英偉達股價周五創下10 月以來新高，首次收盤突破 US$200 元，約 HK$1560，公司市值衝破 5 萬億美元大關。下周將公布財報，投資者提前大舉買入 AI 晶片概念股，推動股價走高。英偉達股價上漲 4.3%，報 US$208.27 元，約 HK$1624。受人工智能服務與模型需求暴增推動，該股自 2022 年底以來累計上漲逾 14 倍。Google、Microsoft、Meta、Amazon，以及 OpenAI、Anthropic 等大型模型研發企業，高度依賴英偉達的圖形處理器。

財報預期帶動科科技塊全面上揚

周四晚間，長期在 AI 市場邊緣化的Intel公布財報，成為周五科科技晶片板塊上漲的導火線。Intel單日暴漲 24%，創下 1987 年以來最佳單日表現。同為晶片廠商的博通半導體大漲 14%，移動端晶片企業Qualcomm上漲 11%。 此前，受伊朗衝突及後續供應鏈中斷影響，油價領漲，投資者一度減持大型科科技股。但近期科科技板塊再度受市場青睞，AI 基礎設施需求依舊強勁，未見放緩跡象。

納斯達克指數 4 月累計上漲 15%，有望創下 2020 年 4 月以來最佳月度表現。 英偉達在 AI 領域正面臨日益激烈的競爭。其大客戶 Alphabet 已發佈自研新款晶片，計劃於今年晚些時候向雲客戶開放，正面挑戰英偉達產品。

據 CNBC 報道，世界首富 Elon Musk 與 OpenAI 首席執行官 Sam Altman 之間長達數年的法律糾紛，將於本週一在加州北區開庭審理。這兩位科技界最引人注目的人物，即將展開一場戲劇性的對決。在 Elon Musk 提出的 1340 億美元訴訟中，他指控 OpenAI、首席執行官 Sam Altman 以及公司總裁 Greg Brockman 違背了他們先前做出的承諾，即將這家人工智能實驗室永遠保持非營利性質。

OpenAI 其後進行重組，使其能夠運營一家營利性子公司，目前估值已超過 8500 億美元。 Elon Musk 和 Sam Altman 曾是好友，他們與一群科技人士於 2015 年創立 OpenAI，共同關注人工智能的潛在力量，以及以造福人類的方式推動人工智能發展。如今，他們已成為眾矢之的，也是死對頭。Elon Musk 於 2023 年創立 xAI，旨在與 OpenAI 競爭，並計劃近期將其與 SpaceX 合併，合併後的公司估值高達 1.

25 萬億美元。這次審判正值 Elon Musk 準備將 SpaceX 上市之際，預計將創下 IPO 紀錄。

雙方恩怨源於公司轉型爭議

據 CNBC 先前報道，OpenAI 計劃在第四季度上市。在今年早些時候發給投資者的文件中，OpenAI 將 Elon Musk 的持續訴訟描述為其業務潛在風險。據 X 網站 4 月初的一篇文章稱，這家初創公司再次駁斥 Elon Musk 的訴訟為「毫無根據的」，稱其為「一場由自負、名譽和想要搶奪競爭對手速度所驅動的恐嚇運動」。這場口水戰已持續數月。「騙子 Sam Altman 就像呼吸一樣輕鬆。

」Elon Musk 在 8 月發表於 X（xAI 的一部分）的一篇文章中寫道。「非常適合在幾個月後，也就是四月愚人節，讓首富宣誓作證！」Sam Altman 在 2 月於 X 上寫道。 Elon Musk 對 Sam Altman 一案的陪審團選拔工作將於本週一在 Altman 位於舊金山灣區大橋的另一側的聯邦法院開始，OpenAI 的總部位於舊金山。Elon Musk 表示，如果他勝訴，他希望法院將所有「非法所得」歸還給 OpenAI 的非營利母機構，而不是歸他個人所有。

