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听说梁圣开源的 DeepSeek DSpark 可无缝移植到其他 AI 大模型，又是造福全行业和消费者的大好事啊🫡 Anthropic 跟 OpenAI 会不会偷偷抄作业呢？毕竟能无损提升模型推理效率呢🤡

如果，我是说如果哈， 如果国内的AI大模型未来超越了美国的AI大模型，会不会也像老美这样进行大模型管制？然后开源的也转向闭源。 我觉得不会，你觉得呢？

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中国AI大模型公司，会被自己的价格战拖垮吗？ 很多人认为，中国大模型的价格远低于美国同行，因此其成本也一定远低于美国公司。 事实未必如此。 目前，中国领先的大模型公司在训练和推理环节仍然高度依赖英伟达GPU。虽然在人力成本、运营效率和商业模式上存在差异，但最核心的算力成本依然十分高昂。 更值得关注的问题是：这些低价是如何维持的？ 今天，许多中国AI企业依靠投资人的持续输血以及各类政府支持来维持极具竞争性的定价策略。在这样的模式下，市场份额往往比盈利能力更重要。 还有一个较少被讨论的问题：市场规模。 虽然中国拥有庞大的人口，但人均收入水平远低于美国，企业在软件和AI方面的支出预算也远低于美国企业。因此，从商业收入的角度看，中国AI企业所面对的国内市场规模，可能远小于美国AI公司的可服务市场。 这意味着一个艰难的现实：许多中国AI企业承担着与美国同行相近的算力成本，却面对一个支付能力和支付意愿明显较弱的市场。 激烈的价格战或许能够快速获取用户，但也可能让企业更难建立可持续的商业模式。 这一打法并不陌生：先通过低价抢占市场、挤压竞争对手、生存到最后，然后再寻求提高价格和改善盈利能力，也就是“卷死你”。 这一模式在AI行业能否成功，目前仍是一个开放问题。 但至少有一点值得思考：低价格并不一定意味着低成本；庞大的用户规模，也并不一定意味着庞大而盈利的市场。

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大家又爱又恨的豆包又进化了🤣 火山引擎FORCE大会落地： 豆包大模型2.1 Pro正式发布，综合性能对标GPT-5.5、Claude Opus 4.7、Gemini 3.1 Pro，跻身全球第一梯队。 / 三大核心能力跨过生产级质变点： ①编程：代码评测追平Claude，仓库级生成反超GPT-5.5，可承接芯片RTL设计18小时全流程工程交付 ②Agent：ALE评测超越Claude Opus 4.7，移动端操作能力全球SOTA，支持500个智能体协同作业 ③多模态：视频时序理解大幅领先Gemini，2小时长视频可一站式完成全流程产出 定价输入6元/输出30元/百万Token，综合使用成本比海外旗舰低80%，性能追平，价格直接打两折。 同期公布Seedance 2.5视频模型、音频大模型1.0即将上线，多模态全家桶就位。 #豆包大模型2#.1 #AI大模型#