大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲，阿里到底是不是中国的AI之光所在呢？

这几天正在开阿里的云溪大会，9月24号到9月26号开。这一次的口号呢，叫“云智一体，碳硅共生”，提的口号很神奇。当然，最神奇的还不在这，咱们待会往后看神奇在什么地方。4万平米的展厅，500多家企业参与，6万多人到现场，这个是一个非常大规模的会。

那么还宣布了什么呢？与英伟达合作做物理AI。现在呢，谁也不敢宣布说与英伟达合作，买人家的这个RTX6000，现在只能说我们做一个别的合作吧。什么是物理AI呢？就是做机器人相关的AI，做机器人的仿真训练、量化强化学习和仿真测试，做这玩意的。英伟达在这块也确实是很强。阿里呢，也会去投资很多的这种机器人公司，所以这个宣布了以后也是一个重大利好。

而且呢，阿里现在绝对是全世界开源AI领域的扛把子。原来最早的扛把子是Meta，出了Llama，出了这么多模型以后，现在阿里接过了这一面大旗。阿里开源的模型，在Hugging Face上基本上是站到最前面的一批了。以阿里开源模型为基础再微调出来的其他的各种模型有几万个，现在基本上属于事实标准的一个状态。所以只要说开源的大模型，大概率是拿阿里通义千问的这个模型去调出来的。那这点呢，其实也很符合阿里的调性，就阿里的这些模型都属于他没有那种很强的这种个性，或者很强的这种能力，但是指令依存度、逻辑推理能力这块都是达标的，这个还是一个很好的底座。

这一次呢，提了一个新词儿叫ASI。从这个词儿呢，我们就可以看出来中美两国AI发展的完全不同路径。原来美国都在玩AGI，就叫通用人工智能，这个东西发展一段时间以后就可以达到跟人差不多的能力了，人能干的事它都能干。那阿里玩的ASI是什么呢？叫超越人工智能。就不用通用了，我们要超过人类。而且呢，是要可以自己去找知识学习，自己迭代自己升级，要快速超越人类。

那你说这里头跟中美两国的AI战略到底有什么不一样的地方呢？很多人一讲到中国AI战略呢，都会想到一个问题，说中国的有知识管控或者内容管控。但是我跟大家讲，这事呢正好跟大家想的是反的。不是说中国什么都不管，而且管的比美国严，但是呢，在做各种实验上，在做各种测试上，在做科技的发展上，中国人是百无禁忌的。什么对不对齐，是不是AI作恶，对社会、对环境、对人类有什么危害，我们先赢了再说，其他的不管了。这个是咱们中国玩的最奇葩的地方。而美国人呢，你可以认为他们是一帮左派，都在这想我的社会责任是什么样的，我要对人类怎么样，我要去开发宪法AI。所以呢，他们是一帮捆住手脚的人。而中国呢，其实我们是一帮现实主义者，只要能赢就行，其他的都不介意，等我赢了以后，我们再说后边治理的事情。所以美国人玩AGI，你别超过人类，你也不要给人类造成什么伤害。中国人就玩ASI，人在哪呢？没看着。我们冲！

这个是中美两国最大的差别。以中国现在这套ASI的玩法呢，我觉得可能会更有市场。做AI这个事情，都是要在大厂大公司里边控制去做的。而大厂大公司的这些人呢，包括国家的这些领导人，或者说这些既得利益者，所有的社会规则对于他们来说都是无效的。他为什么要去考虑社会规则？为什么要去考虑是不是有人受到伤害？他才不管这玩意呢。所以对于他们来说，拿到中国这种百无禁忌的模型再去处理，才是他们真正需要干的事情。至于说管理、过滤，那么我要用一个完全没人管的模型去管这些有人管的模型，这个是很多权力很大的政府他们所思考的问题。就像咱们禁摩一样，警察都骑着摩托车呢。为啥？摩托车方便。但是呢，我不允许普通人骑摩托车。所以呢，我们把警察的摩托车做的很大，开的飞快，但是普通人你们压根不许骑。就通过这一个词上面的一个字母，大家就知道两国的路径有多么大的区别。

前两天不还传嘛，说美国一个飞行员拒绝向以色列运军火，直接给抓起来了。那你说军队真正要的什么？军队要的就是执行命令。我不需要你有善良，我不需要你有人性，我就需要你执行命令。AI也是这样，政府都是希望AI甭管我说什么，你都去干去，不要自己去判断这事对不对。所以在这儿，中国也许会胜出。

讲远了。阿里云溪大会开的时候，股市是买单的。别人认不认咱不管，看看股市的情况：港股涨了9%，美股涨了7%。因为它是在港股跟美股同时上市的公司。而且木头姐直接出来喊大家上车了。木头姐是方舟基金的管理人，但是注意，方舟基金这样的机构呢，是不能上来说你们都买，然后再再去搞其他的。他一定是真金白银自己先买了，也不能说我买了以后喊大家来上车，这事是违法的。他是什么情况呢？他首先他买了，买了多少呢？两只基金一共买了1630万美金的股票，算是方舟基金的一个比较中等规模的操作。而且美国是有规定，这种基金重大操作必须要公开。所以呢，木头姐就趁此公示了，还要跟大家讲一讲说我为什么买，我为什么觉得这事行，他也得去募资嘛。所以这个过程，按照美国的这个法律规定，它是一个正常的披露。

木头姐呢是2021年把阿里整个清仓掉了，现在重新上车。跟大家解释说，我觉得是重新上车的时候了。它到底有什么样的不同的价值模型呢？它首先讲的是PE，PE呢就是你的市值跟你的利润之间的比数。阿里现在是多少？20倍。那20倍这是高还是低呢？你光告诉你一个数，这事是没法比较的。在电商里头算高的，电商里不能看亚马逊，待会咱们再讲为什么。京东的这个PE大概是10倍上下，经常就是个位数，所以京东的PE是非常低的。京东的什么人效比也是极差的，好几十万人你咋人效比。拼多多的这个PE是13倍。所以在这里看呢，阿里20倍其实是挺高的了。