他還要求解除 Sam Altman 和 Greg Brockman 的職務，並「撤銷 OpenAI 的營利性轉型和重組」。 這並非 Elon Musk 首次起訴 OpenAI。X（前身為 Twitter）及其子公司 xAI 於 2025 年起訴 OpenAI 和Apple，指控其存在反競爭行為。該案的聽證會定於 5 月在德克薩斯州舉行。此外，今年 2 月，德克薩斯州一名聯邦法官駁回了 xAI 提出的另一項訴訟，該訴訟指控 OpenAI 竊取其商業機密。

Elon Musk 與 Sam Altman 的積怨可追溯至 2018 年，當時 Elon Musk 與 Sam Altman 和 Greg Brockman 在公司發展方向上存在諸多分歧，並離開 OpenAI 董事會，其中包括將這家初創公司與 Tesla 合併的失敗嘗試。Elon Musk 離開後，OpenAI 成立了一家營利性子公司，使其更容易獲得外部投資。

OpenAI 曾短暫考慮在 2024 年轉型為一家營利性公司，這將使其失去對這家非營利母機構的控制權，並保留其作為獨立實體的特性。但在面臨包括 Elon Musk 在內的創始人領袖和前員工的壓力後，該公司改變了計劃。OpenAI 於 10 月完成資本重組，確立了其作為非營利母機構並持有其營利性業務控制權的組織結構。 2024 年，Elon Musk 起訴 OpenAI、Sam Altman 和 Greg Brockman，指控他們「精心操縱」並「欺騙」了他，因為他們承諾該公司「將比以盈利為目標的

科技巨頭制定一條更安全、更開放的道路」。但近幾個月來，Elon Musk 的訴訟範圍及其預期結果發生了巨大變化。在 1 月提交的一份文件中，Elon Musk 的律師表示，他應從 OpenAI 和 Microsoft 獲得高達 1340 億美元的賠償。Microsoft 是 OpenAI 的長期支持者之一，也被列為本案被告。Microsoft 被指控協助並教唆 OpenAI 違反受託義務服務。

2024 年 11 月，Elon Musk 對 OpenAI、Sam Altman 和 Greg Brockman 提出 26 項指控，目前剩餘四項：不当得利、詐騙、誘導詐騙和違反受託義務服務。據一份文件，Elon Musk 的律師正尋求在審判前撤回其中兩項指控——詐騙和誘導詐騙，以「簡化案件」。OpenAI 的律師將 Elon Musk 的行為描述為「規避事實」。

伊莎貝拉·李·溫斯坦法官是本案主審法官，她於 2011 年由前總統巴拉克·歐巴馬任命為加州北區聯邦法院法官。李·溫斯坦法官曾審理多起涉及科技公司的矽谷訴訟，包括 Epic Games 與Apple之間的反壟斷案。 據 3 月提交的文件，將選出九名陪審員，不設替補陪審員。李·溫斯坦律師事務所選拔將審判分為兩個階段：責任認定階段，以確定是否存在任何不当行為；以及救濟措施階段，以確定適當的損害賠償金額和後續行動。

陪審團參與責任認定階段審議，其裁決僅供參考，這意味著李·溫斯坦律師事務所將在審判的兩個階段做出最終決定。審判的責任認定階段預計將持續至 5 月中旬，聽證會將於太平洋時間每週一至週四上午 8:30 至下午 1:40 開庭。 陪審團選拔結束後將進行開庭陳述。李·溫斯坦律師事務所預計 Elon Musk 和 OpenAI 的律師各約 20 小時的陳述時間。據一份文件顯示，Microsoft 將獲得 5 小時的陳述時間。

三方均提交了一份可接受的證人名單。名單上包括 Elon Musk、Sam Altman、Greg Brockman 以及 Microsoft 首席執行官 Satya Nadella。如果 OpenAI 被認定有責任，李·溫斯坦法官將聽取救濟階段的意見，該階段定於 5 月 18 日開始。「但是，如果陪審團認定 Elon Musk 在訴訟時未能有效提出訴訟，法院很可能會接受這一認定，並做出有利於被告的裁決。

」李·溫斯坦寫道。

從「AI優先」轉向「不強制使用AI」，市值從250億美元跌至40億美元，多國只用了短短一年時間。這讓全球用戶又愛又恨的「小綠鳥」Duolingo到底經歷了什麼？ 2026年4月，Duolingo聯合創辦人Luis von Ahn在播客中表示，公司不再將員工使用AI的情況納入績效考核。他強調，績效最重要的是「把本職工作做好」；AI有時能幫上忙，但若幫不上，「我不會強迫你去用它」。

