大语言模型

奥特曼扯出GPT-5，再看DeepSeek和梁文锋

2025 年 2 月 9 日

探索GPT-5的前景与投资热潮，洞见人工智能的未来。核心内容： 1. GPT-5的现状与未来展望 2. 奥特曼对GPT-5的见解和预期 3. OpenAI融资与星际之门计划的投资规模

人们似乎已经忘记了GPT-5。没错，我们去年也写过一篇文章，说GPT-5已经休克了。不过，在对2025年的展望中，我们认为基础模型的进展，仍然最终决定能否实现AGI，如果2025年没有GPT-4.5或者5，或者出现新范式的大模型，从国宝DeepSeek到硅谷的各种推理模型，都是在GPT-4o水平和o1范式上的量变，分叉只在于是否开源，在于性价比。

这两天，奥特曼在其全球巡回演讲的柏林工业大学站，谈到了GPT-5。他向在座的学生们发问：“你们还有谁敢说自己比GPT-5聪明？”

他接着说道：“我不认为我会比 GPT-5 更聪明。我对此并不感到难过，因为我认为这只是意味着我们将能够用它来做一些不可思议的事情。你知道，我们想要完成更多的科学研究。我们希望让研究人员能够做他们以前做不到的事情。”

一周前，奥特曼在Reddit的访谈中还说GPT-5没有时间表。但是最近数次公开谈论GPT-5。他认为，2025年到2027年的变化，要超过2023年到2025年。这仍然需要巨大的投资和算力。

OpenAI的新一轮融资和星际之门计划挂起钩来。孙正义的软银将投资400亿美元，使OpenAI投后估值达到3000亿美元，软银有可能取代微软成为OpenAI最大股东。然后OpenAI与软银各为星际之门出资190亿美元。星际之门今年需要投资1000亿美元，之后的3年要投资3000亿美元。每年的投资，超过了任何一家科技巨头。

最近公布的财报中，微软、谷歌、亚马逊与Meta都大幅提升了下一个财年的资本开支预期，合计3200亿美元，远超去年的2500亿，其中，亚马逊约1000亿，微软约800亿，谷歌约750亿，Meta约650亿。也就是说，在未来的四年，OpenAI加上上述及其他科技巨头以AI为主的投资，将达到2万亿美元。

不要忘记OpenAI前首席科学家伊莱亚（Ilya Sutzkever），这位当下最重量级的AI科学家之一，依然有可能改变大模型的范式。他创办的SSI（Safe Superinterlligence Inc.)，正在以200亿美元估值发起新一轮融资。去年底在宣判预训练的扩展定律（scaling law）已死之后，他相信“AI只有变得不可预测，才能战胜人类。”

还有Anthropic，有望获超额认购，从来自中东的MGX等风投机构处融资逾20亿美元，估值超600亿美元。该公司CEO最近频繁点评DeepSeek，认为现在不少公司都能训练出优秀的推理模型，随着基础模型继续沿扩展曲线向上发展，这个临时的窗口就会关闭；至于DeepSeek能否继续追上，就要看能获得比现在多多少的芯片。

有一点可以肯定，OpenAI们仍然在筹集巨额资金，购买数十万张最新英伟达GPU卡，构建在通信和工程上所未有复杂的算力集群，准备训练下一代基础模型。训练最基础的通用智能的前沿大模型，超级算力集群依然起到决定性作用。

如果美国凭借其资本、算力、顶尖人才密度优势去突破最前沿的AI科技，而中国走出一条高性价比的、快速普及应用、形成产业的道路，这两者形成互补，更有利于AI的发展。加上地缘政治的因素，形成了两条路线之争。

而且市场开始认真评估这两条路线。DeepSeek似乎正在让投资者重估中国与美国的资本市场。2月以来，中国的大大小小的云服务相关上市公司受到了资金的追捧，美国巨头则受到了更严格地审视：美国企业是否陷入了GPU Rich的诅咒，没有高效利用算力资源，应用过于滞后研究和基础设施。

