔班离场了
，但他所代表的政治现象并没有随之消失。欧尔班的落选并不意味着全球民粹主义退潮，法国 、德国这些欧盟核心大国的民粹主义 ，要比匈牙利更值得关注
，因为它们的选择可以影响别人，甚至塑造欧洲的基本盘 。对于中国而言 ，匈牙利的“变天
”是一个要求重新校准的信号，而非一次需要惊慌的危机
。16年的投入沉淀了真实的产业基础
，这是不会因为一场选举而消失的资产。问题在于，在接下来的四年里 ，中国企业能否在没有欧尔班“保护伞”的情况下
，学会直接在欧盟的规则体系里扎根生长 。马扎尔接下来要收拾的摊子，远比他的宣战口号来得复杂
。但对于一个已经有16年未曾经历政权交接的匈牙利而言 ，77.8%的历史性投票率本身
，也是一种信号——民众在用选票重新确认，他们相信自己有能力改变国家的方向。布达佩斯的钟摆 ，在向欧洲摆回去 。中国需要做的
，是在这一轮摆动中找到真正站稳脚跟的方式
。■

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，The Information报道称，DeepSeek V4将在4月下旬发布 ，且会率先支持华为新一代AI芯片昇腾950PR。4月18日
，The Information称DeepSeek正与投资者洽谈首轮外部股权融资，计划以不低于100亿美元的估值 ，募集不少于3亿美元资金 。 　　上述消息均未得到DeepSeek方面的确认。不过
，《财经》从相关资本机构了解到，The Information目前有关DeepSeek的估值和融资规模的信息均不准确
。 　　有关DeepSeek市场传闻几乎每个月都会有 ，但DeepSeek几乎从来没有回应。即便如此
，这些信息仍然每一次都能引发市场的广泛讨论和关注 。 　　DeepSeek很少像其他模型公司一样及时公布自身业务进展
。2025年1月DeepSeek-R1发布后，一度引发全球震动。此后一年 ，DeepSeek-V4/R2不断被传闻即将发布但一直没有发布 。DeepSeek也没有高频率推出新模型
。 　　DeepSeek最新的模型是DeepSeek-V3.2
，它在2025年12月1日发布。截至2026年4月20日，DeepSeek已有140天 ，也就是近五个月没有发布新模型 。 　　DeepSeek发布模型的频率在主流模型厂商中几乎是最低的
。 　　据《财经》不完全统计，2025年12月1日-2026年4月20日
，美国市场（OpenAI
、Anthropic、谷歌Gemini）和中国（包括阿里千问 、字节跳动豆包
、腾讯混元、小米MiMo 、DeepSeek、月之暗面
、智谱、MiniMax）的11家主流模型公司，至少发布或迭代了50款模型 ，几乎每2.8天就会有一款模型发布或迭代。 　　2025年初惊艳全球
，被认为是“中国技术理想主义”范本的DeepSeek，如今也不得不面对一个残酷的现实：其最新版本DeepSeek-V3.2在各项性能基准测试中已不再领先 。商业化能力也是DeepSeek被外界讨论最多的 ，它迄今为止仍然没有开启大规模商业化
，但智谱 、MiniMax
、月之暗面等模型创业公司的营收都在快速增长
。 　　DeepSeek正走到一个十字路口：到底是继续坚持研究创新和技术突破，并保持低频发布新模型；还是转向更高频的产品迭代与商业化 ，以应对越来越激烈的市场竞争？ 　　在这种压力下
，外界对DeepSeek的期待也变得更加具体而复杂：它能否推出下一代旗舰基础模型，重新证明自己的技术领导力？能否在商业化上迈出关键一步 ，将技术势能转化为可持续的营收？甚至
，国产AI芯片生态尚不完善的当下，它能否用国产算力训练出足够强的“中国模型
”。 　　这已不完全是一家公司的选择 ，而是整个行业在特定时期对一家特殊公司的特殊期许 。 　　DeepSeek-V3.2已经不再领先 　　由于五个月没有发布新模型，DeepSeek的最新模型DeepSeek-V3.2在最新的基准测试中
