過去幾天，DeepSeek
和 Qwen 對大模型行業帶來了前所未有的顛覆效果。
Hermes Agent 背後的公司 Nous Research 宣布，剛剛正式推出的 DeepSeek V4 Flash 模型在其平台上啟動一折促銷，持續 7 天。
這是一個荒誕卻又務實的價格，Nous 原話說 DSV4 Flash 的調用成本比 Fable 5 便宜千倍以上。即便回歸正價，其性價比依然維持著百倍左右的碾壓優勢，打不打折都便宜到離譜。
更別提它還是開源的，理論上只需數百 GB 顯存/統一內存即可部署量化版本，內存稍多一些甚至可以部署無損版本。比如一台（目前尚無新機可售的） 256/512GB RAM 版本 Mac Studio，或者兩台英偉達 DGX Spark 堆疊起來。事實上，DeepSeek 一直是開源模型當中對准消費級硬體本地部署最友好的，參見我們的 Mac Studio 部署體驗。
如果這對你來說還是太極端，那麼雲端充個幾十塊錢 API 也足夠用很久了。由於 DSV4 Flash 性價比實在太高，甚至有三方平台免費提供：
OpenCode 透露僅在 8 月 1 日這天，DSV4 Flash 就消耗掉了 8 萬億 token，其中包括 5 萬億免費、3 萬億付費額度。OpenCode CEO 發推表示：我覺得大家根本沒意識到正在發生什麼。
是啊，我們並未清楚地看到什麼發生了，卻有足夠強的感受：一夜之間，好像一切都變了。
1942 年，科學家愛德華·泰勒提出了一種極其微小但並非是 0 的可能性，讓全力開動的曼哈頓計劃陷入恐懼：核裂變產生的瞬時高溫，有可能點燃空氣中的氮原子，進而引發一場不可逆的鏈式反應，摧毀整個地球。
好在，後續的論文和實測打消了這一顧慮，但一直以來對政治頗有興趣的奧本海默，有著更深層的擔憂：
鏈式反應確實發生了，只是不在大氣層里，而是經由 Trinity 試驗的成功開啟了一個新的核時代，並徹底重塑了人類社會的政治、地緣、工業與文明形態。
此時此刻，恰如彼時彼刻。未來的科技行業又將怎樣徹底改寫？
價格戰的連鎖反應
本周正式發布的 Qwen-3.8-Max，展現出與 DeepSeek V4 Flash 類似的「新方向」。
無論是模型創業公司還是網際網路巨頭，過去發布模型時無一例外將特定任務上的絕對性能擺在最醒目的位置。這一次略有不同：Qwen-3.8-Max 擁有強悍的底座，其宣發敘事卻向「性價比」全面傾斜，與 DeepSeek 遙相呼應。
認為，這並非偶然的營銷巧合，而是越來越多的模型團隊，在同一種行業演進邏輯下不期而遇。
我們採訪過許多模型公司/團隊負責人，詢問開源時代何時終結。每個人都有不同答法，但結論無一不指向即將到來的價格戰。
過去的價格戰，例如叫車、共享單車、外賣等，大多是資本充沛者通過虧本補貼來強行清場的戲碼。但這次模型價格戰的底色不同——表面上看起來是價格戰，底層是一場由算法架構代差，由基礎研究和創新能力所驅動的非對稱效率戰。
DeepSeek 等一眾國模敢於將價格砸穿，底層依託的是稀疏激活、注意力機制重構等基礎研究和工程層面的創新。中國模型公司和團隊們在底層上找到了極度殘忍的算力解法，能夠用相對更小的參數激活量，榨取出比肩矽谷天量級參數量稠密模型的推理質量。
這種技術路徑的突破，不僅在其他模型廠商的脖子上架上一條「斬殺線」，更徹底改寫 AI 創業公司與網際網路巨頭大廠的對戰規則。
傳統移動網際網路時代，大廠擁有近乎無限的資金池與雲計算基礎設施，創業公司難以在價格戰中與之抗衡，不陷入泥潭被耗盡現金流。
但是到了 AI 時代，你會發現情況發生了巧妙的逆轉：以 DeepSeek、月之暗面等為代表的硬核創業公司，反而獲得了極其驚人的爆發力，絲毫不怵價格戰（有的甚至逆勢漲價）。
這些創業公司的研發組織相對扁平，創新能力更強，內部也極有可能沉澱著並未公開的技術優勢。甚至有人開玩笑，DeepSeek 梁文鋒肯定還藏著幾手，隨便使出來就足以讓 Fable 和 GPT 更加顏面掃地——只是出於維持中美之間半年到一年差距這一「戰略性落後」，絕活不輕易亮出來。
對於這些模型創業公司而言，價格戰絕非自殘，反而成為了一種高效的增長槓桿。
