取次硅谷懒回顾，半缘DeepSeek半缘Kimi

我们应当珍视梁文锋与杨植麟这类创新者所蕴含的动能，同时也要精心呵护AI企业间激烈而良性的竞争氛围。

文 | 佘宗明

回溯25年前，《少林足球》这部经典影片横空出世。其中有一幕令人难忘：在半决赛的激烈对决中，少林队遭遇了由莫文蔚与张柏芝友情出演的“玉面双飞龙”。这两位女将，顶着夸张的脏辫，贴着滑稽的假胡，霸气放言：“想入决赛，先问问我们！”

时光荏苒，至2026年，周星驰携新作《功夫女足》归来，让这对传奇组合再次焕发生机。此次，张小斐饰演的“双双”与迪丽热巴饰演的“钰珑”，名字巧妙呼应了昔日的“玉面双飞龙”。

双双，作为峨眉队的队长，是全队的攻防核心。她球风稳健，技术扎实，招牌绝技如太极卸力盘带、太极沉劲远射等，既守正又出奇，擅长以柔克刚。而钰珑，作为峨眉队的前锋，则是球队的锋利尖刀。她身法灵动，攻势凌厉，独门绝技如十二路弹腿、旋风削球等，能精准破局，爆发力惊人。

如今，在AI的赛道上，梁文锋与杨植麟这两位“粤籍双雄”，与这对组合颇有几分相似。

DeepSeek，以柔克刚的典范。如果说“大力出奇迹”的scaling law路线代表刚猛，那么DeepSeek采用的MoE稀疏激活、原生FP8训练框架以及纯RL驱动的卸力打法，则尽显柔韧之妙。

Kimi，爆发力十足的代表。犹记得一年前，Kimi还常被视为DeepSeek的反面案例，被贴上“掉队”的标签。然而，如今它却以王者归来的姿态，震撼了整个AI界。

而Anthropic与OpenAI领衔的硅谷御三家，则如同摆在他们面前的“大河队”，等待着被挑战与超越。

01 / 硅谷的震撼与反思

“美国为何留不住杨植麟？”7月17日，一位老外在X平台上发出了这样的灵魂拷问。

这一话题迅速引发了热烈讨论，连杨植麟在卡内基梅隆大学的博士生导师、AI领域知名学者Russ Salakhutdinov也亲自下场回应。他透露，杨植麟曾收到苹果高管的橄榄枝，但他毅然决定创立自己的公司。

面对MAGA信徒的攻击，指责他“为对手输送人才”，Russ回怼道：“这不就是你们想要的吗？”（此处暗指特朗普政府制定的H-1B签证政策。）

倘若大洋彼岸的网民也学会了扣“反思怪”与“带路党”的帽子，那场面就更加有趣了。

而引发这场争论的直接导火索，正是Kimi K3携2.8万亿超大参数架构的强势登场，给硅谷与华尔街带来了不小的震撼。

如果Kimi K3只是在AI圈博主的口中遥遥领先，那我们或许可以一笑置之。但硅谷技术圈与华尔街资本市场的反应，却不容忽视。

马斯克在评测帖下留言“Impressive（令人印象深刻）”；OpenAI战略负责人Dean Ball则担忧大规模开放权重前沿模型会成为“减速主义力量”，并预判美国监管层面会出台保护主义措施；特朗普政府AI顾问David Sacks更是直言K3的突破令人担忧，加剧了AI地缘竞争的压力……

秉持“对手肯定＞国内同行认可＞自嗨式PR”的原则，我们确实应该对K3多看几眼。

《华尔街日报》头版打出大标题——“The Kimi Shock”；高盛研报则认为K3标志着中国模型走向定价权的全新节点……这些都为Kimi增添了不少光彩。

风起云涌，美股AI板块经历了“72小时惊魂”，整体市值蒸发约4700亿美元，费城半导体指数单周大跌12.5%，坠入技术性熊市。继“DeepSeek时刻”之后，“DeepSeek2.0时刻”也如约而至。

顺着“它跌得，我跌不得”的选择性接轨逻辑，A股也成功将这股“跌跌不休，时不我予的哀愁”传递给了本土股民。

而上一次让硅谷与华尔街如此惊慌失措的，还是DeepSeek。

去年1月，R1的发布同样惊动了硅谷与华尔街。著名投资人、A16Z创始人马克·安德森的那句“斯普特尼克时刻”，成为了对其影响的最佳注脚。

Meta开启危情模式、成立四个“战情局”，Scale AI创始人亚历山大·王更是直言“DeepSeek的发布可能会改变一切”……这些都是对DeepSeek的变相认可。

英伟达股价单日暴跌16.86%，市值一夜蒸发5888.62亿美元，与K3发布后的情景如出一辙。

02 / 持续突破，因吹斯听

1年半前，DeepSeek携性能比肩OpenAI o1、API调用成本却仅为o1约2%的R1惊艳亮相，仿佛在问：“惊不惊喜？”

