每经记者 叶晓丹 每经编辑 梁枭
从被质疑到被认可，乃至一度掀翻美国科技股股价，DeepSeek成了春节期间的一匹AI创新黑马，热度绵延至今。
同样火爆的还有宇树科技，春晚舞台上《秧Bot》宇树机器人从列阵到肢体协调度，从运动控制到转手绢，无不让人拍手叫绝。
在宇树科技机器人开源模式下，英伟达与卡内基梅隆大学联合推出名为ASAP的新框架，应用在宇树G1机器人上，成功模拟了科比的投篮动作，后仰、跳跃、投篮、平稳着地，一气呵成。
DeepSeek和宇树科技这两家公司都来自杭州。除了这个共同点，这两家企业能被全球科技大佬们关注、认可、点赞背后，还有一个关键核心——那就是都选择了开源。
要知道在2024年初，国内AI行业一度存在大模型开源闭源路径之争，如今业内是否达成了共识？这一轮中国科技创新企业崭露头角，是开源策略的胜利吗？
开源模式下，DeepSeek生态价值凸显
在“沙特2030愿景”指引下，沙特阿拉伯正在加大对AI和数字基础设施战略的扩张。2月9日，沙特阿拉伯在利雅得LEAP技术大会上公布了价值149亿美元的科技投资和战略伙伴关系，同时还提到DeepSeek已开始在沙特阿拉伯达曼的阿美公司数字数据中心运营。
DeepSeek正在产生辐射全球的影响力，国内外科技企业纷纷宣布接入，又进一步繁荣了DeepSeek模型生态。
DeepSeek为何选择开源策略？
《每日经济新闻》记者向DeepSeek自己提问。它的答复是：“DeepSeek的开源策略不仅是技术分享，更是其实现AGI愿景的核心路径：通过开放生态加速创新，借助社区力量完善技术，同时以商业化能力保障可持续性。这一模式在AI领域正逐渐成为趋势，如Meta的LLaMA、Mistral AI等均通过开源快速崛起。DeepSeek的开源选择，反映了其对技术民主化与商业价值的平衡洞察。”
2月10日，恒生大模型系列应用全面接入DeepSeek主流模型（DeepSeek-V3/DeepSeek-R1），覆盖金融投研、投顾、合规、运营、投行等核心业务场景。
恒生电子首席科学家、恒生研究院院长白硕2月11日在接受《每日经济新闻》记者采访时表示，DeepSeek大胆而彻底地走开源路线，进一步收窄了闭源大模型商业模式的可选空间，也开启了顶级AI成果普惠化、为后续AI创新提供高起点的时代。通过部署各种体量的蒸馏模型，使各方得以用更小的算力支出就可以得到与过去数倍甚至数十倍算力支撑下的大参数体量模型能力相当的AI基础模型服务，获得基础大模型方面的开销也将趋于“归零”。
白硕表示，随着DeepSeek的推出，AI应用所需的算力和基础大模型成本将大幅度下降，大家可以把宝贵的AI预算更多地投到AI应用的开发中去，大幅减少算力和基础大模型成本投入在AI预算中的占比。
浙大网新副总裁兼CTO周波2月10日在和记者交流中认为，DeepSeek最大的贡献是开源，而且用MIT License开源，这是非常开放的开源模式。DeepSeek开源对于整个生态的作用，才是它最大的影响。
“如果走闭源，我们能够独立投入的资源是不足以跟其他走闭源路径的先行大模型竞争的；在开源策略下，就会有更多的人愿意投入，愿意基于开源模型进行应用研究，这有利于保持开源大模型的竞争力。”周波分析。
止戈开源闭源路径之争
对于此前AI大模型开源闭源之争，国内外充满分歧。
Meta生成式AI工程副总裁Manohar Paluri此前曾表示，闭源AI是荒谬的，要充分发挥AI的全部潜力，开源是唯一的出路。
在目睹DeepSeek爆出圈以及行业迎来变革后，OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼（Sam Altman）罕见地表态称，OpenAI在开源AI软件方面“一直站在历史的错误一边”。