中国在跑步进入人工智能时代。几乎每一家企业都在想方设法与DeepSeek沾边。超过16家国产AI芯片企业相继适配或上架了DeepSeek模型服务，云计算与智算基础设施企业则超过了22家，包括了国有的三大运营商、科技巨头，也包括了中小云和算力服务商。

应用层企业都开始在自研模型之外拥抱DeepSeek；一直对AI看热闹的企业，也要求各体系、各部门需根据自身业务需求，制定具备可操作性和可量化性的应用计划，纳入干部考核。多家券商已经完成R1模型的本地化部署，覆盖行研、合规、营销与编码等业务条线。

高盛与瑞银都推出了“中国AI一揽子”，向自己的客户介绍中国的芯片、基础设施、应用相关企业。德银更是将DeepSeek称为“中国的斯普特尼克时刻”，将推进范围扩大到所有拥有知识产权的高附加值领域。

投资机构对美国企业则要苛刻得多。DeepSeek成为分析师抽打美股七巨头的鞭子，在财报会议上是被问询最多的关键词。但他们众口一词地认为DeepSeek的出现是利好，降低AI的门槛将会加快应用和创新，推理将在算力“杰文斯悖论”下提升公司价值。但市场仍然对此将信将疑。

经济学家保罗·克鲁格曼（Paul Krugman）不禁反问，美国是不是像1999年那样狂欢过头了？他认为甚至还不如上一次，因为这次市场竟然很反常地期待，颠覆性技术可以继续巩固这批准垄断企业的市场格局。不过，克鲁格曼也非常著名地预测过互联网对经济的影响不会超过传真机。生成式AI的大空头马库斯（Gary Marcus）说，别听企业说了什么，要听它们没说什么，“如果谷歌已经从人工智能业务中赚得盆满钵满，那么在与投资者的电话会议中肯定会提及。”

美国企业在大模型领域仍然遵循着“暴力美学”的创新路径。在下一代基础模型真正问世前，谁也不敢懈怠。这牵引着资金越来越集中于少数实力雄厚的头部玩家。只有它们才能够批量采购最先进制程的芯片，搞定超大规模集群的数据中心，及其电站、电网与配套的储能，并对付那些来自数据生产者的知识产权诉讼。

短短两年时间内，美国单个智算集群的用电规模增长了10倍。Semianalysis的Dylan Patel去年预估AI将占美国10%用电量，被认为是天方夜谭，但他从OpenAI和Anthropic得到的反馈是这还远远不够。几乎每个巨头都放弃了碳中和承诺，xAI和Meta已经拥抱了天然气发电。“去他的可持续发展目标吧，”他引述业内人士的话称，“因为这场竞赛太重要了，输不起。”

在DeepSeek出来前，美国股市上的芯片企业、云巨头与能源相关企业在反复强化这一套叙事逻辑。它们都拴在同一条绳上。缺什么，涨什么。先是英伟达，再是数据中心，然后轮到了电力设施和核电企业。

但市场一直存在“6000亿美元”的隐忧，巨额的基础设施投资如何收回在应用上的回报。如果大模型落地越迟，变现周期就越长，资金压力就越大。“星门计划”又划出了一个“5000亿美元”的问号，它几乎是以未来的四年实现AGI为假设的而进行自证的。

在DeepSeek出来前，中国市场的叙事逻辑，同样围绕稀缺性展开。先进制程芯片是最大短板，寒武纪最近两年的市值涨幅甚至超过了英伟达。此外，中国的投资者还频繁炒作芯片上游的设备、耗材和代工。

但是，市场对这套叙事逻辑的担忧，在于生态闭环无法建立：套壳国外前沿模型，API说断就断；依赖先进制程芯片与先进设备，出口管制不断升级；国产芯片、国产模型与国内应用无法一一适配。