AI熱潮下的高速增長與隱憂

這家公司曾是全球最激進的企業之一——2025年4月，Luis von Ahn在一封致全體員工的郵件中宣布，公司轉向「AI-First」，並要求只有證明「AI做不了」時，人力崗位才有存在的必要。從「強制使用」到「想用就用」，這家曾被視為「All in AI」最激進標竿的語言學習巨頭，在短短一年內完成了一次戰略回撥。 為何最早、最猛推廣AI的公司，反倒最先撤回這項制度？

頂層生存遇見永不熄滅的AI，這隻綠色貓頭鷹恐怕是史上對人類態度最差的鳥了。不一言不合就「變臉」，還時常威脅其5000萬日活躍用戶：「連勝要斷了！」就這一點，多國用戶關閉遊戲機制，將學習這件事從事變成讓人上癮的日常打卡，一路高歌猛進，成為資本市場眼中的「標準優質股」——增長快、盈利好、用戶黏性強。 AI浪潮來臨之際，在一眾C端互聯網應用中，Duolingo絕對是出手最快的。

2023年3月，Duolingo與OpenAI合作推出AI學習功能，正式發佈Duolingo Max，隨後公司在下一年步入「吃到AI紅利」的第一階段。2024年初，公司裁撤約10%的合同工，並明確表示正依賴AI生成更多內容。很快，Duolingo實現在生產效率上發掘AI的「魔力」，借助AI，2024年上線了超過7500個全新內容單元，而在AI尚未大規模應用的2021年，這個數字僅為425個。

內容生產效率被拉升到過去難以想像的高度。 財務數據為Duolingo的AI戰略提供了最有力的背書。2024財年，公司總預訂額達87億美元，同比增長40%；付費用戶數達到950萬，同比增長43%。在致股東的年報中，管理層將2024年定義為「破紀錄的一年」。此時的資本市場，看見一個性感而可靠的事實：AI似乎真正成為Duolingo新增長的引擎。 面對甜頭，Duolingo在2025年將油門一腳踩到底，進入了激進的「AI-First（AI優先）」元年。

2025年4月，Luis von Ahn宣布公司轉向「AI-First」，隨之而來是一套極端的「連招」：逐步停止讓內容商做AI能做的工作、在招聘中重視AI使用能力、在績效評估裡考察AI使用情況、申請增員前須先證明工作無法被自動化。在這家公司裡，默認的生產力從人轉向AI，而人類不需證明自己不可取代，還要和AI同台競技，甚至績效考核的評價標準都不來自於老闆——來自於AI——AI檢查你對AI的使用多不多、好不好。

AI的熱潮也帶動這一年的產品與財務表現節節攀升，使2025年成為Duolingo的AI轉型最受市場青睞的一年。第二季度，公司日活躍用戶數（DAU）同比增長40%，淨利潤同比暴漲84%，到第三季度時，公司開始強推Duolingo Max和「家庭計劃」帶來的用戶人均收入（ARPU）提升，出色的業績推動股價在財報發佈後一度大漲約24%。《Fast Company》報道稱，市場真金白銀獎勵了Duolingo的AI轉型。

甚至在成長端，Duolingo也給出了一個「反直覺」的信號：AI成長低於預期。這意味著，AI不僅能提升效率，其成長可控性也得到了證明。 Duolingo從「AI-First」到「不強制使用AI」，市值從250億美元（約 HK$1,950億）暴跌至40億美元（約 HK$312億）。用戶開始質疑課程質量，並抱怨「機器味太重」。對內，將AI使用與績效強綁定，讓員工開始「為了用AI而用AI」。

2025年，多家媒體（如Customer Experience Dive、Polygon等）均指出，用戶開始集中反饋課程質量層面的問題，例如「AI生成的句子『不自然』、『像機器拼接』」「練語法內容重複、語境不真實」和「部分語言課程質量波動明顯」。在Reddit、X（前Twitter）等社群中，用戶對「教學」這一互動體驗變差的抱怨聲浪越來越大，「課程變得不像人教的」「對話缺乏真實互動感，像在跟一個模擬對話」。