周波分析称，OpenAI早期也选择开源，不过技术突破后，考虑巨大的商业利益，开始逐步转向闭源路径。闭源模式显然是短时间内更有利于研发机构本身，但不利于整个生态的发展。
开源对于整个生态的价值是毋庸置疑的。唯一的疑问是研发机构自身的商业利益是否可能受到损害？DeepSeek真正值得佩服的不是水平做到多高，而是有勇气以MIT License开源，这种开源方式是否对其自身将来的商业价值有所助益，目前还难以评判。但是对于整个生态来说，它一定是正向的。
浙大网新旗下浙江汇信科技有限公司总裁陈晶向记者分析：“当我们谈论AI开源策略时，不能忽视的是开源与闭源之间的关系并非简单的对立，而是生态系统的互补。就像Linux和Windows、Android和iOS一样，两者各有千秋。开源模式通过降低技术门槛，加速了AI技术的普惠化，尤其对于中小企业而言，这种模式极大地降低了进入成本。而闭源体系在商业化闭环、服务质量和数据安全可控性上展现出独特的优势。”
陈晶认为，DeepSeek的模式降低了AI技术门槛，具有高性能、低成本特性，这类模式将有望促进政务场景快速部署智能服务。展望未来，陈晶观察到两个主要趋势：一是分层解耦架构成为主流；二是MaaS模式兴起，通过API调用实现开源基座与私有数据结合，这与公共数据要素流通中“可用不可见”的要求高度契合。
中国AI创新：从硬件层向应用层迁移
就DeepSeek大模型开源创新突围，白硕认为，它让金融行业有了基本的共识：应用场景避开大模型预训练这个不属于自己的战场，专注场景的适配，逐渐成为多数金融机构的共识。因为活下来的通用大模型越来越强，参数体量越来越大，采用私有训练数据做持续训练和微调的边际收益递减，必要性越来越低。
中国AI创新正推动行业重心从硬件层向应用层迁移，而开源正是加速这一进程的催化剂。
陈晶表示，DeepSeek开源模型吸引了全球开发者共建生态，创造了三重价值：技术层面形成全球开发者的“群体进化”，商业层面建立事实性技术标准，文化层面塑造了创新领导者的品牌势能。面对全球竞争，中国企业需要坚持“硬核创新+开放协作”的双轮驱动。
DeepSeek的开源策略已带动英伟达、亚马逊、微软、华为、腾讯云等国内外厂商集体技术升级。这种集群式突破证明：当底层创新形成技术势能，开源生态就能转化为产业动能，最终实现从单点突破到体系突围的质变。
“很多人认为中国只能做跟从性创新，不擅长做原创性创新。但我个人一直不认可这个观点。中国的创新能力，是和中国整体产业结构、经济发展水平密切相关的。当中国的产业结构和经济发展土壤尚未到达一定阶段，过度谈创新，是难以落地的。当土壤足以支撑企业或者创业者思考一些似乎和自身业务关联度并不直接的技术创新时，那么往往可能会迸发出原创性创新。我国的经济发展水平和产业结构已经在某些方面走到了跟随性创新不足以产生持续竞争力的阶段，就会推动原创性创新的诞生。”周波认为，当前国内人工智能发展已经到了原创性创新发展新阶段。
德意志银行在其最新报告中分析称，DeepSeek是人工智能的“斯普特尼克时刻”，但更像是中国的“斯普特尼克时刻”，因为其证明了中国知识产权的价值。
陈晶认为，DeepSeek的爆发绝非偶然，它揭示了中国科技企业参与全球竞争的两条核心路径——底层创新的突围能力和开源生态的杠杆效应。底层创新是突破技术壁垒的利刃，开源生态则是加速价值裂变的催化剂。
底层创新不是“闭门造车”，DeepSeek本质是算法架构的革命，这种“用算法换算力”的思维，正是中国企业在资源约束下的创新智慧。正如DeepSeek创始人梁文锋所说，基于对西方技术体系优劣的深刻洞察，选择最适合中国场景的突破路径。这种“精准创新”能力，正是中国科技企业从追赶者变为规则制定者的关键。
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