1年半后，当众人以为惊喜只是意外时，Kimi又携跻身全球顶尖大模型第一梯队的K3登场，笑着说：“意不意外？”

突破一次或许是运气眷顾，但连续突破，那就不得不让人刮目相看了。

在DeepSeek-R1问世后，《自然》杂志将梁文锋评为了“2025十大科学人物”，称DeepSeek“首次让世界意识到美国并非遥遥领先。”

而在Kimi K3官宣后，摩根士丹利更是评价称，K3证明中国大模型在规模、性能、定价层面对美国头部模型实现了“全方位追赶”。

这其中蕴含的意味，颇值得深思。

众所周知，自ChatGPT掀起这波AI浪潮以来，全球AI大模型赛道的剧本几乎就是OpenAI与Anthropic、谷歌的角力游戏，其他多为群演……

当时的格局清晰可见：国内“六小虎”虽然也在奋力追赶，但在OpenAI面前却只能保持沉默，能争的也就是个“中国版OpenAI”的名头。

亦步亦趋、微调借鉴，成为了那时国产大模型的路径依赖。

如此效仿三两年，直到DeepSeek喊出“头部AI，宁有种乎？”的口号。

MLA（多头潜在注意力）将显存占用砍到传统架构的5%-13%，DeepSeekMoE稀疏架构通过稀疏激活大幅降低计算量，Zero无样本自进化开辟了低成本训练强推理模型的新路线……凭借这些创新，DeepSeek成功缩小了“中国AI落后美国两到三年”的技术代差。

DeepSeek给了“力大砖飞”的硅谷信仰重重一击，也给国内外科技企业上了一课：AI核心竞争力不只在于参数堆积、算力堆叠，更在于算法架构优化、工程落地能力与资源利用效率等。

整体上，DeepSeek为中国大模型树立的心智锚点是：虽然性能稍有差距，但性价比是真香。

而到了Kimi K3时代，中国大模型的角色又从“搅局者”变成了“破局者”。因为K3在复杂逻辑推理、长文本处理、代码生成、多场景落地等核心维度的表现，让人意识到：原来中国大模型在性能上也可以多方位、深层次地赶上美国顶尖模型。

在此之前，硅谷AI公司能享受高溢价的核心支撑点，其实就在于依靠“闭源付费+高端性能”模式收割全球市场、依靠技术壁垒维持超额利润的想象空间。

这在此前确实成立：虽然有国产大模型在某些方面赶超了GPT、Claude和Gemini等，但在核心维度很难占优，所以对外口径只能是“位列开源大模型第一梯队”……这里为什么要加上“开源”二字，你懂的。

但Kimi K3在Artificial Analysis综合智能指数评测中排名第三，在代码评测榜单Arena的前端代码榜上登顶全球编程模型第一（这点含金量很高），在智能体&自动化任务、长文档检索等维度也是Top1……让顶尖开源模型终于能跟顶尖闭源模型坐同一桌了。

犹记得，上个月，有网友在X上问马斯克：“中国大模型何时能追上Anthropic的Fable水平？”马斯克预测要等到2027年一季度。随后智谱创始人唐杰回应：“用不了那么久。”

现在杨植麟用K3为他的清华老师这番话撑了腰。加州大学伯克利分校教授伊恩·斯托伊卡就感慨：“我们过去常说开源模型落后最前沿6至9个月，现在差距可能只剩2到3个月。”

从“性能不及顶尖但价格属实美丽”，到“性能也能到顶尖水平”，这样的迈步让人不禁想起中国制造——早些年，中国制造给人的印象是“能造出质量还行价格实惠的商品”，而如今，中国制造已向“智造”跃迁。

03 / 理性看待，正视差距

说这些，并非要导向“东升西落”式的赢学叙事，也并非要回避“整体差距依旧不小”的基本事实。

DeepSeek-R1和Kimi K3，确实让硅谷与华尔街的中国AI“巨物恐惧症”发作了。但这并不意味着差距已经被抹平。

抛开模型能力代差不谈，从底层算力看，国内高端算力自主可控率仍有待提升，不能因为“寒武纪不是小英伟达，英伟达是小寒武纪”的段子，就忽视了横亘其间的天堑。

从生态成熟度看，硅谷AI经过多年积淀，形成了“算力+模型+工具+场景+资本”的完整闭环，上下游产业链高度成熟。而中国AI生态则处于快速发展期，商业化体系等仍待完善。看看国内AI创企与Anthropic、OpenAI的ARR量级差距，就知道了。

从人才储备看，国内工程师红利虽然让黄仁勋们眼红，但顶尖AI算法人才、底层架构人才的总量与硅谷仍有差距。在“Our Chinese”与“Their Chinese”的PK中，我们还需要想方设法吸引更多的杨植麟、姚顺雨回来。

