全网都在等蓝色大鲸鱼更新 DeepSeek V4 正式版，看看梁文锋这回到底是梁圣、梁哥还是牢梁的时候，一个网传的闭门会记录刷屏了。
我只能说，看完这场会议的文字记录，我还真想叫一声梁圣了。。
事情是这样的，在 DeepSeek 推进首轮外部融资期间，梁文锋开了一场三个多小时的投资人交流会。这几天会议内容在各种群里疯传，梁圣语录被各位弟子们疯狂记录，连《黑神话》的冯骥都下场点评"荡气回肠"。
具体的语录呢，咱就不复读了，大伙可以自行搜索。今天咱的主要目的是来拆一下，语录背后的一些重要的技术、商业逻辑，看完你就会明白，DeepSeek 究竟想下一盘什么样的棋？
>/ TileLang？
据网传信息，DeepSeek 正在尝试脱离英伟达的生态，而这可能和一个叫 TileLang 的编程语言有关。
去年九月，DeepSeek 发布 V3.2-Exp 时，公告里就有一句不太起眼的话：" 我们使用高级语言 TileLang 进行快速原型开发，以支持更深入的探索。"
外行人虽然看不懂吧，但那时候，行内人就可以注意到，V3.2-Exp 没用业界更常见的 Triton 来公开研究原型，而是选了 2025 年 1 月才开源的 TileLang。
这就相当于，那么多好用的 GPT、智谱、Kimi 模型不用，就非要用你那小众宝藏 Gemini 。。
但这当然是有道理的，不好用我肯定不用啊。差友们可能听过一个说法：芯片可以追，生态追不上。这里的"生态"主要就是指英伟达围绕 CUDA 搭起来一系列生态。
CUDA 是英伟达 2006 年推出的 GPU 编程平台。全世界大量主流 AI 模型，都建立在英伟达 GPU 和 CUDA 生态上。
你买别家的芯片，硬件跑分可能不差，但一跑真实的训练任务就各种拉跨，就是因为围绕它的编译器、算子库、通信库和框架适配，远没有 CUDA 生态成熟。这是英伟达真正的护城河。
那这和 TileLang 有什么关系呢？
首先咱得讲清楚一个东西，GPU 算子。
大模型训练看起来高深莫测，拆到底层，其实就是反复做矩阵乘法等基础操作。而每一种反复执行的操作，都可以写成一个专门在 GPU 上跑的小程序，这玩意就叫算子。
英伟达二十年积累下来的 CUDA 生态里，就有大量已经写好、调好的高性能算子。再加上现成算子未必够用，很多还得自己手搓。只要这些新算子继续直接用 CUDA 写，代码资产越攒越多，和英伟达的绑定也越来越深，脱离 CUDA 的成本就非常高。
TileLang 瞄准的，正是这个写算子的方式。
简单讲，它在开发者和底层硬件之间，加了一层翻译器。
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工程师可以先用更接近 Python 的方式，告诉它这个算子要干什么，再由编译器处理下面那些麻烦活。
在英伟达的卡上，它最后还是会走 CUDA。但以后换成别的芯片，虽然仍要重做后端和硬件适配，但上层的数据流和部分代码有机会继续复用，不必所有算子都从头手搓。
到这，再加上之前传出来的 DeepSeek 正在适配昇腾的消息，你就知道他们的真正意图了。
等到未来一声令下，直接拎包入住，难道不香吗？
>/ 便宜，真没好货吗？
DeepSeek 的定价，一直是行业里最让人看不懂的事之一。梁圣真的只收个电费吗？
但根据网传的说法，DeepSeek 的利润还是有的，而且还不低，基本不到一年就能回本。
而且你可能想不到，DeepSeek 反而是稳赚不赔，因为用的人太多了。
隔壁知危编辑部告诉我们，他们在与高性能计算相关的专家交流时了解到，模型产品的火爆，本身就是能提高性价比的，因为同样的机器，跑得越满，利用率肯定就越高，反过来，没流量的玩家，机器可能经常在空转，这不就浪费卡了嘛。
再加上海外模型没有把成本放在最关键的位置，因为不缺算力。而 DeepSeek 一直都缺算力，而且永远追求长期主义，所以有研究低成本模型的动力。
大伙从 DeepSeek 的架构里，就能看出来。
众所周知，大模型本质上是个大号的词语接龙机器，你给它一段上文，它根据概率，猜后面最该接什么。
每次对话时，系统会把你前面说过的东西，一起塞进上下文里，让模型看起来像是有记忆的。
然而，上下文越长，模型要算的东西就越多。尤其现在是 Agent 时代，情况更夸张了。哥们随便说句 Hi，可能两万 Token 就直接没了。