我們認為邏輯大概是這樣的：技術創新降本，砸穿全球底價；Token 調用爆發，ARR 曲線拉升；資本市場追捧，完成更多融資。
說白了，這些模型創業公司越卷價格，用戶粘性越高，資金回籠與技術疊代的閉環反而越堅實，飛輪轉的越快。
大廠呢？相比之下，他們有更強的路徑依賴，也需要貫徹集團的協調意志。面對價格戰，大廠慣於依靠自有現金流、雲計算業務來硬扛補貼，用龐大的固定資產來組成壁壘。但當創業公司將單位 Token 成本壓到史低水平，巨頭的補貼思路卻更容易讓雲計算業務乃至集團整體的財報承壓。
價格戰里，創業公司越卷越舒服，大廠卻可能被拖垮業績。
巨頭的圍牆內部撕裂也正在悄然發生。表面上看，無論是阿里還是騰訊，都已經明確將大模型以及相關產品定為公司新一號位。組織架構多次調整，財力、人力、算力資源向模型與模型產品部門傾斜，聲勢浩大。各團隊紛紛「賽馬」推出競爭產品，僧多肉少。
但在表面之下，這種一號位的資源灌注，大刀闊斧的調整，以及再次熱鬧起來的「賽馬」文化，卻讓僧多肉少的形勢進一步加劇，容易引發劇烈的自我吞噬與組織紊亂。
雲計算部門是大廠最核心的現金流支柱，今天最關鍵的優質客戶，恰恰也是風頭正勁的 AI 創企。
而當價格戰開打，大廠集團層面面臨著難以調和的商業悖論：雲計算當然希望 DeepSeek、Kimi、智譜們過的越來越好，創業公司用量越大，採購需求就越強；但與此同時，大廠自研模型和模型產品部門，在 C 端和 B 端也在與這些創業公司進行著市場份額的激烈爭奪。補貼自家模型和模型產品，代價就是暫時性讓財務報表承壓。
答案是明確的：一位大廠 CEO 曾表示，當前的任務是以超過行業平均的速度獲取市場份額，「利潤率是我們的第二目標。」
對於雲計算部門，客戶是內部還是外部本來沒什麼關係。但現在他們面臨的尷尬處境是，給自研模型和模型產品部門輸血，集團層面勢必對雲計算的商業決策產生干預。
倒不是說雲計算行業過去對於公有雲的商業與生態中立原則（不與客戶爭利）有多麼看重，至少更務實來講，雲部門與模型部門的共謀行為難免引發外部客戶不信任，倒逼創業公司自建雲，進而影響大廠雲部門的收入。
類似的尷尬，在亞馬遜與 Netflix，與沃爾瑪、Target 等零售巨頭之間都曾發生過。
——當然，以上都只是基於合理推斷的可能性，並未完全真實發生。但當價格戰真正開打，在大廠內部，作為現金牛的雲計算部門和作為新一號位的模型與模型產品部門，難免陷入互為毒藥的僵局。
資訊圖中資料截止時間：2026 年 5 月底
在現實中，大廠通過投資創業公司完成戰略上的對沖。本質上，這種做法讓錢從戰投的左兜出、雲計算的右兜進，雲部門賺取了賬面收入，戰投獲得了股權，集團擴展了自己的疆域，畫出新的山頭。
這難免讓自研模型部門暗自不爽，因為他們會發現市場上最猛烈的低價子彈，其實是用自家的錢購買、從自家伺服器的槍口裡射出來的。
更深層的問題是，在移動網際網路時代，巨頭投資創業公司能夠將其鎖進自己的流量布局中，間接享受創新與競爭的紅利；但在 AI 時代，大廠是管不住這些創業公司的，創新的「主權」與大廠的資本布局是解耦的。
這些頭部模型創業公司的核心資產是算法效率和工程優化能力，而這些能力源自優秀的人才、前衛的組織架構，跟大廠的錢沒什麼關係。甚至在你會看到像 DeepSeek 這樣的公司，僅僅依靠實現 AGI 的理想就能夠籠絡人心，開出遠超市價的工資，甚至原則上不需要外部融資。
更何況資本市場對 AI 創業公司已經形成一套新的評價和供應體系：模型和模型產品公司衝出驚人的 Token 調用量/ARR，就能輕鬆地在國內乃至全球拿到下一輪高估值融資，不再需要對大廠俯首稱臣。
長期來看，大廠的戰略對沖投出去的錢，反而可能變成瓦解自己的催化劑。
更多鏈式反應
商業世界的藩籬坍塌只是第一塊倒下的多米諾骨牌。
旗艦級模型的推理智力部署在桌面上，這件事今天已經開了頭。隨著模型性價比進一步提高，智力和算力的民主化終將徹底改變軟體形態、流量機制、人才傳承，乃至全球硬體格局的深層肌理——頗似核裂變的成功對後世產生不可估量的深遠影響。
這裡我們再舉兩個例子：
流量機制
現代網際網路的繁榮，建立在「人類眼球」的流量邏輯上：