在云计算里头，阿里算低的。谷歌也就是Alphabet，26倍；亚马逊，32倍。你看亚马逊其实跟阿里很像，一边是有电商业务，另外一边的话是有巨大的云计算业务。微软呢，37倍；Oracle呢，是67倍。现在TikTok的案子落地了以后，那还得涨。所以呢，阿里的整个的PE在电商里边算是偏高的，在云计算跟AI里边，它的估值是偏低的。所以木头姐说，我觉得这个位置很好，我要冲上来去搞一下。

AI资本支出，这个是大家都在玩的事情。华人勋跟OpenAI山姆·奥特曼在这玩的很开心。阿里也在讲，我3800亿人民币，500多亿美金的样子吧，要追加资本支出，AI基础设施建设，这个是符合主旋律的。还有什么呢？就是阿里真正比其他人都强的地方是哪儿？就是它的AI的产品线特别全，它真的叫全栈AI云平台，就跟咱们讲全栈工程师似的。大模型自己有，而且很强。投资了大量的AI初创企业，AI agent，AI编程什么全都有。更强的是在哪儿？它还有自己的用户场景，它有电商，还有自己的巨大的用户群和日常的交易数据在这儿。OpenAI其实它是没有用户场景和初用户的，这些玩意都是它后攒的。

木头姐曾经讲过，说他为什么看好X.ai，原因很简单，X.ai有X上面的特有的数据，而且X.ai还有可能会获得特斯拉的数据和脑机接口的数据，以及SpaceX的数据。所以呢，它有独特的数据，这就是它的逻辑。我们经常会去分析一个人的投资逻辑到底是什么样的。我觉得到目前为止呢，木头姐讲的这些阿里相关的这种投资逻辑，还是在我的逻辑认知范围之内的吧，就基本上是认可的。当然了，跟英伟达合作这个事，就是你怎么都要上去蹭一下嘛。

刚才咱们讲的这些呢，都属于金融行业的人他们去算的估值模型的账。深层次的，咱们要去讲一些像我们这种早期投资人去看的东西，就是他的业务逻辑是对不对的。比较一下阿里的竞争对手吧，没上市的公司呢，OpenAI、Anthropic、X.ai、字节跳动，这些呢咱就不去跟这种上市公司比较了，咱们就去比这些上市公司。

微软我们比较一下。它呢，投资了OpenAI，云计算算力投入这一块呢，它第一，花的钱最多。微软实际自己也有模型，但是实在是不好使，所以微软全面在使用OpenAI的模型。微软的用户场景丰富，用户量巨大，它有Windows，有Office，有IE，有Bing，虽然差一点但还算是有吧。阿里呢，投资了一大堆的这个AI企业，只要是国内的AI的大模型公司，基本上他全投了。投完了以后，通通都上他那去使用他的算力去。这个是不是跟微软就很像？云计算方面，在国内的阿里云算是最大的，所以跟微软能够对标上，没毛病。但是有一点它要比微软强，就是微软的模型像屎一样，阿里的模型真的是还可以用，不算最好用的，但真的是可以用。特别是千问32B、35B的这几个模型，还是非常非常好用的。用户场景也很丰富，虽然它没有Windows，没有Office，但是它有淘宝和天猫，有这个新浪微博、优酷这种内容项的，再加上出海的东西，所以它用户场景很丰富，用户量也非常非常的巨大。所以在这点上呢，它基本上完全可以对标微软，只是因为从中国起家的，所以规模上要比微软稍微小那么一点点。

下一个跟谁比？跟谷歌比。谷歌呢，是自己的模型很强大，Gemini非常非常强，据说10月份我们能看到Gemini 3了，说这个模型强的一塌糊涂，完全强到没朋友了，很期待。然后投资了Anthropic，谷歌也投了好多这样的AI公司。在云计算方面算力投入巨大，谷歌是一直在那投，但是现在它已经不行了。零几年的时候，谷歌的服务器是占全球服务器的6%还是7%，现在应该轮不上了。谷歌呢，自己的用户场景也很丰富，它有谷歌的搜索，有谷歌的Workspace，就类似于Office这样的东西，还有Gmail，再加上安卓手机，包括我们现在在YouTube上聊天。在这一点上呢，我觉得阿里跟它也是有得一比。谷歌呢，有一点没有阿里强是什么？谷歌的模型大部分是闭源的，它开源的模型其实是没什么影响力的。它的开源模型叫Gemma，Gemma在这块呢，比千问的这个模型差的非常非常远。而且呢，Gemma模型是只有小模型，没有大模型，就是为了让你在PC上，让你在手机上用的。而像千问的模型，是从大到小，从235B一直到0.6B，各个层级都有，你有多大硬件，咱就给你跑多大模型，都可以跑起来。所以谷歌就从技术的完整度上吧，还是稍微有一点点小欠缺。

再往后一个是亚马逊。亚马逊呢，真的跟阿里很像。他呢，也是投资了Anthropic，自己的模型那真的是乏善可陈。云计算绝对的王者，全球的王者就是亚马逊了。AI算力投入呢，也有，但并不是那么突出。电商的用户场景和用户量都非常非常好，这块跟阿里很像。

Oracle呢，数据库是老炮了，自己没有模型，现在呢跟OpenAI眉来眼去的，算力投入巨大。但是我觉得Oracle未来的故事，真正能看的应该是TikTok。

阿里到底是什么情况？你不要老想着说阿里买不到英伟达最新的芯片吧，他可以不在中国买，他在中东，在什么迪拜那地方都建的有算力中心，你在那买不就完事了吗？所以他是不缺这些东西的。所以呢，阿里的情况跟上面的谁最像？跟亚马逊最像，但是比亚马逊还要强一点，因为还有自己的大模型，这个而且模型很强。