在Duolingo內部，Gallup的調查顯示，大量員工對AI抱有警惕甚至不信任的態度，他們擔心「不會用AI=績效不合格」、自身崗位職責會被重新定義甚至邊緣化，更多的是對AI是否會取代自己生產力的強烈不安。分析的影響並不只停留在情緒層面，而是很快體現在業績指標上。公司讓「AI參選」，用戶則開始「用腳投票」。一部分用戶選擇卸載App，甚至放棄多年累積的連續打卡紀錄；與此同時，社交媒體上出現大量取消訂閱的威脅與投訴言論，Duolingo的TikTok和Instagram被用戶憤怒的評論淹沒，一度刪

除全部影片內容。 據Reuters報道，Duolingo的用戶增長在2025年已現放緩，並被公司預期在2026年降至過去水準的一半左右。市場的反應更直接。在發佈增長放緩指引後，Duolingo股價單日下跌超過23%，年累計跌幅約38%。這標誌著市場判斷的轉變：投資者不再只關心AI帶來的效率，而是開始質疑它對產品和商業價值的負面影響。 面對來自用戶和資本市場的雙重否定，Duolingo在2026年被迫按下暫停鍵，進行戰略回調。

在發佈2025財年業績時，公司明確表示，新財年將優先考慮用戶增長和學習效果，改善免費用戶體驗，並大力投資象棋、數學、音樂等新業務線，即便這會壓低短期利潤。同時，公司計劃將更多AI功能開放給更廣泛的用戶，而非僅限於高端訂閱層，試圖修復多次追逐AI變化而受損的用戶關係。這一系列動作，是Duolingo帶領用戶在AI高速狂奔失控後的拉回之舉，仿彿在試圖找回以趣味、有效為核心的品牌初心。

再看Luis von Ahn的最新表態，就不覺奇怪了，在Duolingo內部，「AI鬆綁」也自然發生。Luis von Ahn在播客中公開表態，將不再把員工使用AI的情況納入績效考核，強調「最重要的是把工作做好」。這實質上是否定了之前將AI使用量作為核心指標的嘗試，在管理上，也一定程度能緩解之前員工「為了使用AI而使用AI」的表演行為，降低了「效率注水率」。

此外，當一個設計師被迫在不需要AI的場景下強行使用AI生成配圖，一個課程設計師為了產量而生成大量同質化內容，這非但不能提升效率，反倒製造了內部焦慮，並可能導致思考外包——員工不再深入理解問題本質，而是機械地尋求AI的「幫助」。短短一年，Duolingo已完成對AI的「上頭」和「下頭」。 Duolingo的困境並非個例，它只是率先暴露AI深度融入商業世界時引發的「水土不服」，或許多國的問題不在AI用得太多，而在過早、過猛。

Duolingo之後，科技公司正經歷著類似的成長之憂。以電商平台Shopify為例，其CEO Tobi Lütke曾明確提出「在招聘之前，先問AI能否做到」，將AI置於人力優先級之前。這一理念和Duolingo「需要證明人無法被AI取代」的邏輯如出一轍：推崇極致的生產效率。 最終在極致效率這一點上，人確實無法優於AI，最終AI不需要休息、不需要請假，也不會去社交媒體上抗議。

Shopify雖沒有大規模裁員，但讓許多崗位的JD不再出現在招聘市場上，如初級崗位、重複性崗位和支援性技能。此外，Shopify還在內部強推，AI可以讓團隊完成更多工作，甚至帶來百倍的效率提升。Shopify的這套戰略曝光後迅速在社交媒體上發酵，引發大量討論。《華爾街日報》在報道中提到，有業內人士批評這種做法「無法推廣這類公司」，認為它對員工不公。在Reddit和X等平台上，類似的質疑更直接——如果所有公司都這麼做，新人還能從哪裡開始？

