文 | 數字力場，作者 | 佘宗明

25年前，《少林足球》上映。片中有個名場面：半決賽時，少林隊遇到了莫文蔚與張柏芝客串的“玉面雙飛龍”，二人頂著夸張臟辮、貼著滑稽***胡，說“想入決賽，先問問我們！”

時間來到2026年，星爺新片《功夫女足》讓這對傳奇組合重生——張小斐飾演的“雙雙”與迪麗熱巴飾演的“鈺瓏”，名字合璧正好對應“玉面雙飛龍”。

作為峨眉隊隊長的雙雙是全隊攻防大腦，根基扎實，球路沉穩，招牌絕技是太極卸力盤帶、太極沉勁遠射等，招式守正出奇，強于以柔克剛；身為峨眉隊前鋒的鈺瓏是球隊尖刀，身法靈動，攻勢凌厲，獨門絕技是十二路彈腿、旋風削球等，能精準破局，極具爆發力。

現在看，AI賽道的“粵籍雙雄”——梁文鋒和楊植麟，也挺像這對組合。

DeepSeek擅長以柔克剛，如果說“大力出奇跡”的scaling law路線是剛，那MoE稀疏激活+原生FP8訓練框架+純RL驅動的卸力打法就是柔。

Kimi爆發力十足，猶記得1年前，Kimi還時常是作為DeepSeek的反面鏡像被討論，“Kimi掉隊了”的說法蔚為風行，可如今，它直接整出了王者歸來的氣勢。

而Anthropic和OpenAI領銜的硅谷御三家，則成了擺在它們面前的“大河隊”。

01

“美國為什么沒留下楊植麟”，7月17日，有老外在X上發出了這番靈魂拷問。

這掀起了激烈討論，連楊植麟在卡內基梅隆大學的博士生導師、AI領域知名學者Russ Salakhutdinov都下了場，說“我本將心向明月，奈何明月照溝渠”……說錯了，是楊植麟曾收到來自蘋果高管的橄欖枝，但他態度已決——要創立自己的公司。

在遭到MAGA信徒攻擊“為對手輸送人才”后，Russ還回懟：這不就是你們想要的嗎？（Ps：這里針對的是特朗普***制定的H-1B簽證政策。）

咱就是說，要是大洋彼岸的網民還學會了扣“反思怪”跟“帶路黨”帽子，那就更有內味了。

而引發這場爭論的直接由頭，就是Kimi K3攜2.8萬億超大參數架構強勢登場，給了硅谷和華爾街億點點震撼。

如果Kimi K3只在AI圈博主的嘴里遙遙領先，那被“三天一震撼，五天一炸裂”歷練出反詐技能的我們大可呵呵一笑。可硅谷技術圈跟華爾街資本市場的表現，還是有參考價值的。

馬斯克在評測帖下留言“Impressive（令人印象深刻）”；OpenAI戰略負責人Dean Ball說，大規模開放權重前沿模型是“減速主義力量”，還預判美國監管層面會出手搞保護主義；特朗普***AI顧問D***id Sacks說，K3的突破令人擔憂，加劇AI地緣競爭壓力……秉持“對手肯定＞國內同行認可＞自嗨式PR”的原則，咱們高低得對K3多看幾眼。

《華爾街日報》頭版打出大標題——“The Kimi Shock”；高盛研報認為K3標志著中國模型走向定價權的全新節點……也給Kimi走了面兒。

風乍起，吹皺一池夏水并吹掉一堆泡沫：美股AI板塊直接來了個“72小時驚魂”，整體市值蒸發約4700億美元，費城半導體指數單周大跌12.5%，墜入技術性熊市。“DeepSeek時刻”都意思意思了，“DeepSeek2.0時刻”自然也不好意思不意思一番。

順著“它跌得，我跌不得”的選擇性接軌邏輯，A股也成功將這股“跌跌不休，時不我予的哀愁”意緒傳遞給了本土股民。

而上個讓硅谷跟華爾街爬進“驚弓之鳥”成語注釋里的，還是DeepSeek。

去年1月，R1出來后，也是驚得硅谷跟華爾街哇聲一片。著名投資人、A16Z創始人馬克·安德森的那句“斯普特尼克時刻”，成了對其影響的最佳定性。

Meta開啟危情模式、成立四個“戰情局”，Scale AI創始人亞歷山大·王說“DeepSeek的發布可能會改變一切”……都是變相為DeepSeek上分。

英偉達股價單日暴跌16.86%，市值一夜蒸發5888.62億美元，彼時彼刻，恰如K3出來后的此時此刻。

02

1年半前，DeepSeek攜性能比肩OpenAI o1、API調用成本卻僅為o1約2%的R1，拍了拍眾人，來了一句“驚不驚喜？”

1年半后，在眾人以為驚喜是意外后，Kimi又攜躋身全球頂尖大模型第一梯隊的K3登場，笑著說“意不意外？”