看到中国AI从单点技术突破到体系化能力成型的提升，与看到中美AI的差距，并不矛盾。

事实上，越是能看到差距，就越能在正视的基础上加速追赶。梁文锋就曾说过：“我们经常说中国AI和美国有一两年差距，但真实的差距是原创和模仿之差。如果这个不改变，中国永远只能是追随者，所以有些探索也是逃不掉的。”

也正因看到了差距，DeepSeek与Kimi都实现了许多架构级的原创式创新。

如DeepSeek的原生链式思考（CoT）自主推演+R1-Zero无样本自进化机制+MoE稀疏架构+MLA优化长上下文承载力等。

又如Kimi的超大容量稀疏MoE基座+KDA混合线性注意力体系+原生百万Token上下文建模技术+Agent Swarm+RL Scaling全链路强化学习范式+MuonClip大规模训练优化器等。

得益于此，DeepSeek V4解决了大模型长文本推理卡顿、逻辑断层、算力浪费的行业痛点，在万亿级参数模型的轻量化部署上创下全球最优水平。Kimi K3则突破了超大参数模型的训练瓶颈，在长文本理解、复杂代码生成、多模态融合能力上实现了对海外旗舰模型的反超。

从DeepSeek R1到Kimi K3，都让人看到了将代差持续缩小的可能——尽管差距依旧存在。

而这类接连涌现的突破，使得中国AI正实现从仰视到平视海外标杆的改变，也注定会让硅谷迎来心态的转变。

过去数十年，美国科技产业的核心优势在于技术迭代的持续性与领先性，顶尖技术诞生后，经常能长期保持代际优势。其他国家则照搬其技术框架、遵循其硬件标准、接受其定价体系。

但DeepSeek-R1和Kimi K3们，正撼动着这样的叙事。

一次可以叫偶然，两次——不同企业在不同时间节点、不同技术路径上，都实现了深层突破，这难免让硅谷部分企业失去“反正有追赶窗口期”的心理优势。

对硅谷而言，它未必忌惮成为第二名的追随者——哪怕其紧追不舍，却必定会忌惮跳出既定轨道的创新者——即便其隔得很远。

04 / 珍惜创新，呵护竞争

取次硅谷懒回顾，半缘DeepSeek半缘Kimi，这是时下很多人的感受。DeepSeek与Kimi，都成了AI界“争气机”式的存在。

现在说对硅谷“懒回顾”，终究显得有些膨胀，但DeepSeek与Kimi确实展现了中国AI最有活力的样子。

说起来，无论是DeepSeek，还是Kimi，都不是一开始就被看好能撼动硅谷的“人”。

DeepSeek起初在“6（六小虎）+2（两家有特色创企）”的行业头部格局中并不靠前，在V4与R1之前，它不过是大模型界“拼多多”的生态位。

Kimi虽然凭借长文本风光过一阵子，但到了2024年以后就拿到了过山车剧本，特别是在DeepSeek火了后，它更是被置于“既生D何生K”的同框对比中成为被群嘲对象。

但它们却在不怎么被看好的情况下跑了出来。

这跟梁杨二人的朝气锐气有关。

梁文锋说中美AI真实差距是“原创和模仿之差”，决意要做原创式创新。

杨植麟说：“很多时候你愿意去做一个你不知道的东西，其实你不知道有很多东西不知道，所以你才有这样的勇气去做。当你做了，你会发现有很多新的问题，也许这个东西就是创新的意义。”“Problems are inevitable, but problems are soluble。”

言语之间，都尽显广东人的务实与锋芒。

他们代表了那股疯狂生长、锐意创新的力量。

这也跟当下相对纯粹的竞争环境有关。

回头看，DeepSeek与Kimi一柔一刚，“赛马”从未停止：

2025年1月，DeepSeek-R1和Kimi K1.5同日上线，相隔仅两小时；2025年2月，两家前后脚发论文改造Transformer注意力机制；2025年4月，Kimi推出数学推理模型没多久，DeepSeek-Prover-V2也发布；今年4月，Kimi发布Kimi K2.6，支持300个子Agent协同，OpenRouter调用量直接冲到全球第一，3天后，DeepSeek发布V4系列……

二者也相互“致敬”：Kimi采用的MLA注意力机制，核心思想源于DeepSeek早期工作；DeepSeek V4中关键的Muon优化器，其有效性由Kimi团队率先验证。

良好的竞争生态之上，才能长出更多的DeepSeek与Kimi。

因而，要珍惜梁文锋杨植麟们身上的创新动能，要呵护让AI企业可以激烈良性竞争的市场氛围。

在适配创新生长的土壤气候里，DeepSeek和Kimi这样的新锐力量才会有更大的向上拓展空间，才有更多的机会继续在全球AI角力场中证明——

“我们玉面双飞龙，可不是浪得虚名”。

✎作者 | 佘宗明

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