Token 这么多，再便宜也扛不住啊。所以，这就是 DeepSeek 下功夫的地方，缓存命中。
模型读上下文时 , 会把读完的理解产出成一堆中间结果（术语叫 KV Cache）保留下来，和打游戏一样做个存档。
这样在用户下次提问的时候，就可以在存档的基础上，直接开始计算新的输入，这就是 SL 大法的魅力啊。
当然有人要问，说得这么简单，别人不能用吗？
当然能。就拿 Anthropic 来说，触发缓存命中后，API 的价格变成了原来的 1/10，看着是省了不少，但是人缓存命中只给保留 5 分钟。。。
想保存更久？那就是另外的价钱了。
因为缓存文件太大了呀，为了读取速度通常放在内存甚至显存里，而这俩现在比金子还贵，存不起。
然而 DeepSeek 这里，则是几小时到几天。
这，就是因为它的独门绝技——MLA，多头潜在注意力机制（Multi-Head Latent Attention）。
简单来说，DeepSeek 干了一件事：在存 KV Cache 的时候，做了一层暴力压缩。
传统架构存缓存，是把模型读上下文产生的全部中间数据原样保存，一层不落，所以文件巨大。
MLA 干的事是暴力压缩 : 把这堆数据压成一个极小的摘要 , 用时再还原 , 效果几乎不损。
这样一压缩，缓存体积就降低了不少。
比如我们用 KV Cache 计算器模拟了下，当上下文干到 10 万的时候，DeepSeek V4 Pro 的缓存文件只有 0.4 个 G。而友商呢，会直接干到 6 个 G。
正是有了 MLA 对缓存的巨额压缩，DeepSeek 才能用硬盘的价格，打出了内存的体验。
而且这玩意，DeepSeek V2 发布的时候就已经给搞出来了。。
只能说它从架构设计的第一天就把效率当核心目标。MLA、MoE、TileLang，这些技术选择的出发点都不是"怎么做最强的模型"，而是"怎么用最少的资源 , 做出足够强的模型"。
真正的远见大师，不得不服。
>/ 以少胜多？
炒股配资加杠杆最后，我们来聊聊 DeepSeek 到底在坚持什么。
去年春节那波泼天流量，搁任何一家公司，剧本都是连夜融资、疯狂投放，把用户焊死在自己 App 里。DeepSeek 呢？不买量、不急着变现，连留存数据都懒得做，甚至你用得太猛了他还想把你踹出去。
其实它并不是不想赚钱，只是现在不想赚钱。这帮人心里装着个极其庞大的野心，那就是 AGI。
这也就解释了，为啥现在外面一堆人搁那儿狂卷 C 端 Agent、世界模型，DeepSeek 不动如山。因为在他们的视角里，这些玩意儿，也就是通往 AGI 大道上顺手的事儿。
在 DeepSeek 的账本上，把精力拿去变现，等于用摘西瓜的时间去捡芝麻，血亏。
他们信奉一条极其硬核的底层逻辑：AI 太大了，大到不可能被独占。
咱们简单算笔账，如果 AI 未来能吃掉全人类社会 GDP 的 10%，这块蛋糕哪怕打骨折再打骨折，也绝对没有任何一家科技巨头能一口吞下去。
而且历史早就证明了，盘子越大，想吃独食的人死得越惨。你前脚想垄断，后脚同行就合伙防你，监管部门拿着放大镜盯你，市场上还会分分钟手搓一个免费平替版出来瓦解你。
顺着这套逻辑，AI 的竞争最终会变成一场反向拍卖：想吃 5% 利润的，会被只要 1% 的卷死；占 1% 的 , 又会输给只要 0.1% 的。谁要得少，谁的价格就低、朋友就多、阻力就小，谁就能活到最后。
当然了，用爱发电也是不可能的，拿太少公司明天就得解散。这场反向拍卖的最后，一定会卡在一个极其精妙的均衡点。现在知道为什么鲸鱼喜欢降价了吧。
少拿一点、多让一点，换的是把 AGI 做成的概率。反正只要蛋糕真有那么大，你随便分一点，利益就非常大，现在抢芝麻干什么呢？
这，就是 DeepSeek 以少胜多的顶级阳谋。
总之，在这个大家都在急着做 C 端应用套现、卷流量商业化的时代，能有这么一家公司，专注于 AGI 的终极天花板，这本身就是一件非常吸引人的事儿。
反正，蓝色大鲸鱼已经在水下憋足了劲儿。至于 DeepSeek V4 正式版到底能不能再次刷新大伙的认知？咱们拭目以待就完了。
撰文：不咕编辑：江江 & 面线美编：焕妍图片、资料来源：DeepSeek，小红书，Github，差评前沿部，缓存命中率，DeepSeek 的终极杀手锏？部分图片由 AI 生成
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