不止華為芯模協(xié)同,DeepSeek V4 還反映了這個(gè)"中國(guó)AI模式"

有國(guó)外博主在研究了 DeepSeek v4 和 Kimi k2 技術(shù)文檔后，發(fā)現(xiàn)前者 使用了 Muon 優(yōu)化器，并結(jié)合 Kimi 的配方來(lái)擴(kuò)展其用于 LLM 訓(xùn)練。

同時(shí)，Kimi K2（及K2.6）又采用了 DeepSeek-V3 的架構(gòu)技術(shù)（超稀疏 MoE + MLA）。

他感慨稱，“開(kāi)源 AI 實(shí)驗(yàn)室正在相互疊加彼此的研究成果，這正是它應(yīng)該的樣子”。

對(duì)此，美國(guó)某AI公司聯(lián)合創(chuàng)始人轉(zhuǎn)評(píng)稱，這就是中國(guó)的模式，值得稱贊。

同時(shí)，他吐槽之前倡導(dǎo)公益起家的 OpenAI ，及谷歌都公布技術(shù)論文，而現(xiàn)在全部走向閉源，紛紛把自己變成了“黑盒”公司，讓人失望。

確實(shí)如他所言，中國(guó) AI 公司大都在走開(kāi)源方向，一方面在全球 AI 生態(tài)中影響力越來(lái)越大，更重要的是，國(guó)內(nèi) AI 大模型公司間協(xié)同發(fā)展的趨勢(shì)也開(kāi)始形成。

這里的“協(xié)同”并不是公司層面的合作，而是開(kāi)發(fā)者在實(shí)際使用中形成的分工——通過(guò)像 Dify、n8n 這樣的編排工具，把不同模型嵌入同一流程。

比如 Kimi 系列長(zhǎng)上下文能力較強(qiáng)， DeepSeek 代碼、數(shù)學(xué)推理等結(jié)構(gòu)化任務(wù)上投入更多，二者并不沖突，反而天然適合在工作流中組合使用。

一個(gè)負(fù)責(zé)長(zhǎng)文本理解與信息整合，一個(gè)負(fù)責(zé)精確執(zhí)行與生成。

這種現(xiàn)象背后，是國(guó)內(nèi) AI 生態(tài)一個(gè)非常現(xiàn)實(shí)的結(jié)構(gòu)：基礎(chǔ)設(shè)施、模型能力和應(yīng)用層之間高度耦合。

云廠商如阿里巴巴、字節(jié)同時(shí)提供算力與模型服務(wù)；主流模型如DeepSeek 等直接開(kāi)放權(quán)重或技術(shù)細(xì)節(jié)，讓導(dǎo)致架構(gòu)（MoE）、訓(xùn)練技巧快速擴(kuò)散；創(chuàng)業(yè)公司在這些基礎(chǔ)上構(gòu)建差異化能力，而開(kāi)源社區(qū)進(jìn)一步放大技術(shù)擴(kuò)散。

結(jié)果就是，MoE等架構(gòu)設(shè)計(jì)、訓(xùn)練方法（如指令微調(diào)、對(duì)齊流程）和工程優(yōu)化，會(huì)形成快速傳播。

如MiniMax abab 系列公開(kāi)提到 MoE 架構(gòu)，長(zhǎng)文本能力頁(yè)成為國(guó)內(nèi) AI 大模型的“標(biāo)配競(jìng)爭(zhēng)項(xiàng)”，大家開(kāi)始優(yōu)化 attention 機(jī)制，而不是單純堆參數(shù)。

當(dāng)然，這種協(xié)同主要還是在模型架構(gòu)、推理優(yōu)化方法等可見(jiàn)層，而不是在數(shù)據(jù)構(gòu)成與對(duì)齊策略等底層。

相比而言，美國(guó)則是另一番景象。

以 OpenAI 和 Anthropic 為例，兩者在模型設(shè)計(jì)理念與安全策略上存在明顯分歧，且分別綁定不同的云與資本體系（微軟、Google、Amazon）。

這種結(jié)構(gòu)導(dǎo)致技術(shù)路線更趨向封閉：關(guān)鍵方法不公開(kāi)，數(shù)據(jù)體系不共享，模型能力通過(guò) API 形成壁壘。

競(jìng)爭(zhēng)的核心則在于“誰(shuí)能構(gòu)建更強(qiáng)的獨(dú)立體系”，寡頭間競(jìng)爭(zhēng)，而不是“體系之間如何協(xié)同”。

這種協(xié)同性，更極致的一個(gè)表現(xiàn)就是華為與 DeepSeek v4的芯模協(xié)同優(yōu)化。

DeepSeek v4 也是全球首個(gè)在官方技術(shù)報(bào)告中，將華為昇騰NPU與英偉達(dá)GPU并列寫(xiě)入硬件驗(yàn)證清單的世界級(jí)開(kāi)源大模型。

報(bào)告明確指出，“我們?cè)谟ミ_(dá)GPU和華為昇騰NPU兩個(gè)平臺(tái)上均驗(yàn)證了細(xì)粒度專(zhuān)家并行（EP）方案”，標(biāo)志著模型從設(shè)計(jì)階段就納入了國(guó)產(chǎn)算力的適配目標(biāo)。

這意味著，二者完成了從底層算子到上層模型的深度適配，實(shí)現(xiàn)了DeepSeek-V4在華為昇騰平臺(tái)上從訓(xùn)練到推理的全棧部署，而不僅依賴英偉達(dá)硬件。

在這個(gè)層面上，模型公司與芯片公司的關(guān)系更接近“共同完成一個(gè)系統(tǒng)工程”，是 “共研”特征的協(xié)同。

造成這種差異的根本原因，更多應(yīng)該源于各自面臨的系統(tǒng)條件。

美國(guó)擁有相對(duì)充足且成熟的算力與資本體系，使單一公司可以支撐完整閉環(huán)，更容易走向封閉競(jìng)爭(zhēng)。

相比之下，中國(guó)的算力供給、芯片生態(tài)與應(yīng)用市場(chǎng)之間存在更強(qiáng)的相互依賴關(guān)系，任何一環(huán)都很難完全獨(dú)立運(yùn)作，這就自然推動(dòng)了跨主體的協(xié)同。

中國(guó) AI 的“協(xié)同生態(tài)”，可能不是一個(gè)理想化的選擇，而是一種工程上的必然結(jié)果，從而也就形成了一個(gè)更像“系統(tǒng)工程”的發(fā)展路徑。

在這樣的體系里，技術(shù)進(jìn)步往往不是某一家公司的單點(diǎn)突破，而是多個(gè)環(huán)節(jié)同時(shí)推進(jìn)的結(jié)果，包括接下來(lái)在市場(chǎng)應(yīng)用端能反催生出來(lái)的無(wú)限可能。