與此同時，這種戰略也開始在產品和客戶體驗層面產生副作用。Shopify在客服等環節引入AI後，一些商戶的反饋並不理想。《The Logic》報道稱，部分商戶對AI客服的回應方式感到尷尬甚至不滿，認為問題解決效率並無明顯提升，反倒增加了溝通成本。有商戶在論壇中寫道：「我只是想跟一個真正理解我問題的人類溝通。」；另一位用戶則評論：「AI的回覆很快，但並沒有真正解決問題。

」AI一旦進入「人機互動」環節，效率的提升反而演變為服務的降級。 還有更多Duolingo在AI之路上狂奔。Meta內部越來越強調AI工具的使用熟練度，甚至出現「Token使用排名」等文化。Klarna在激進部署AI客服並宣稱取得巨大效率提升後，又不得不公開承認複雜場景下人類客服的不可取代性，進行了戰略微調。AI的投入在部分生產環節確實能提升效率，短期內可抬升股價，但另一方面，它也向員工和社會大眾傳遞令人不安的信號：人的價值正在被工具化。

公司越是公開強調AI對效率的貢獻，就越將公司內效率的競爭演變為「人與機器之爭」，這難免加劇員工和用戶的焦慮情緒，最終的結果將體現在企業真正關心的股價上。 然而，Duolingo2026年的「鬆綁」，不應簡單解讀為AI戰略的失敗或退卻。Duolingo並沒有失敗，只是最先走到極限。Duolingo的轉型，是一個關於管理方式而非技術本質的事。

DeepSeek V4 剛上線，海內外媒體反應熱烈，有人關注其性能，有人聚焦價格，更有人直指華為因素。Bloomberg將其視為對 OpenAI 和 Anthropic 的有力挑戰，《財富》雜誌熱議其再度將價格壓至地板水準；路透社則更敏銳地指出，這不僅是更便捷、更長上下文的新模型，而且 DeepSeek 首次明確宣佈，V4 系列已適配華為昇騰晶片。當然，路透社也補上一刀，稱 V4 仍落後部分頂級閉源模型，且暫不支援多模態。

但正是「華為」二字，將整個討論帶入另一層次。V4 引發的不只是「模型強不強」的爭論，還有「它會把誰搞慘」的預測。英偉達 CEO 黃仁勳本月在播客中放過狠話：「如果 DeepSeek 先在華為平台發佈，那對美國來說將是棘手的。」如今回頭看，這句話彷彿為 V4 的爆款討論預打地基。因此，DeepSeek V4 這次最有意味的，不是又多了幾個高分，而是它一上線，就讓美國媒體同時露出兩種心聲。

一邊承認中國公司正用更低價格和更高工程效率持續進逼，另一邊又不太願意承認，矽谷晶片、資源和封閉生態的那道牆，已開始鬆動。

極致性價比：打破矽谷競爭護城河

4 月 24 日，DeepSeek V4 預覽版正式發佈並同步開源，推出兩條產品線：旗艦版 V4-Pro 和輕量版 V4-Flash。兩款模型均原生支援 100 萬 token 上下上下文。

與前代相比，V4 最大突破不在單純參數量，而是透過 CSA（壓縮稀疏注意力）、HCA（重度壓縮注意力）等混合注意力機制創新，大幅降低長上下文的計算與存儲成本，將「100 萬上下文」從展示參數變為真正能用的標配。整體來看，V4 延續「便捷又強」的產品風格，是面向長程 Agent 及大規模長上下文應用的基礎設施級升級。《Bloomberg》認為 DeepSeek V4 稱得上目前最強開源平台，對 OpenAI 和 Anthropic 構成有力挑戰。

新模型發佈讓全球科技公司和投資者開始重新審視在人工智慧上的數十億美元明智性。CNBC 將 V4 發佈形容為一次「實力的全方位展示」。報導指出，雖 V4 的市場衝擊力不如 R1 那般有預期性，因為市場已預期中國 AI 的低價競爭，但它直接將美國競爭對手置於極大壓力之下。《財富》則重點關注 V4 的「地板價」。文章強調 V4-Pro 的價格僅為 OpenAI 或 Anthropic 類似服務的六分之一至十分之一，這種極端性價比優勢能徹底打破美國領先實驗室的競爭護城河。