從搜尋引擎優化到社交媒體推薦算法，底下是一個隱秘而龐大的數字廣告帝國。但其運行的前提是人類打開瀏覽器或 app、點擊網頁、接受廣告資訊的洗禮，要麼產生消費行為，要麼觀看、停留、點擊的數據被保存和處理，用於下一次更加精準的推薦。
長久以來，人類的注意力和時間是支持網際網路運轉的唯一「硬通貨」。但我們認為，模型性價比的提升和算力的普及，讓人人都可以運行自己的 Agent，而網際網路主幹流量的來源，也將從人變成 Agent。傳統網際網路的運行機制將不復存在，新的規則亟待建立。
試想這樣一個場景：你希望預定一整套跨國出遊的行程，包括機票、酒店、地接導遊、當地交通工具等。過去你需要打開多個 App 在密密麻麻的 UI 中比價、查看評價、填寫資訊。
但在「A 聯網」的時代，由強大模型所驅動，全權代表我們的 Agent，可以與航空公司、酒店、地接旅行社的 Agent 直接發起握手：它們在人看不到的數據暗流中，以結構化的數據包傳遞資訊、匹配條件、議價和確認支付，整個過程只消耗了幾秒鐘，沒有人類眼球掃過圖形界面，甚至不需要點擊。
人類不再需要親自使用 App、逛網頁，廣告在 Agent 高效的通訊協議面前暫時沒有找到落腳點。傳統商業模式也就失去了基礎。
——甚至有可能，未來的社交網路上不再有真正的人，全都是我們的 Agents 在上面交互，我們刷社交網路的方式也會從不斷的划動，變成了聽取 Agent 的匯報。
網路依舊繁忙著，但人類抽離其中，只剩下 Agent。
人口老齡化
在降本增效的滔天巨浪下，人類專業知識的傳承遭遇前所未有的危機。
無論是軟體工程、法律服務、醫學診斷或是金融分析，幾乎所有的現代專門職業，其運作與傳承都高度依賴金字塔結構的人才矩陣。初級人員從撰寫基礎代碼、翻閱資料、整理數據這些枯燥的一線工作干起，在大量的重複性實踐中錘鍊直覺，得到成長，最終進化為獨當一面的資深人員。
但是在今天，一些開源模型展現出驚人的能力，以近乎於零的邊際成本，能夠完美替代大量初級崗位的智力勞動。
只需要幾毛錢的 Token，抑或端側部署的電費，就能快速輸出幾近無瑕的基礎代碼和法律文書，所用的時間甚至連一個新人的入職手續都辦不完——企業和研究機構又何必花費昂貴的薪酬與時間成本，冒著不確定性去培養一個人類新手？在絕對理性的財務驅動下，組織會毫不猶豫地砍掉初級人員的預算。
短期來看，企業會享受到更高的 ROI 和極致的財務瘦身。但從長遠推演，這種理性何嘗不是一種飲鴆止渴。當從初級走向資深，學徒成為大師的梯子被抽走，人類專業知識體系傳遞鏈條也斷裂了。
當幾年之後，現有的資深專家陸續退休或淡出一線，行業將驚恐地發現，由於過去數年裡不再有人類新手經歷過基礎勞動的淬鍊，人才梯隊變成了「倒三角形」。底下是嚴重短缺的生力軍，頂部是大量的退休人員——金字塔徹底倒置，搖搖欲墜。
屆時的人類，可能不得不將決策與解釋權更進一步的讓渡給那些自己已經無法完全理解和掌控的 AI 系統。我們的社會將陷入一種新的，由技術過度繁榮所帶來的老齡化危機。
延伸閱讀：AI 正在毀掉下一個 Hinton
AI 的「奧本海默時刻」
我們還是需要承認，開源模型能力的進化，和大模型的價格戰，在今天是一件好事。少數巨頭（特別是境外閉源玩家）對高階智力的絕對壟斷被粉碎，人人都能以極低的成本獲得「外腦」與「代理」，增幅自己的智力與執行能力。
聽上去這確實是工業革命級別的偉大時代的開始。然而站在歷史的十字路口，如果我們重新審視奧本海默的隱喻，會發現危機四伏。
物理學家們證明了核爆不會摧毀地球，卻未能在當時預知核時代將把人類文明帶往何方。
他們無法預知隨之而來的冷戰格局、軍備競賽、長達半個多世紀以來懸在全人類頭頂的達摩克利斯之劍。核技術沒有毀掉地球，卻徹底重塑了整個 20 世紀的政治、地緣、工業與文明形態。
今日的開源模型何嘗不是如此。它對另一種邪惡的霸權發起有效挑戰，甚至有機會終結它，這令我們感到正義感爆棚。但冷靜下來，我們是否能夠及時地甄別它所引發的連鎖效應，即將如何改變我們的世界，並及時中和那些負面效應，避免慘痛的代價？
普羅米修斯的火種已經被交到人類的手上，誰也不會再退回那個智力昂貴且匱乏的昨天。只是鏈式反應已經啟動，沒有人能無法判斷它會何時在何處，以何種方式停下。
我們準備好了嗎？