事实似乎如此。对智算数据中心是否出现泡沫的拷问，成为这套叙事逻辑隐忧的注脚。很长一段时间，市场困惑于中国到底是算力短缺，还是算力过剩。两者几乎同时存在。

一方面，美国政府认为自己的芯片出口管制让中国大模型企业算力短缺得紧，不得不偷偷租借东南亚等国家的智能算力，甚至“物理走私”先进制程芯片。另一方面，在这一轮大模型浪潮中，中国智算数据中心项目扎堆上马，各地批准的总规模远超国家计划。媒体还曾多次曝光了中国出现数据中心算力闲置，智算中心太多，连“百模大战”中的大模型不够用了。

业内对此分析很多，归结原因：第一，在于中国基础设施建设往往“适度超前投资”，而到了2024年，大模型训练市场逐步收敛至少数几家公司，推理又没有充分落地；第二，早期市场混乱，很多参与者缺乏技术与经验，数据中心选址与规模，与下一代大模型“暴力”训练的算力需求不匹配；第三，国产芯片“能用”但不“好用”，英伟达的H20也有点鸡肋。

按照《财经》从供应链访谈中得到的保守统计，2024年，中国国内约有70万片英伟达H20系列芯片，30万片某国产主流AI芯片；SemiAnalysis则估计前者超过100万片，后者超过55万片。

DeepSeek似乎开始激活它们。无问芯穹联合创始人戴国浩，认为DeepSeek在底层优化与协同优化上的创新，终于补上了“模型-系统-芯片”国产替代的闭环。无问芯穹是一家算力基础设施企业，诞生于2023年初，针对市场“M种模型”和“N种芯片”现状，提供异构算力解决方案，对系统架构创新非常敏感。DeepSeek V3模型论文花了最多的篇幅去介绍系统架构。

补上国产替代的闭环，也就是补上中国企业市场估值的缺环：推理落地已经到来，它不只依赖于超大规模算力集群，国产芯片会同样好用；而且开源让任何芯片、云基础设施与应用，都可以主动拿来适配与调用。反倒是寒武纪，还没有配合DeepSeek的公开宣传，最近股价涨幅滞后；不过，寒武纪支持的南京智算中心与浙东南智算中心，都开始支持相关模型。

美国仍在酝酿加码对华芯片出口管制。英伟达原计划今年能向中国出口200万片H20，但据SemiAnalysis的消息，这些订单已经全部取消，下一代B20订单也没了下文。最近中国一批芯片设计企业到台积电流片制造的通道进一步被堵死。DeepSeek的优化，将国产芯片从“能用”变为“好用”，但接下来模型持续升级的节奏会很快，国产芯片及其生态要充分利用好这一适配和商业化的时间窗口。

中国与美国的大模型竞赛，似乎又进入了熟悉的轨道：美国引领前沿从0到1的技术，中国紧跟以性价比进行从1到N的应用创新。只是这次DeepSeek追得太紧，让创新者一时陷入困惑：既然投入巨资开发出来的技术，在几个月之后都可能以十分之一的价格复现出来，而且让全世界免费用，巨大的创新投入，是否值得，是不是反而成为靶子？奥特曼们在反思，也会做出调整。

从这个意义上来看，DeepSeek和一批AI科技企业，让中国在一个新兴领域又找回了熟悉而又灵验的感觉，它不再仅仅是被动地跟随，而是有了自己的路线。

与此同时，o3 mini的免费版、Gemini 2 Flash Thinking、Deep Research等大模型和智能体的推出，在性能甚至价格上已经开始再次碾压DeepSeek，更不用说开源的Llama 4即将推出，意在全球建立真正的开源标准，而DeepSeek本身也暴露出“幻觉”等问题较为突出等。

接下来，下一代基础模型，即GPT-5，能不能在暴力算力支持下，再次实现数量级的超越；高性价比的系统架构优化，能否将成功复制到下一代模型竞争中；国产芯片在商业化环境下，在算力性能创新及规模量产的速度上，能否赶上大模型进化与应用对算力的需求。

如果说美国已经建立起了OpenAI-微软-英伟达-台积电-阿斯麦这样一个生态与产业链轴心，接下来就看DeepSeek和梁文锋是否具有足够的动力与资源，能牵引出一个什么样的生态与产业链了。

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