因此，把價格打到地板上，並非純粹商業刺激，核心秘密藏在 DeepSeek 對模型底層架構的全面重構裡。 VentureBeat 驚歎於 V4 的「智慧密度」，稱其為「重返戰場的巨鯨」。文章詳細解析其引入的混合注意力機制和漣漪約束連接受限（mHC），認為這些創新在不損性能的前提下，極大降低顯存需求和計算成本。不過 VentureBeat 也客觀指出，V4 目前仍存侷限性，例如不支援圖像和視頻等多模態能力。

半島電視台提到 V4-Pro 在數學和代碼能力上已擊敗所有開源模型，目前僅在「世界知識」等少數領先領域落後 Google 的閉源模型 Gemini 3.1 Pro。開源平台 Hugging Face 官方熱烈歡迎這條「巨鯨」的回歸，認為「高性價比的百萬級長文時代」已正式到來。路透社引述 Hugging Face 機器學習工程師 Lewis Tunstall 的話確認，V4 是該平台上衝上榜單速度最快的模型，在處理長且複雜的文本任務時表現突出且廉價。

然而，極致效率也伴隨著顯而易見的「短板」。Tunstall 等專家指出，V4 目前仍是一個純文本模型，在圖像理解和視頻生成等主流競技道上完全缺席，這在多模態已成標配的今天，限制了它在創意產業的想像空間。此外，DeepSeek 官方也承認，V4 在「世界知識」儲備上仍落後 Gemini 3.1 Pro，這意味著在處理極端時效性全球動態或複雜文化背景時，V4 仍難完全擺脫「幻覺」困境。

那麼「四兩撥千斤」的 DeepSeek，是用什麼晶片練出 V4？路透社和《紐約時報》均提到，DeepSeek 在早期研發中曾使用英偉達晶片，如 H800 或傳聞中的合規版 H20，但到了 V4 週期，情況發生巨變。DeepSeek 明確表示，V4 在研發過程中進行了英偉達 GPU 與華為昇騰（Ascend）NPU 的並行驗證。綜合社交媒體與行業分析，V4 極大受益於與華為最新算力集群如 Ascend SuperPoD 的深度協同，尤其在 FP4 與精度推論等前沿技術上的原生支援，讓 V4 在國

產晶片上的效能比大幅提升。這意味著 AI 模型已開始繞過中國本土硬體進行原生優化。路透社敏感察覺 DeepSeek 轉向華為晶片的戰略意涵，認為這是中國推動自主創新的代表之作。這也正好印證黃仁勳的隱憂。他最近在播客中又承認：「我們必須承認 AI 的大部分進步來自演算法而非原生硬體，DeepSeek 絕非無關緊要的進步。如果 DeepSeek 先在華為平台發佈，那對我們國家來說將是棘手的。

」《紐約時報》認為 V4 進一步擴大了中國在開源 AI 領域的影響力，並稱「開源是未來科技的軟實力」。文章提到，DeepSeek 的技術正從吉隆坡拉各斯被全球開發者採用，幫助中國科技繞過美國的硬體封鎖。亞洲新聞台則認為 V4 的到來是硬體與成本的「提點」。透過與華為昇騰晶片的深度協作，中國正實現從演算法到硬體的「自給自足」，這對中國 AI 產業的獨立性具有里程碑意義。

宏觀層面的博弈固然波瀾壯闊，但對每日寫代碼、調 API 的開發者來說，好不好用、穩不穩定，才是唯一的評判標準。在 Reddit 和 X 等社交平台上，全球開發者的「實戰體感」已將這場討論推向沸點。V4 發佈後，Reddit 和 X 瞬間成為技術拆解和行業博弈的前沿陣地。在 Reddit 上，開發者熱議長文本的穩定性。資深用戶 a9udn9 直言 V4 處理長文本的能力「簡直瘋了」（absolutely insane），在解析大型代碼庫時提供了巨大幫助。