突破一次，也許是運氣眷顧；突破一次又一次，那就……因吹斯聽了。

在DeepSeek-R1問世后，《自然》雜志將梁文鋒評為了“2025十大科學人物”，說DeepSeek“首次讓世界意識到美國并非遙遙領先。”

在Kimi K3官宣后，摩根士丹利評價稱，K3證明中國大模型在規模、性能、定價層面對美國頭部模型實現“全方位追趕”。

個中意味，頗堪尋思。

都知道，自ChatGPT掀起這波AI浪潮以來，全球AI大模型賽道的劇本就是男一OpenAI跟男二男三Anthropic、谷歌的角力游戲，其他的多為群演……

當時的格局就擺在那：國內“六小虎”雖然也在蹦跶，可OpenAI說“我話說完，誰支持誰反對”，它們只有不吭聲的份兒，能爭的也就是個“中國版OpenAI”的名頭。

亦步亦趨、微調借鑒，成了那時國產大模型的路徑依賴。

如此效仿三兩年，直到DeepSeek說“頭部AI，寧有種乎？”

MLA（多頭潛在注意力）把顯存占用砍到傳統架構的5%-13%，DeepSeekMoE稀疏架構通過稀疏激活讓計算量大幅下降，Zero無樣本自進化開辟了低成本訓練強推理模型的新路線……憑著這些，DeepSeek成功將“中國AI落后美國兩到三年”的技術代差縮小了些。

DeepSeek給了“力大磚飛”的硅谷信仰重重一擊，給國內外科技企業上了一課：AI核心競爭力不只在參數堆積、算力堆疊，還在于算法架構優化、工程落地能力與***利用效率等。

整體上，DeepSeek為中國大模型樹立的心智錨點是：雖然性能稍有差距，但性價比是真香。

而到了Kimi K3這，中國大模型的角色又從“攪局者”變成了“破局者”，因為K3在復雜邏輯推理、長文本處理、代碼生成、多場景落地等核心維度的表現讓人意識到，原來中國大模型在性能上也可以多方位、深層次地趕上美國頂尖模型。

在此之前，硅谷AI公司能享受高溢價的核心支撐點，其實就在于依靠“閉源付費+高端性能”模式收割全球市場、依靠技術壁壘維持超額利潤的想象空間。

這在此前確實成立：雖然有國產大模型先前就在有些方面趕超了GPT、Claude和Gemini等，但在核心維度很難占優，所以對外口徑只能是“位列開源大模型第一梯隊”……這里為什么要加上“開源”二字，你懂的。

但Kimi K3綜合能力在Artificial Analysis綜合智能指數評測中排名第三，在代碼評測榜單Arena的前端代碼榜上則登頂全球編程模型第一（這點含金量很高），在智能體&自動化任務、長文檔檢索等維度也是Top1……讓頂尖開源模型終于能跟頂尖閉源模型坐同一桌了。

猶記得，上個月，有網友在X上問馬斯克：“中國大模型何時能追上 Anthropic的Fable水平？”馬斯克預測要等到2027年一季度。隨后智譜創始人唐杰回應：“用不了那么久”。

現在楊植麟用K3為他的清華老師這番話撐了腰。加州大學伯克利分校教授伊恩·斯托伊卡就感慨：“我們過去常說開源模型落后最前沿6至9個月，現在差距可能只剩2到3個月。”從“性能不及頂尖但價格屬實美麗”，到“性能也能到頂尖水平”，這樣的邁步會讓不少人想起中國制造——早些年，中國制造給人的印象是“能造出質量還行價格實惠的商品”，而如今，中國制造也可以是“高端制造”的代名詞。

03

說這些，不是要導向“東升西落”式的贏學敘事，也不是要回避“整體差距依舊不小”的基本事實。

DeepSeek-R1和Kimi K3，都讓硅谷跟華爾街的中國AI“巨物恐懼癥”發作了。但這不等于，差距已經被抹平了。

拋開模型能力代差不談，從底層算力看，國內高端算力自主可控率仍大有提升空間，不能因為“寒武紀不是小英偉達，英偉達是小寒武紀”的段子，就真把橫亙其間的天塹給無視了。

從生態成熟度看，硅谷AI經過多年積淀，形成了“算力+模型+工具+場景+資本”的完整閉環，上下游產業鏈高度成熟，中國AI生態則處于快速發展期，商業化體系等仍待完善。看看國內AI創企跟Anthropic、OpenAI的ARR量級差距，就知道了。

從人才儲備看，國內工程師紅利雖然讓黃仁勛們眼紅，但頂尖AI算法人才、底層架構人才的總量跟硅谷還有差距。在“Our Chinese”跟“Their Chinese”的PK中，我們還需要想方設法吸引更多的楊植麟、姚順雨回來。