，性能并不领先。 　　国际市场调研机构Artificial Analysis截至4月20日的性能基准测试显示，DeepSeek-V3.2的综合性能、Coding（代码生成）性能 、Agent（智能体）性能分别处于全球第16名
、第17名、第15名
。它落后于OpenAI 、Anthropic
、谷歌Gemini、阿里千问 、月之暗面Kimi
、智谱GLM、MiniMax 、小米MiMo等旗舰模型。 　　DeepSeek-V3.2的相对排名没有超越去年初的DeepSeek-R1 。 　　2025年1月20日发布的DeepSeek-R1 ，性能几乎追平了当时OpenAI的o1（2024年9月12日发布）
。它只落后3-6个月。且由于定价出乎意料的低
，因此引发了全球轰动 。 　　2025年12月1日发布的DeepSeek-V3.2，对标OpenAI的GPT-5（2025年8月8日发布）、Anthropic的Claude Sonnet 4.5（2025年9月29日发布）
、谷歌的Gemini 3 Pro（2025年11月19日发布）
。它在发布之初 ，性能就和这三款旗舰模型存在一定差距。 　　在发布之后的几个月
，DeepSeek-V3.2也没有像其他模型一样小步快跑、迅速迭代 。 　　DeepSeek-V3.2在发布后的五个月内，OpenAI的GPT-5历经四次迭代到了5.4版本
。Anthropic的Claude 4.5系列历经两次迭代到了4.7版本。谷歌的Gemini 3 Pro迭代到了3.1版本 。但DeepSeek-V3.2一直停留在原地 ，没有发布新的版本号
。这导致DeepSeek-V3.2和国际领先模型的相对差距被迅速拉大。 　　更关键的问题是
，2026年是模型竞赛的又一个拐点 。由于Agent大爆发，Coding能力强弱几乎直接决定了Agent的成本 、效率和体验。 　　2025年 ，模型竞赛的核心还是推理能力
，但这种差异往往表现为问题的回答质量
。纯文本问答，推理能力展现出来的差距并不明显。 　　但Coding能力不一样 ，它甚至对不写代码的普通用户也很重要，因为Agent都是靠生成代码来规划并执行任务的 。Coding能力强弱
，直接决定了一项Agent任务的成功率
、执行时间，以及Token消耗量
。在多任务执行场景中 ，Coding能力的差异会被指数级放大
，模型的体验差距会变得很明显（报道详见《今天，50%的Token正在被浪费》）。 　　DeepSeek-V3.2在这个过程中 ，它被OpenAI、Anthropic 、谷歌Gemini迅速拉开了差距 。与此同时
，月之暗面K2.5/2.6
、智谱GLM-5/5.1、MiniMax 2.5/2.7等国产模型都在强化Coding和Agent能力，这导致DeepSeek-V3.2对比几款国产模型都显得相对落后了
。 　　一位算法工程师和一位大模型创业公司人士对《财经》表示 ，前沿开发者在考虑AI代码生成或是Agent任务成功率的时候
，如果不在意价格，会优先使用OpenAI 、Anthropic的旗舰模型。如果考虑性价比 ，会选择月之暗面K2.5/2.6
、智谱GLM-5/5.1、MiniMax 2.5/2.7等模型 。DeepSeek-V3.2通常在纯文本任务
，比如AI角色扮演等对话场景中使用
。 　　性能有差距，市场份额却仍然领先 　　DeepSeek-V3.2的性能并不领先 ，但它的市场份额却长期保持领先。 　　DeepSeek-V3.2发布后，它在全球模型聚合平台OpenRouter上的Token调用排名长期位居全球前五 。截至4月20日
， DeepSeek-V3.2在OpenRouter月调用量仍然达到了5.35万亿，位居全球第三
。近五个月（2025年12月1日-2026年4月20日） ，DeepSeek在OpenRouter上的调用量的市场份额长期处在5%-10%之间。 　　OpenRouter反映了前沿开发者和创业企业的偏好
，它集成了300多个主流模型，每月Token（词元 ，模型调用的基础单位）消耗量超过50万亿 。麻省理工大学数字经济倡议研究科学家弗兰克·纳格尔（Frank Nagle）2026年1月的研究显示