这一次云溪大会都发布点什么？首先，发大模型，一堆的大模型，就像下饺子一样扔出来。第一个叫千问三Max，这个是一个不开源的模型。除了这个之外，剩下的模型都是开源的。为什么它不开源？1万亿参数，你开了源谁也布不了这东西。比如说235B，2350亿的参数的模型，还是可以去布一布的。Deepseek是671B，6710亿的这种参数的模型还是可以用。上万亿的模型一般就没法去开源了。这个模型呢，我这两天也试了一下，依存度很高，你给它各种指令，它会老老实实给你做完，生成的质量呢，就属于真的是能用的状态。它对于AI agent，对于各种的工具调用这块非常非常强，因为它的指令依存度高嘛，它就可以规划一个很好的路径，把所有的指令都调用回来，这个是做的很好的一个模型。

下一个开源的是什么呢？叫千问三OMNI，全模态预模型。支持视频，支持音频，输出也是直接可以文字输出，可以语音输出。有点像GPT-4o，或者说那种叫real time的这种模型。我直接可以拿这个手机打电话，然后拿着手机一边拍视频，一边跟人聊天，一边跟大模型聊天，这个东西就干这个事了。而且呢，超多语种的支持，支持十几二十种语言，都是可以这边实时的跟他聊，那边实时的出。所以拿这个东西出去找人去聊天，当翻译都是没有任何问题。而且可以拍着视频说，你看我这个视频里这个风景应该怎么描述一下，它都会马上给你去进行推理。而且端到端推理，不是说我先把视频识别出来，然后再去走这个大语言模型，直接端到端就开干了。这个模型呢也不大，30B MOE的模型，300亿参数。这种模型呢在电脑上都是可以跑的，还专门为苹果做了优化，就是在Mac上可以跑，但是30B模型在手机上是跑不起来的，这个是稍微有点费劲的。其实我们甭管用豆包也好，还是用ChatGPT也好，实时对话模型都是用云端的东西，没有在本地计算。千问三的这个OMNI就是干这样的一个事情的，还是很有惊喜的一个产品。

再往后呢，是千问三Image Edit 2509。其实原来就有这个模型，但是呢，它又重新升级了一遍。因为原来它的千问三Image Edit呢，只能上一张图片，你给它一张图片，要求它做各种修改是OK的。现在的话，Nano Banana出来了以后说，原来还可以这么玩。我可以上三四张图片，把它拼在一起。实际上就是拿三四张图片去进行视频推理，或者叫视觉推理，再把它们挨个抠出来了以后往一块拼。所以这就是阿里家的Nano Banana。这两天我在玩即梦4.0，豆包家的Nano Banana，那个也是玩的很开心。大家现在看到我的各种的封面，基本上都是拿这玩意做出来的。你看我那个这一期视频的封面，文字是用毛线绣上去的。这个是国内模型能干的活，就是写中文，而且用各种各样的创意字体写中文，用各种的素材去写中文。Nano banana干不了这事，Midjourney更干不了这事。中国的一个是即梦，一个是刚才我们讲的千问三Image Editor，都是可以去写中文的，效果好极了。

再往后一个呢，是千问三TTS Flash，就是专门做文字转语音的，还出了一个轻量级的模型。但是这种轻呢，也没有办法在手机上跑，都是在电脑上跑的。以及呢，出了叫千问三VL。VL是什么？叫视觉推理模型。但是这个呢，就跟前面咱们讲的这个OMNI不一样了，它是做了很重型的这种视觉推理。你像上面那就是个30B的模型嘛，它这种东西做推理的话，肯定的能力还是要差一点的。所以还是要上这个千问三VL。还有一个呢，叫千问三Next，80B MOE模型，每次激活3B。它是干啥使的呢？就是比千问三更便宜，在同等推理的能力下，用更低的成本可以完成任务。最后一个呢，叫WAN 2.5，叫通义万象2.5，这个呢是做视频生成的。原生音画同质，就是他直接做出来就可以配好口型，配好音乐，更高的画质，更长的时长，1080P、24帧、10秒钟。为什么说这玩意强呢？因为我们看到的其他视觉模型，比如说谷歌的VEO 3，OpenAI的Sora，即梦这些视频模型的话，都是闭源的。通义万象WAN 2.5它是个开源的，大家可以把它下载到本地，然后在自己的显卡上去干活。那你说我把它放在自己显卡上干活有什么好处呢？百无禁忌就是好处。中国人做的东西都是百无禁忌的，其他的这些视觉模型都是很政治正确的，而且耻感都很高。你现在有一个这么强的，基本上可以达到谷歌VEO 3这样的一个水平的视频生成模型，还是开源的，还可以下载到本地去部署去执行，想想都觉得实在是太美了。而且呢，这个模型呢是这多模态，全创造全覆盖，文生视频、图生视频、文生图、图像编辑全都有。

这是这一次发布的各种的新模型。你说云计算嘛，超节点总要有嘛。华为也在做超节点，英伟达在做，阿里肯定也少不了。阿里的超节点叫“盘久”，盘古的盘，永久的久。盘久128超节点，就是每次呢，把128个算力卡放在一起去做这种超节点运算。这个里头并没有去讲说我这个超节点到底用的是谁的，其实大概率用的是英伟达的芯片，也可以用他自己的平头哥的芯片，或者用一些其他人的芯片。所有的超节点真正考验的其实不是那个芯片，考验的是什么？就是他的连接协议和交换机。就是你不能走以太网，你必须要单独走一个光通道的网络。所以他呢，做了一个叫UA Link，就类似于英伟达的这个NVLink这种东西，自己有自己的这个模块，自己有自己的协议，自己有自己的交换机，可以把128个算力芯片串在一起去干活去。

