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DeepSeek-V4的发布，引发媒体热议的同时，一个潜在的趋势正在被忽视。美国外交关系委员会研究员评估认为，V4并未缩小中国与美国前沿模型的差距。然而，真正的看点在于：V4是开源的、价格低廉、适合大规模部署。文章指出，AI竞赛已从单纯的技术前沿扩展至应用普及、成本控制和全球影响力多个维度，开源策略可能成为中国实现弯道超车的关键路径。
作者：Chris McGuire、Michael C.Horowitz、Jessica Brandt
原文标题：DeepSeek V4 Signals a New Phase in the U.S.-China AI Rivalry
原文来源：美国对外关系委员会（CFR）
原文编译：数字经济发展评论
近日，中国人工智能初创公司DeepSeek发布了备受期待的V4大语言模型。这距离其上一版本引发全球科技市场震荡已过去一年多时间，是该公司最重要的一次模型更新。与以往一样，V4采用开源模式，任何人都可以下载、使用和修改。该公司称，新模型在主要基准测试中足以匹敌美国领先企业的闭源系统——如Anthropic的Claude、OpenAI的ChatGPT和谷歌的Gemini，同时在开源阵营中表现优于竞争对手。
此次发布，再次将焦点拉回到日益激烈的中美AI竞争上。白宫科技政策办公室指责外国实体（主要针对中国企业）正大规模试图从美国前沿AI模型中“萃取”知识，这一指控被广泛视为针对DeepSeek。
美国外交关系委员会（CFR）研究员对DeepSeek-V4进行了评估，并探讨了其对中美AI竞赛的潜在影响。
从DS-V4看美AI管制
DeepSeek-V4,是继2025年1月R1发布以来的首个新架构模型。R1曾引发中国AI正在赶超美国的讨论，甚至导致美股短暂受挫；相比之下，V4的市场反应相对平淡。这款新模型并未展现出与美国前沿模型的竞争力。虽然它可能是目前最好的开源选择，但这尚不足以佐证中美AI差距正在收窄。
DeepSeek的技术白皮书中提到，V4的推理能力和智能体能力与大约半年前发布的GPT-5.2、Gemini 3.0 Pro及Claude Opus 4.5相当。DeepSeek明确指出，V4“落后最先进的模型约3到6个月”。这一差距与美国官方估算的“美国约领先中国七个月”基本吻合。随着美国AI企业利用AI加速下一代模型的研发，实际差距甚至可能正在拉大。今年4月发布的美国最新模型——Anthropic的Claude Mythos Preview和OpenAI的GPT-5.5，均显示出较前代产品显著的性能提升。
DeepSeek-V4或许是中国最强的模型，但优势微弱。Moonshot的Kimi K2.6和Zhipu（智谱）的GLM 5.1在大多数公开基准测试中表现相近，且V4 Pro的定价比这两者都高。中国国内的竞争差距远小于中美之间的差距。
V4最显著的特点是针对华为昇腾（Ascend）芯片而非英伟达（Nvidia）芯片进行了推理优化，美方官员认为其训练依托于英伟达Blackwell芯片。白宫及所有美国顶尖AI实验室均指控包括DeepSeek在内的中国AI企业，通过对美国模型进行“蒸馏”来训练自己的模型，即以极低的成本复制美国模型的部分能力。
DeepSeek目前表示缺乏算力芯片，目前无法向大多数客户提供其V4 Pro服务，这使得该模型陷入“性能不及美国顶尖梯队、定价高于国内竞品且难以规模化落地”的三重困境。
V4在大模型系统工程方面取得了实质性突破，特别是其混合注意力架构（hybrid attention architecture），仅以V3极小部分的推理算力成本，便实现了百万Token的上下文窗口。这表明中国AI实验室在算法效率的进步上，大体上与美国闭源实验室保持了同步。尽管V4比国内竞品贵，但仍比美国同类模型便宜。
DeepSeek的价格很可能得益于中国政府支持以及蒸馏手段，这为其节省了数亿甚至数十亿美元的研发费用。在算力瓶颈解除前，其价格策略缺乏实质商业意义，若无法触达广泛的用户群体，低成本优势亦无从谈起。
美国通过限制算力获取建立了七个月的领先窗口期，尚未能对美国顶尖技术构成直接挑战，但V4的问世证明，中国已具备研发高性能替代模型的能力。
▲图源：CFR
DS-V4已至，前沿并非唯一战场
DeepSeek发布V4时，头条新闻不出所料地聚焦于它是否缩小了与美国前沿模型的差距。事实是：并没有。美国模型依然领先——但这其实是个伪命题。要理解V4揭示了什么，我们需要换个问法：在最重要的中美竞争中，即应用普及竞赛（Adoption Race）中，谁才是赢家？
从原始性能看，V4令人印象深刻，但仍落后于美国前沿水平。DeepSeek称V4-Pro击败了所有其他开源权重模型，但也承认其不及OpenAI的GPT-5.4和谷歌的Gemini 3.1-Pro。
真正重要的是：V4是开源的，规模庞大（Pro版拥有1.6万亿参数），且定价仅为美国竞争对手的四分之一，适合大规模部署。在将AI技术转化为全球权力（无论是公司的经济价值还是国家战略部署）的过程中，成功不仅仅取决于拥有性能最佳的模型，更需要能够快速、大规模部署的“足够好”的解决方案，以及组织快速适应的能力。
当模型便宜又开源时，它们便具有巨大的竞争优势，因为这使其易于广泛扩散。这一点在全球南方国家尤为明显，它们不是在GPT-5和Claude Sonnet 4.6之间做选择，而是在具有不同价值观且易于获取的工具之间做选择。目前，在开源AI平台Hugging Face上，中国AI模型的下载量已超过美国。这就是应用普及竞赛的真实写照。
外界对此次发布的反应不会达到去年冬天的“DeepSeek时刻”，当时人们担心中国会以低成本超越西方模型。但这确实表明，前沿阵地并非AI竞赛的唯一战场。谁能最快将AI部署到经济和政府的各个层面，谁就将塑造AI时代的格局。美国目前仍处于领先地位，但它不能想当然地认为这一优势能够自我维持。