，OpenRouter的Token消耗量占全球可统计Token消耗量约1%。 　　市场份额领先，这得益于DeepSeek-V3.2的定价在主流模型中几乎是最低的
。 　　DeepSeek-V3.2每百万Tokens输入/输出价格是0.28美元/0.42美元 ，这是很多国产模型的10%-30%
，是OpenAI 、Anthropic
、谷歌Gemini旗舰模型的2%-5%。 　　更重要的是，DeepSeek有着极强的生命力 。即使是在未发布新模型之后的五个月 ，它各个版本的模型依旧在被开发者广泛使用
。开源是让它具备如此强的生命力的关键因素。 　　模型开源
，意味着可以免费在本地部署 。而且，DeepSeek-V3.2使用了目前最宽松的MIT开源许可 ，它几乎没有任何版权约束，允许任何人进行商业或非商业使用
，包括修改、再分发 、销售
。这比阿里千问、月之暗面等开源模型采用的Apache2.0开源许可（有明确的专利授权框架，二次修改要说明修改内容）还要宽松。 　　对开发者来说 ，部署
、使用、修改DeepSeek的模型几乎没有心理门槛
，也不会有任何法律风险 。这让它像种子一样，能够被开发者扩散 、播种并四处生根发芽
。 　　OpenRouter数据显示 ，20多款不同版本的DeepSeek近三个月（1月20日-4月20日）仍在不断被使用
，其中不仅包括DeepSeek-V3.2，还包括2025年发布的DeepSeek-V3和R1。 　　OpenRouter的统计信息还显示 ，DeepSeek-V3.2正在被开发者广泛部署在OpenClaw
、Hermes这几款今年流行的Agent工具中 。DeepSeek-V3/R1则是仍然在被Janitor AI这样的AI角色扮演应用使用
。 　　免费、开源且版本众多
，这让DeepSeek不仅在中国市场拥有巨大影响力，它甚至在全球发展中国家或地区被不断扩散。 　　微软人工智能经济研究所2026年1月《2025全球AI采用情况》报告中指出 ，DeepSeek在北美 、欧洲采用率较低
，但在中国
、俄罗斯、非洲地区份额迅速增长 。DeepSeek在俄罗斯份额高达43%，在埃塞俄比亚份额接近20% ，在非洲大部分国家或地区份额超过10%。 　　这份报告认为，DeepSeek在未被欧美AI产品充分覆盖的市场迅速获得影响力
。它为数百万人降低了AI的使用门槛。下一批十亿级的AI用户
，可能会出现在发展中国家，并由开源创新所推动 。 　　唯一没有大规模商业化的模型公司 　　DeepSeek虽然市场份额庞大 ，但它一直没有开启大规模商业化
。 　　36氪暗涌Waves 2024年7月曾在专访DeepSeek创始人梁文锋的报道中称
，DeepSeek是中国大模型创业公司中，唯一一家放弃“既要又要”路线 ，一直专注研究和技术的公司。也是唯一一家未全面考虑商业化
，坚定选择开源路线甚至都没融过资的公司 。 　　DeepSeek证明了开源可以迅速扩散模型 、占领市场，但仍未证明开源可以支撑一家大模型公司的长期发展
。在所有模型公司都在用大规模亏损换增长的阶段 ，DeepSeek的商业化步伐仍然非常克制。 　　目前
，DeepSeek公开的商业化路径是，通过DeepSeek官网调用模型API（应用接口） 。它没有开放销售Token套餐（Coding Plan或Token Plan） ，也没有设置App订阅付费门槛
。 　　但通过DeepSeek官网API销售模型这条路径目前并不稳定。因为
，对开发者来说，他们不一定需要通过DeepSeek官网调用模型 。比DeepSeek算力充裕
、稳定的算力服务商更多 ，开发者甚至可以自己在云上部署免费的DeepSeek
。 　　DeepSeek的开源策略也是影响商业化的重要因素。因为开源等于是免费，主流云厂商（包括亚马逊AWS、阿里云 、字节跳动旗下的火山引擎
、腾讯云等）都部署了DeepSeek的模型