阿里真正强的在哪？就是它全栈，什么都有。因为做云计算的嘛，他肯定有海量数据库，然后AI agent、工作流、MCP这块也是强大一塌糊涂。前面我们讲过Dify这样的东西做工作流的，现在你们可以直接把Dify的DSL文件，就是你看在Dify上做好的工作流，导出一个DSL文件来，导完了以后直接到阿里云上去导入，他就可以照着DSL的这个工作流节点就给你跑去了。原因很简单，Dify也是拿了阿里的钱了，那他作为一个股东可以提出这样的要求来。所以这块呢，真的是非常非常强。

MCP这一块现在非常非常全面了。我今儿还专门上去看了一下，现在有哪些MCP可以在上头跑了。刚才我们讲的什么画画的，什么做视频都可以包MCP，当然这不重要，重要的什么？支付宝。你现在可以在上面做支付宝的支付，支付宝的订阅，都可以直接挂MCP到你的自己的应用里头去。这样的话，我们再做的新的产品就直接里头可以支付了。各种跟电商相关的，跟这个业务相关的，因为它场景丰富嘛，自己家的东西都可以开出来，这一块全都已经包装成MCP了，可以在阿里云里头用，也可以在阿里云里头把这个MCP的接口暴露出来，在外边来用。比如说它里头有一个MCP是什么？查快递。你只要去申请一个快递100的TOKEN往里一挂，就可以直接上阿里云的MCP服务器上去把它的接口导出来，导到自己的AI agent也好，或者是工作流也好，就可以帮着用户去查快递了。你的快递走到哪了，什么时候该拿了。能够查快递，对于销售的转化是非常非常有帮助的，因为你一旦知道说我这个快递是可以查到的，这个东西走到哪我都知道，大家就觉得一个事情从不确定变成确定了，他就可以花钱去更多的下单买东西。这一块是很多很多的，现在能想到的，在国内能用得上的这些东西，都已经包装成MCP了，都可以在阿里云里边直接集成去使用。

编程这一块，他自己专门做了一个模型叫千问三Code，480B，一个开源的模型。这一次呢，阿里还发布了一个叫千问三Code Plus，一个闭源模型。就这个模型实在太大了，你们也别费劲了，搁我服务器上你们跑吧。我自己没有去测试，所以就不跟大家吹说东西好不好使了。

阿里真正做的全栈，从头到脚全做了。而且呢，英伟达的把戏在中国只有阿里能玩。什么意思？阿里做芯片吗？要准备卖芯片？不是这样。中国人谁也做不出英伟达这样一统天下的芯片来。所以呢，他干嘛？他去做云去。说我这有云，我拿云去投资，别人投资完了以后，我再把这个钱再挣回来。就是一个钱从左口袋揣右口袋，然后再揣回左口袋，GDP算三倍，这就是英伟达的把戏嘛。这个现在阿里云也可以干。

做云计算跟云计算因为AI获得很多收益，其实两回事。就阿里云的这几年的收益，特别是AI相关的收益，都是三位数增长，绝不是几百分之几十，就翻着跟头往上涨。所以在这一块上呢，还是有挺大差别的。微软云上跑的是谁的？跑的是OpenAI。亚马逊云上跑的是Anthropic。Oracle云现在是Cohere，以后应该会跑OpenAI。谷歌云上是Gemini和Anthropic。那么阿里云上跑的是谁？第一个，阿里全栈的大模型都可以在上头跑。Kimi也就是Moonshot，这个模型在上头跑。MiniMax他投资了，在上头跑，没毛病。百川、智谱、零一都可以在上头跑，都没毛病。Deepseek云本来是开源的，虽然阿里没有投资Deepseek，但是肯定阿里云上也是有Deepseek的模型的。全国大概有一多半的模型都是在阿里云上跑的，阿里每一次出来吹牛就吹这个。另外一圈比较大的是火山云，是这个字节跳动的。他讲的是什么？就是公有云对外销售的TOKEN，有一半是由火山云消耗掉的。那你说不对，怎么阿里云上那么多模型，火山云消耗的TOKEN这么多呢？这个里头就有一个问题是什么？就是火山云上大量的人是直接在上面挂这个模型去干活的。而阿里云的话，很多是由单位直接上去，连服务器带所有东西一起买下来的，它是没有办法单算你卖了多少TOKEN的。所以呢，算TOKEN，字节跳动的火山云占一半。你如果算大模型，阿里云占一多半。

黄仁勋的玩法又来了。怎么讲呢？阿里出钱投资，拿了阿里的钱呢，你就来阿里买算力。运营的不好怎么办？阿里就把核心团队收了。这点他比黄仁勋还狠。黄仁勋投了一堆项目以后运营不好，他也没办法，他也不能说：“你们上英伟达来上班吧。”阿里是这么干的，因为零一前一段时间就玩不转嘛，那零一的核心团队就直接上阿里上班去了。这就是投资协议上写的一个条款，你如果玩不转，你就把你的核心团队交出来。因为咱们都知道，做大模型需要什么东西？算力、数据和人，或者叫人才吧。那么阿里说了，我投资了，你买了我的算力，数据你自己找去我不管了，玩不好你把人才交出来，怎么着都不亏。如果这个项目运营的特别好，估值上升，那阿里肯定也是赚了。所以这是阿里真正的如意算盘。

那么，阿里是不是重新站起来了呢？阿里前头最惨的时候，市值被拼多多超越，马云必须要出来露面了，去说几句话才能稳住军心。而且阿里这几年呢，特别是吴妈上来了以后，真的是改变了很多策略。原来呢叫“1+6+n”，就是彻底要分散，自己玩自己的。现在说不分了，不需要的直接干掉，剩下的人咱们集中力量干大事。零售方面，现在在跟美团、京东拼外卖，而且在拼即时零售。AI方面，在和字节、Deepseek战斗。但是呢，在这一点上，阿里的优势是非常非常强的。字节跳动是不开源的，字节跳动有一些开源模型，但是呢大的模型都是闭源的。所以在这一点上，阿里要比字节强很多，它会形成事实标准，这个字节就没有办法。虽然豆包1.6模型真的是很强很强，现在我比较下来，千问三Max是没有字节的豆包1.6好使了，但是即使如此，你没有开源这面大旗。所以在这点上字节打不过阿里。而且因为竞争，字节的火山云上敢去部署这个Deepseek，但是呢，他就不愿意在上面部署千问模型，这个也是字节眼界稍微差一点的地方，或者说目光不够开阔的地方。字节呢，前面把整个战略投资部都裁了以后，其实也没有什么特别大的动作。这方面，美团、拼多多、京东就更不行了。所以阿里在国内的竞争优势真的是独一无二，就没什么人跟他竞争。