看到中國AI從單點技術突破到體系化能力成型的提升，跟看到中美AI的差距，不矛盾。

事實上，越是能看到差距，就越能在正視的基礎上加速追趕。梁文鋒就說過：“我們經常說中國AI和美國有一兩年差距，但真實的差距是原創和模仿之差。如果這個不改變，中國永遠只能是追隨者，所以有些探索也是逃不掉的。”

也正因看到了差距，DeepSeek跟Kimi都實現了許多架構級的原創式創新。

如DeepSeek的原生鏈式思考（CoT）自主推演+R1-Zero無樣本自進化機制+MoE稀疏架構+MLA優化長上下文承載力等；

又如Kimi的超大容量稀疏MoE基座+KDA混合線性注意力體系+原生百萬Token上下文建模技術+Agent Swarm+RL Scaling全鏈路強化學習范式+MuonClip大規模訓練優化器等。

得益于此，DeepSeek V4解決了大模型長文本推理卡頓、邏輯斷層、算力浪費的行業痛點，在萬億級參數模型的輕量化部署上創下全球最優水平。Kimi K3則突破了超大參數模型的訓練瓶頸，在長文本理解、復雜代碼生成、多模態融合能力上實現了對海外旗艦模型的反超。

從DeepSeek R1到Kimi K3，都讓人看到了將代差持續縮小的可能——盡管差距依舊存在。

而這類接連涌現的突破，使得中國AI正實現從仰視到平視海外標桿的改變，也注定會讓硅谷迎來心態的轉變。

過去數十年，美國科技產業的核心優勢在于技術迭代的持續性與領先性，頂尖技術誕生后，經常能長期保持代際優勢。其他國家則照搬其技術框架、遵循其硬件標準、接受其定價體系。

但DeepSeek-R1和Kimi K3們，正撼動著這樣的敘事。

一次可以叫偶然，兩次——不同企業在不同時間節點、不同技術路徑上，都實現了深層突破，這難免讓硅谷部分企業失去“反正有追趕窗口期”的心理優勢。

對硅谷而言，它未必忌憚成為第二名的追隨者——哪怕其緊追不舍，卻必定會忌憚跳出既定軌道的創新者——即便其隔得很遠。

04

取次硅谷懶回顧，半緣DeepSeek半緣Kimi，這是時下很多人的感受——DeepSeek跟Kimi，都成了AI界“爭氣機”式的存在。

現在說對硅谷“懶回顧”，終究顯得有些膨脹，但DeepSeek與Kimi確實呈現了中國AI最有活力的樣子。

說起來，無論是DeepSeek，還是Kimi，都不是一開始就被看好能撼動硅谷的“人”。

DeepSeek起初在“6（六小虎）+2（兩家有特色創企）”的行業頭部格局中并不靠前，在V4跟R1之前，它充當的不過是大模型界“拼多多”的生態位。

Kimi雖然憑借長文本風光過一陣子，但到了2024年以后就拿到了過山車劇本，特別是在DeepSeek火了后，它更是被置于“既生D何生K”的同框對比中成為被群嘲對象。

但它們卻在不怎么被看好的情況下跑了出來。

這跟梁楊二人的朝氣銳氣有關。

梁文鋒說中美AI真實差距是“原創和模仿之差”，決意要做原創式創新。

楊植麟說“很多時候你愿意去做一個你不知道的東西，其實你不知道有很多東西不知道，所以你才有這樣的勇氣去做。當你做了，你會發現有很多新的問題，也許這個東西就是創新的意義。”“Problems are inevitable, but problems are soluble。”

言語之間，都挺顯廣東人的務實與鋒芒。

他們代表了那股瘋狂生長、銳意創新的力量。

這也跟當下相對純粹的競爭環境有關。

回頭看，DeepSeek跟Kimi的“***”其實從未停止：

2025年1月，DeepSeek-R1和Kimi K1.5同日上線，相隔僅兩小時；2025年2月，兩家前后腳發論文改造Transformer注意力機制；2025年4月，Kimi推出數學推理模型沒多久，DeepSeek-Prover-V2也發布；今年4月，Kimi發布Kimi K2.6，支持300個子Agent協同，OpenRouter調用量直接沖到全球第一，3天后，DeepSeek發布V4系列……

二者也相互“致敬”：Kimi***用的MLA注意力機制，核心思想源于DeepSeek早期工作；DeepSeek V4中關鍵的Muon優化器，其有效性由Kimi團隊率先驗證。

良好的競爭生態之上，才能長出更多的DeepSeek跟Kimi。

因而，要珍惜梁文鋒楊植麟們身上的創新動能，要呵護讓AI企業可以激烈良性競爭的市場氛圍。

在適配創新生長的土壤氣候里，DeepSeek和Kimi這樣的新銳力量才會有更大的向上拓展空間，才會有更多的機會接著在全球AI角力場中證明——

“我們玉面雙飛龍，可不是浪得虛名”。返回搜狐，查看更多