，却不需要为DeepSeek付费或收入分成 。DeepSeek从中无法获得一分钱收入。 　　市场之所以关注DeepSeek是否要融资
。一个重要原因是，一旦启动融资 ，后续必然要关注投资者回报
，大规模商业化几乎将同步而来。这家公司将进入新的发展路径 。 　　今年3月，DeepSeek某高管在一次会议透露 ，外界关注DeepSeek商业模式落地和技术进程
，DeepSeek其实一直在做很多努力和尝试，也初步验证找到了一些路径
。 　　目前 ，主流的模型公司几乎都脱离了“纯研究 ”的阶段。美国市场
，OpenAI、Anthropic，曾经历以研究为主导的阶段 ，但最终都转向以产品和收入来支撑持续迭代 。中国市场
，月之暗面两三年前一度也是另一个“技术理想主义
”的范本，但它目前也在拥抱商业化
。 　　一位月之暗面人士今年4月对《财经》表示 ，他们的API团队正在快速扩张，目标是向具备付费能力的大型企业客户销售模型。《财经》了解到
，月之暗面正在尝试突破海外大客户群体，且已经取得了全球最大的独立AI代码生成工具Cursor 、知名金融支付平台Stripe等关键客户（报道详见《关于Token出海 ，三个事实和三个误解》） 。 　　国内外主流的模型厂商几乎都在大规模商业化
，收入快速增长
。从结果来看，追求商业化和追求模型性能提升并不矛盾。 　　美国市场 ，OpenAI 2026年2月ARR（年度经常性收入
，当月收入×12）超过250亿美元，预计2030年盈利 。Anthropic 2026年3月ARR超过300亿美元 ，预计最早将在2029年盈利
。OpenAI和Anthropic均计划在2026年-2027年上市。 　　中国市场
，月之暗面2026年2月收入超过2025全年 。界面新闻称，月之暗面2026年3月ARR超过1亿美元。MiniMax财报及财报电话会显示 ，2025年营收0.79亿美元（约合5.6亿元）
，2026年2月ARR超过1.5亿美元（约合10.5亿元）
。智谱财报及财报电话会信息显示，2025年营收7.2亿元 ，2026年3月模型API的ARR达到17亿元，同比增长60倍。 　　不过
，三家中国模型公司也在亏损 。月之暗面亏损规模尚未披露
。MiniMax 2025年经调整后的净亏损2.5亿美元（约合17.5亿元），智谱2025年经调整后的净亏损31.8亿元。 　　DeepSeek不急于商业化的另一种可能性是——商业化本身并不等于商业正循环 。两家美国最大的模型厂商和三家中国模型创业公司目前都在大规模亏损
。 　　市场期待国产AI芯片训练的新模型 　　除了关注DeepSeek是否融资 ，市场关注的另一个问题是
，DeepSeek的新一代模型是否会提前适配华为昇腾950PR等国产AI芯片，甚至是否会基于国产AI芯片完成训练。 　　多位算法工程师曾对《财经》表示 ，DeepSeek相比月之暗面、智谱
、MiniMax的一大优势在于
，它自建了AI Infra（AI算力基础设施） 。它的研究团队有能力折腾模型训练背后的算力集群等硬件基础设施
。但能不能靠国产AI芯片训练出自己的模型，仍然是个未知数。 　　一位算法工程师对《财经》表示 ，DeepSeek的新模型适配国产AI芯片在预期内 。因为模型推理对国产AI芯片来说并不是难点
。几乎所有中国模型公司发布新模型后
，都会Day0适配包括华为昇腾、阿里平头哥 、百度昆仑芯
、寒武纪等国产AI芯片。但如果DeepSeek能在国产AI芯片上从零开始训练，并开源训练工具和经验 ，意义会大得多 。 　　比如
，训练过程中算子适配、精度对齐 、故障恢复
、并行策略等工程经验能被开源或公开，这将减少国产AI芯片训练模型的踩坑过程。这将逐步减轻中国科技公司对英伟达的依赖 ，中国市场甚至有可能将另起炉灶一套新的生态
。 　　英伟达创始人黄仁勋尤其关注这个动向。 　　今年4月17日，黄仁勋在和德瓦凯什·帕特尔（Dwarkesh Patel）的播客中直言
，“DeepSeek在华为芯片上首发的那一天，对我们国家（美国）来说是一个可怕的后果 。”他认为 ，美国对中国的芯片出口管制的后果是