总结一下吧。阿里呢，肯定是未来可期，只要是他们抱着现在这个状态接着往前走，收紧拳头，大家自己配合往前走。其实阿里还有很多很神奇的东西在做，只是现在并没有开放出全量给大家来用。来等他们稍微开放一点点，咱们再去一个一个的来去解读。而且阿里在这块有可能真的会走出一条不同的路来。什么意思？就是到目前为止，这些传统的有场景、有用户的公司，比如谷歌、微软、亚马逊、字节跳动，都没有开发出新场景，都是在原来的场景上进行AI的改造。而在这点上呢，阿里呢有大量的AI agent准备去上线，他们是准备去创造新的商业模式了，准备去创造新的应用场景的。这个才是真正值得期待的。一旦他们在新的应用模式和场景上有了创新，而且站住脚跟了以后，应该又可以席卷全球一次。我觉得应该是值得期待的。

但是呢，在国内一切皆有可能，一切也皆有不可能。所以呢，我们继续吃瓜，继续往前看。我自己呢，现在有一部分的应用是跑在阿里云上，跑在阿里的大模型上，但是呢，大部分的AI人工智能的应用其实是在OpenAI、Gemini和豆包上。我准备未来一段时间更多的使用阿里云吧，希望能够发现他们一些有趣的点，特别是他的通义万象2.5，看看到底能给我做出一点什么东西来。但是跑这种东西呢，可能需要更新电脑，我现在的电脑跑通义万象2.5是跑不起来的。或者看看谁家是托管的通义万象2.5，是相对来说比较自由的，我准备去好好的玩耍一下。

最后注意，咱们不做任何具体的投资意见和建议。你说我上车了，亏了，那是你的事。你说我没上车，亏了，也是你的事。你赚了，也都是你自己的事。不要怪老范。好，这就是咱们今天的第一个故事。

DeepSeek突然出圈，引发了中文圈的争吵。大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。

DeepSeek在前面，我们已经出了一期视频，去讲它到底是怎么回事了。那么，DeepSeek最近肯定是更加的出圈。首先，DeepSeek V3，据说训练成本只有557万美金，震惊了扎克伯格，震惊了Meta。Meta说：“我们有好多的老大，他们的年薪都超过557万美金了。人家训练了个模型才用了557万美金，那我花了这么多钱去组建AI团队，花了这么多钱去囤显卡，是不是亏了？”现在就有这样的声音出来。

而且，最新的DeepSeek R1，也就是它的推理模型，推理能力已经接近o1了。蒸馏微调出来的这些小模型，已经在很多领域里头超越了o1 Mini。在这儿多补充一句，什么叫蒸馏微调的小模型？像我的电脑上，也是跑了一个DeepSeek R1-32B的模型。这个模型是怎么来的？它实际上是由DeepSeek R1去输出数据，然后拿输出的数据再去调通义千问2.5-32B的这个模型，最后得到的结果。这就是DeepSeek R1-32B，他在我的电脑上做各种推理，效果相当不错。

那么，据说受到DeepSeek R1的影响，山姆奥特曼已经做出了改变。原来，它的o3模型，包括o3 mini模型，免费用户是用不了的。就是o3 mini，可能能够给plus用户稍微用一用。现在他说：“不，这个o3 mini模型，我们要直接向免费用户开放。”而plus用户，也就像我这样的，每个月只要20美金的用户，每天可以用到上百次。其实这种o系列的模型，甭管是o1也好，o3也好，你一天真的想不出100个问题来，问他100次足够用了。

至于说完整的o3模型，以后是不是依然要在200美金一个月，甚至是更贵的这个版本里面才可以去用到，他现在应该正在抓耳挠腮地想这个问题。美国的媒体也做了一些报道。

而且，这些媒体肯定是看热闹不嫌事大的，就去说：“你看，我们封禁了半天，人家做出这样的一个东西来，震惊我们了。”这些话好多是他们讲出来的，各路大佬也都出来说话了。比如说，谷歌的前CEO原来就讲过：“我们遥遥领先，在这块比中国领先好多年，他们不可能追上。”再问他：“你说我们还是领先吗？”当时我觉得我们还领先一到两年，但是他们正在快速的追赶。

像这个杨立昆，Meta他们家AI领袖人物，他也上来说：“这个是开源的胜利。”都在去讲这个事情，包括很多在美国相对比较有影响力的这些AI圈的创始人，现在也都在纷纷接受采访，再去谈论DeepSeek的事情。所以，这确确实实是出圈了。

那你说，这样出圈的一个事，怎么在中文圈，或者叫中文社交媒体圈里头，大家就吵起来了？这个原因也很简单，因为中文的，特别是简体中文的社交媒体圈，一直都是非常割裂的。一群的二极管在里边去吵来吵去的。什么叫二极管？只有一边是通的，另外一边是不通的。

那么正面的声音是什么？第一个，厉害了我的国。你看，我们好厉害，你封禁了我半天，我小米加步枪也能够打赢胜仗。原来就是说，美国人有飞机大炮，日本人有坦克、飞机、大炮，但是我们小米加步枪，我就把仗打赢了。这个是我们一直津津乐道的一个事情。第二个，就是大量的震惊体。这个就是“谁谁震惊了，谁谁大吃一惊。”这个我们也使用了大量的震惊体来去描述境外势力看到DeepSeek以后的那种反应。

还有什么上来说，这个超英赶美那套东西，英伟达完了，Meta完了，OpenAI完了，他们都完了，以后AI这个圈子就全都是中国人的事了。这样也还有人在想，说美帝的封锁就是个笑话，封了半天，最后做出最好的东西的人还是在我们中国。这是正方的观点，或者我们叫粉红观点。

当然，还有反面观点，永远在讲说中国人还是不会从0到1的。DeepSeek其实是有更多的显卡的，并不是像他们说的只有1万张显卡，而是有5万张H100，也就是美国封禁的这种显卡。

这个也有人在去讲，还有些人说什么，说DeepSeek，这帮人就是一个小聪明，没有大智慧，都是在投机取巧而已。当然，也有些人上来说，这根本不是什么民营公司，后边一定是国家的一盘大企业，这都后边收归国有了，不用讲这事，这个都属于是知黑们，或者反贼们的一些惯常的话术。

继续来了，当然还有一些人再去讲，说这个数据是不是从其他大模型里头出来的，因为中国很多的大模型，训练数据都是从OpenAI来的。所以你每次问他说你是哪个大模型，上来都是说我是OpenAI家的ChatGPT，这个大家都会去做的。我记得DeepSeek V3当时好像也干过这样的丢人事，甚至还有人去怀疑，说DeepSeek这个数据是不是有侵犯版权，是不是有些其他的问题也都在询问。

甚至还有一些人上来说，美国是不是应该把这个封锁，搞得再严格一下，让他彻底做不出来不就完事了吗？这个没有办法，这些人他就是恨国党，只要是中国人做的稍微好一点点，他们就完全看不下去那个状态。这就是正反两面，现在正在中文的社交媒体圈里头撕来撕去。

当然还有一些困扰的声音，既不是正面也不是反面，或者说稍微偏正面一点的声音，他们说什么，这么好的东西干嘛开源给外国人看，咱自己留着偷偷藏起来，这个可能也是一部分粉红会有这样的声音吧。那么到底谁对谁错呢？我觉得我们没有必要去讨论谁对谁错的事情。

DeepSeek到底是不是遥遥领先，这件事其实是一个伪命题。我们一旦想出来遥遥领先了，这个其实是有问题的，因为遥遥领先这件事了，说我们不讲道理了，我就在你前面，你也不可能超过我。你只要超过我，他等于政治就不正确了，这个玩意才叫遥遥领先。

我们在某些领域里头得出了一些领先的结果，其他领域还在追赶。我们领先的这些领域里头，别人也在追赶，然后你追我赶的，把整个的AIGC事业往前推荐，这个才是真正大家应该去思考的问题。所以在所有的这些大佬的讲话里边，真正有价值的是谁讲的。

就是杨立昆，这个Meta的AI首席科学家，他讲的是什么？他说这根本就不是中美两国谁胜谁负的问题，这跟这事没关系。他讲的是什么？这是开源战胜了闭源，这是开源的胜利。这个是为整个DeepSeek事件定性的最好的一句话，请大家记住，这里头跟中国和美国没有什么特别大的关系。这些人在美国也能做出同样的东西来，也许他们的方向不一样，会做的跟现在的结果有差异，但也依然是可以做出震惊世界的东西出来的。而真正胜利的是开源，开源是一种最新的、最先进的软件开发的协作方式，是这样的一种协作方式战胜了原来这种闭源的传统方式。

那么这个项目到底是不是原创呢？DeepSeek你们是从0到1原创的，还是说在人家的基础上耍了个小聪明，没有真实的原创性创新？这个有很多人就上来说，中国人就不可能有原创性创新，我觉得这样讲是很不负责任的。第一个，在没有GPT-2，没有Llama，整个这些开源的大模型的情况下，就不会有中国的大模型产业，整个产业都不会存在，这个大家还是要去承认的。

我觉得与其去讨论是不是原创，我们更应该想的是什么，如何加入到创新大潮中去贡献力量，这才是真正应该想的。每一个创新都是可贵的，我只要是遇到问题，把问题解决掉了，它就是创新。至于说这个创新到底有多大价值，是不是可以积少成多、聚沙成塔，变成了一个很伟大的工程项目，我觉得我们只要慢慢地去堆砌，慢慢地去积累，总会有这样的一个量变，实现质变的时间点。

就算是美国人用的很多的，这些现在我们看到的很新的技术，其实也是有很多过去几十年，甚至上百年研究出来的。这些基础都是在上面逐渐地去改进，逐渐地去解决问题，逐渐积累起来的。我们不要老去上来就说，这个事你耍了个小聪明，那个事你搞了一个从1到100，没有从0到1，别想这个事，没有那么重要。那么DeepSeek是不是确实触动了美国大模型的产业圈呢？从DeepSeek开放出来的论文和原代码，大家都在努力地下载。

去尝试，去复现，去部署，去使用这块来看，确实是这样。这个DeepSeek确实触动了美国整个的大模型产业圈。而且DeepSeek的方法将会深刻地影响美国项目未来的方向，或者说将会深刻影响全世界AI项目未来的方向。那么是不是应该收紧制裁呢？

如果前面没有制裁，没有这么多拜登说我要去怎么制裁，哪个学生不能来，什么国防七子怎么回事，没有搞这些事，DeepSeek团队中的可能一大部分人现在应该都在美国。这就是制裁的结果。如果没有前面的显卡禁令，那么国内可能会更早地贡献出来比DeepSeek更加有趣的模型。这就是制裁的结果。

千万不要想着可以靠制裁去得到什么样的后果，唯一的后果就是本来应该在美国的很多创新的人才，他们留在了中国，在中国做出了DeepSeek。本来让全世界、全人类可以在大模型的方向上跑得更快的很多的发明创造，因为限制没有做出来，这就是制裁的后果。