，这将把中国的AI生态推向华为等国产AI芯片，进而威胁美国AI技术栈的全球领导地位
。 　　黄仁勋解释 ，DeepSeek是开源的
，它可以跑在任何芯片上。假设未来DeepSeek专门为华为的芯片架构优化，那会让英伟达处于劣势……更重要的是 ，当大模型扩散到全球范围
，且在非美国技术栈上跑得更好，这对我们是灾难 。 　　中国市场现在的局面是 ，主要模型公司（阿里、字节跳动 、腾讯
、小米、月之暗面 、智谱
、MiniMax）的核心训练任务依然在用英伟达的芯片（如H800/H20等）
。从零开始训练一个全球领先的基础模型
，且被大规模使用和部署的完整工程路径尚未被公开验证过。 　　因为，模型训练是个复杂的系统工程 。一个基础大模型 ，通常在数万甚至数十万枚AI芯片（如英伟达GB200/H200/H100）组成的算力集群上，进行数周甚至数月的不间断训练
。 　　这个复杂系统
，其中包括芯片与网络的拓扑耦合、芯片故障恢复速度 、编译器能否把模型结构映射到硬件特性、电力与散热的协同设计等一系列工程问题。在万卡集群中，芯片
、网络、软件随时可能故障 。集群规模越大 ，故障概率就越高
。一旦故障
，训练任务就会中断。这不仅浪费时间，还浪费算力 。 　　利用英伟达之外的芯片训练模型很难 ，但并非不可能。2025年之后
，英伟达的生态裂缝正在变大
。通过其他芯片训练的模型越来越多，且性能越来越强。 　　谷歌用自研的TPU v5和TPU v6从零开始训练出了Gemini 3 Pro ，亚马逊使用自研的Trainium系列芯片从零开始训练了Nova 2 。Anthropic的Claude系列模型也使用了谷歌的TPU系列芯片和亚马逊的Trainium系列芯片进行训练
。 　　《财经》了解到
，一些国产AI芯片（如昇腾910系列 、百度昆仑芯三代
、阿里平头哥真武810E）也开始支撑了部分国产模型的部分训练工作（报道详见《国产算力，如何突破大模型训练这道“天堑 ”？》）。 　　但问题在于 ，这里面几乎没有一款模型是万亿参数规模以上
，且被大规模商用的公开案例 。而且，国产AI芯片的性能落后主流英伟达芯片两代以上
。国产AI芯片的软件栈也不成熟 ，训练的工程代价显著高于英伟达。 　　大量中国工程师正在实际业务的锤炼中，为国产AI芯片写算子（深度学习最小的可执行计算单元）、修Bug（程序错误） 。工程师要把基于英伟达CUDA软件生态的代码
，重新写在国产芯片的软件栈上，再把计算精度和英伟达的芯片对齐
。算子适配和精度对齐 ，决定了究竟要花多少芯片 、多长时间才能达到英伟达相同的效果。 　　一家计算机视觉企业的模型训练负责人2025年11月曾对《财经》表示
，他们2025年用英伟达某款芯片训练了一款小参数视觉理解模型，后来尝试用某款国产AI芯片复现 ，发现同样能达成目标 。只是训练周期要长20%以上
，综合成本要高出一倍以上
。 　　一位模型训练工程师对《财经》表示，一篇顶会论文的开源代码 ，在英伟达的芯片上大概率能一键复现
，在TPU上需要改JAX（由谷歌开发的用于优化科学计算Python库）代码。但在Trainium或昇腾上，需要大量适配工作 ，包括算子兼容性调试
、精度对齐、性能调优才能真正跑起来 。 　　2025年初
，中国市场的真实焦虑是，在芯片出口管制且缺乏充足算力的情况下 ，中国的基础模型能否缩小和美国基础模型的差距。这个问题的答案已经不言而喻——2026年，DeepSeek虽然没有发布新模型
，但月之暗面 、智谱
、MiniMax、小米MiMo轮番登上OpenRouter全球调用前三的位置
。中国已经不缺便宜好用 、性能不俗的基础模型。 　　2026年，中国市场的新焦虑是 ，能否用国产AI芯片训练出足够强的国产模型
，进而摆脱对英伟达的依赖 。DeepSeek曾经在论文中披露称，他们曾经“用2048张英伟达H800芯片组成的集群和558万美元训练成本
”训练出了DeepSeek-V3
。这几乎一度被认为是不可能完成的任务。 　　中国市场期待再一次突破 。这种期待的情绪 ，落到了DeepSeek身上
。