那么“厉害了我的国”这件事到底对不对，其实完全没有必要。咱们举个例子，相当于什么？四个人在这打麻将，咱们四个劈了啪啦，打麻将打得很开心，打了一晚上了也得胡个多少圈牌了。突然有一个人开了个杠出来，开完杠出来以后，他身后有一堆的亲友团，直接就爆发了：“你好厉害，你居然开杠了！”导致这个麻将没法打下去了，这到此结束了。这个其实是没有必要的，开杠就开杠呗，这一圈你要领先了一次，那咱后边还打不打了？

整个的大模型产业创新，实际上就像是大家在这打麻将。你不能说你取得了任何成绩，大家停下来等我先庆祝个两年，咱们再接着往下打，这没有任何意义。麻将还要接着打下去，这才是真正看待“厉害了我的国”的方法。

你像中国人，当然有的时候会有一些怪癖。你比如说，国人看到了一个会讲中文的老外，哇，那叫激动：“你的中文讲得实在太好了！”觉得特别有面子。但是如果老外看到了一个会讲英文的中国人，完全没有反应：“讲英文呗。”这些讲英文的人，有黑人，有白人。

有华人，有各种面孔的人，还有印度人。有的讲得好，有的讲得不好，都没有任何问题。就算讲得再字正腔圆，他也没觉得这事有多稀奇。但是你像中国人，你要看到一个老外讲中文讲得再荒腔走板，你都要冲上去，哎呀，你实在讲得太好了，我觉得太有面子了。这个算是中国人的一个民族性。

对于被DeepSeek所震惊的这些美国人来说，他们真正看到的是什么？他们真正看到的是，有人做出了新的科技创新，仅此而已。而且还发表的是英文论文，内容放在Huggingface上没有什么障碍，大家就可以直接用了。你并没有说我把这东西写成中文论文，只放在国内的，比如说某一个开源平台上。你要想用，我还要爬进来去使用，还要找人去看这些中文文件，没有。你上来，你也是发表的英文论文，大家全世界的人都是这么干的呀。你法国的这个团队，你去发表论文，你也是发表英文的；以色列团队，你去发表论文，你也是发表英文的；中国团队，你也发表了英文论文；美国团队也是发表英文论文。这有什么差异吗？没有什么差异，大家一起推着这个事情往前走就好了。而且他们自己的团队里边也有一大堆的亚洲脸，这事不是很正常吗？你们在瞎激动什么呀？

这个就是“厉害了，我的国”。这个事其实是不可取的。再往后咱们来讲一讲，哪个老外要完蛋了没有？咱们前头不是想Meta是不是要完蛋了，英伟达是不是要完蛋了，OpenAI是不是要完蛋了？咱们看一看，首先对于Meta来说，有些事情是有些过分了，比如说557万美金完成的训练，这个里头是仅仅计算了用了这么多显卡，应该是2048块显卡，训练了多少个小时，只是算了这个数。他是557万美金，你的数据是什么样的成本，你的人工是什么样的成本？而且训练这个东西，它不是训练一次就行了的，特别是像MoE这样复杂的架构，它可能中间会失败非常多次，然后进行架构的调整和重新设计，重新训练。那么最后你用一次训练的，而且仅仅是训练成本。

来去替代Deepseak V3的开发成本，这件事本身是不对的。所以不要想着说，这边557万美金就训练了一个大模型出来，Meta就天塌了，没有这事。Meta现在也表态了，我们要继续加大力度买显卡。原来有60万块显卡，今年准备买到130万块，充分的去买显卡。买完显卡以后，还要再继续努力的去训练新的模型。

现在等于又多了一条训练的路径。原来Meta说我这有训练的路径，怎么去从LLama1、LLama2、LLama3、LLama3.1、3.2、3.3怎么训练上来。现在DeepSeek又给我提供了很多新思路，那我在做新的训练任务的时候，可以有很多的新的训练方案去尝试。最后可能再训练出来的LLama4，就会比原来的LLama3要强，非常大的一块，这个还是不一样的。

所以对于Meta来说，那咱们就上呗。原来可能我一共有5条路可以尝试，现在又多了两条路。那么排列组合一下，怎么能够把这些路径都设计好，去训练出新的LLama3来，这个是大家可以看的。XAI其实没说什么，但是Grok 3的训练，估计也会增加很多新的训练方法，可以进行尝试。

对于英伟达来说，千万别建议英伟达废了。当然英伟达确确实实最近的股价又在开始波动，现在都不敢讲是英伟达股票涨了还是跌了，因为总有人过了半个月回来说，你现在不是说跌了吗？你看涨回来了。这个英伟达作为这么高市值的公司来说，他的股价来回发生波动是很正常的。那么对于英伟达来说，这应该是一个巨大的利好。为什么？因为有人能够把这样的模型用起来了，能够这么便宜、这么好用的模型开源出来，那么大家就会疯狂的去买显卡回来，把自己原来的模型增加上这些新的方法，重新去做训练，重新去做微调或者去做蒸馏，这是大家要去干的事情。

所以这个事对英伟达是有好处的。另外很多的AI agent公司，也会自己去部署自己的算力中心，然后去部署这个开源的DeepSeek模型，就可以跑起来。

这个对于英伟达来说也是利好。大模型应用的成本更低，效果更好，各大公司都会疯狂地买显卡的。至于闭源模型来说，他们确实是要压力山大了。刚才我们讲的这些，不管是Meta，还是XAI，还是最基础的英伟达，实际上我们都是在讲开源路径。那么闭源路径，比如说OpenAI，他们就要想一想怎么办。它的领袖地位在发生动摇，Anthropic肯定也要承受一定的压力，因为它的价值肯定会下降的。

至于谷歌到底发生什么事了，这么大的公司还没反应过来。云计算厂商应该是久旱逢甘霖，不管是微软、亚马逊，还是谷歌、Oracle，都是说我是云计算厂商，你是开源的模型，我给你部署上来。那么以后使用我们云计算机房里边这些客户，你就可以在我这直接使用同一个机房里面部署的DeepSeek大模型了。这个对于他们来说肯定是好事，他们也还会再去买一些显卡回来。当然了，这块就有可能会去买AMD的显卡了，因为AMD的MI 300据说已经把DeepSeek V3跑起来了。

这个其实也很简单，因为AMD是Pytorch基金会的一个核心贡献者，给钱的人。你要去跑这样的模型，肯定还是要去使用类似于Pytorch这样的工具。只要能够让这个工具可以跟AMD的显卡进行很好的兼容，可以进行推理，那么AMD现在号称说我内置了DeepSeek V3，这个话就是稍微有一点点歧义。但是大家可以认为说，我只要是买AMD的显卡，就可以把DeepSeek V3跑起来，这个没毛病。

那么其他的这些AI Agent厂商，这个也是救命稻草来了，比如说Perplexity，还有Cursor这样的AI Agent公司。他们原来必须要去调用OpenAI，要去调用Claude，这个东西很贵，而且你掌握在别人的手里面，你所有的用户数据别人都可以看到，这个肯定是非常不爽的。现在这两家公司已经都在产品内部集成了DeepSeek V3。

甚至可能正在集成 DeepSeek R1 这样的推理模型。那么未来可能越来越多的 AI Agent 的公司会走这条路。2025 年就是 AI Agent 年，而他们可能很多的这种应用，都将在 DeepSeek V3 或者是 DeepSeek R1 这样的模型上继续往前快速奔跑。

至于国内的公司，肯定也在努力。这两天，第一个是豆包 1.5 Pro 版本出来了，也是 Moe 模型。而且豆包喊的是什么？“我所有的数据都不是来自于蒸馏，都不是来自于其他模型，所有数据都是我自己的。”这个确实在这点上要比 DeepSeek 要好一点。为什么？因为使用了别人的数据后，可能会把一些偏见带到自己的模型里，而这往往比较难以发现。就经常你去问他说：“你是谁？”上来说：“我是 OpenAI 的 ChatGPT。”

那么豆包为什么有这样的底气？后边是字节跳动，有今日头条，有抖音，这样的平台在后头顶着。他有的是数据，而且他的数据都可能经历了几万人的筛选、过滤和标注的。所以在这块上，它确实是有一定的优势。我这两天也试了一下豆包 1.5 Pro，除了这个政治正确太严重之外，没什么大毛病。它这个豆包 1.5 还更便宜，它比 DeepSeek 还便宜。原因也很简单，DeepSeek 再怎么便宜，是人家成本低，而豆包的话，我可以赔钱，我可以发补贴，这个事你是比不了的。

另外，Minimax 也出了一个 01 的模型，叫 Minimax 01。它原来没有开源，从 Minimax 01 这个版本开始去开源了，刷分刷各种排行榜，也刷得很高，但没有什么响动，大家也没有觉得 Minimax 怎么样。原因也很简单，开源这个事并不是一蹴而就的。我今儿开源了，大家就必须要马上冲下来三拜九叩，没有这事。开源是要长期的开源，开源很长时间了以后，才会有人慢慢地去看你的代码、看你的论文、看你这些信息。

因为我们要去使用一个开源系统，一开始这个成本是很高的，你需要招聘这些会使用开源的人。

这些人的本身的薪资，就要比那些不会使用开源的人要高。高好大一快的，而且这么大的模型，这么大的系统，我们要把整个的系统都进行阅读、进行理解，这个成本是要支付的。如果你今天突然说我开源了，那么大家也要看一看，日久见人心，明天你万一不开了呢？这个还是要逐渐积累。而且这个Minimax的开源，应该开的也没有DeepSeek那么彻底、那么完整。DeepSeek就属于彻底，所有东西都拿出来，你们就看着，照着东西可以重现。这个迷你Max还惦记着说我是不是开点源，吸引点用户回来，我是不是又可以找他们收钱去了。他在想这样的事情，那这个就一看，就不是一个真心开源的项目。

在这种基础上，他现在依然没有什么响动。Kimi 1.5也出来了，刷了分。咱们中国大模型出来，甭管豆包、Minimax和Kimi，都是先去刷分，刷排行榜。排行榜刷完了以后，好像也就没有什么响动了。一个闭源模型，那在这样的情况下，我有开源的，我干嘛要用你？闭源一定是如此的一个情况了。而且Kimi 1.5的政治正确，要比这个豆包还严重，所以也就到这了。

最后总结一下，这是开源对闭源的胜利，这点非常重要。而且真开源是很难的，也是会被认可的。那些假开源，你要看看是不是愿意坚持下去，把自己的假开源慢慢的做成真开源。而且大力出奇迹这件事情依然存在，现在只是说在大力出奇迹的时候，我可以多换几个姿势，多换几个角度了，但是大力依然出奇迹。

不要老想着中国到底能不能创新，是不是遥遥领先，这件事根本就不重要。重要的是什么？重要的是在开源的模式下，快速的奔跑，参与到标准的制定者中间去，这个才是重要的。否则可能折腾了半天，你压根就不在这个标准制定者里面。因为现在大家都在开业，大家都是说我们向标准里边贡献东西。那么你不能说在前面贡献的时候，我们没有上去，我们都敝帚自珍，把门关起来自己偷偷的在这研究，等人家把这个标准拿出来以后，冲上来说不行。

我们要改一下这标准。我不认你这个标准，谁理你？所以在这个时候，大家就要疯狂地冲上去，参与到标准制定里边去。其实在这里再补充一句，原来在国内各个企业里边，在全世界标准组织里边，贡献最多的公司，在开源项目里边贡献最多的公司是谁？是华为。如果没有制裁，可能华为已经在这条路上走得很远了。但是因为制裁的原因，现在只能自己把门关起来，喊“遥遥领先了”。这个也是制裁造成的一个非常惨重的结果。

好，这就是今天跟大家稍微总结一下，DeepSeek出圈了以后，中文圈到底在吵什么，以及我的一些观点。好，这期就讲到这里，感谢大家收听，请帮忙点赞，点小铃铛，参加Discord讨论群。也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。