用戶 Comfortable-Rock-498 也深有同感。他特意將測試推向極限長上下文，發現 V4-Flash 竟做到「零失誤」。SignalCompetitive582 指出，V4 帶來最大改變是讓 LLM 的運行情況從「受限於顯存」轉變為「受限於算力」。這意味著未來 AI 程式工具能提供更大量的訂閱額，「普惠價格」讓大規模商業自動化在經濟上變得完全可行。

InterstellarReddit 形容 DeepSeek 像「聞到水中的血腥味就立即出擊」（smelled blood in the water and struck immediately），認為其極致性價比將再度重塑美國 AI 市場。也有些冷靜聲音。CallMePyro 等用戶客觀指出 V4-Pro 在綜合品質上與 Claude 4.7 仍有差距，但建議大家至少試試 V4-Flash，與 Google Gemini 3 Flash 一較高下。

在 X 平台上，討論上升到架構創新、科技霸權乃至地緣政治的高度。技術專家 MZ（@myknz）發長文指出，美國實驗室如 OpenAI 和 Anthropic 目前更偏向透過「暴力參數算力」（Brute-forcing）來提升模型性能，而 DeepSeek 則代表透過「架構效率」（Architectural efficiency）實現突破的道路。他諷刺地指出，美國實驗室正「狼吞虎嚥」吸收中國公司如 DeepSeek、阿里雲及月之暗面貢獻的工程方案，但公司在公開場合散佈「中國偷竊」的說事來保護自己的

封閉模型。MZ 進一步分析，全球 AI 生態正處於一種虛假的「納什均衡」，即美國控制交易和高利潤率，並利用開源研發成果；而中國公司則透過持續開源確保全球開發者採用中國標準，從而繞過美國的硬體封鎖。知名博主 Lisan al Gaib 認為 V4 目前處於 GPT-5.2 或 Opus 4.5+ 的等級，雖落後頂峰閉源模型約 4 至 5 個月，但領先其他中國 AI 模型，下一個是 Kimi K2.

6。在 1.6 萬億參數規模下，V4 的重量級已與 GPT-5.4 相當。他還提到，相關技術論文詳細介紹了模型的訓練和技術架構，預測其他開源實驗室會採用這種在長上下文中表現優異的架構。當然，冷靜審視同樣不少。AI 工程師 Daniel Dewhurst 提醒大家要警惕官方給出的 Benchmark，認為在缺乏獨立評估前，這些華麗數據可能存在針對測試集的優化。

Lisan al Gaib 更直言 V4 看起來仍「半生不熟」（undercooked），在推理邏輯上相比 V3.2 並無本質飛躍。也有人提到 DeepSeek V4 在法律任務上目前表現很差。Sage Aurélius 則提醒人們不要被「純種開源」的熱情沖昏頭腦。他認為 DeepSeek 採用 MIT 協議是聰明的商業策略，即透過釋放強力模型搶開發者心智和數據，再透過付費服務收高額利潤，這是經典的「開源核心」（Open-core）模式。

而 DeepSeek 研究員陳德利在 X 上將 V4 稱為「心血之作」，並重申公司的願景：「AGI 屬於每一個人。」

北京 朝陽區 市場監督管理局 近日查處 全國首宗 冒用 DeepSeek 名義的案件，對涉事公司 處以 5000 元人民幣，約 HK$5450 的罰款。涉事公司為 北京 奧藍德 信息 科技 有 限 公司。這家公司 運營 一 個 網站，專門 推廣 一 款 名為 DeepSeek 本地 部署 軟件。然而，這家公司 與 DeepSeek 官方 並無 任何 關系。執法機關 調查 顯示，奧藍德 公司 自 製 軟件，這是 該 軟件 的 開發 主體，與 深度 求索 公司 無 任何 關聯。

奧藍德 在 涉案 軟件 的 下載 頁面、收費 頁面、安裝 頁面 等 多處，直接 使用 DeepSeek 字樣 及 官方 圖標。此外，這家公司 還 投放 競價 排名 廣告，在 百度 等 搜索 引擎 上 利用 DeepSeek 的 知名度 截 流量，用戶 搜 DeepSeek 第一個 看到 的 可能 就是 這個 山寨 貨。

數位取證鎖定違法證據

北京 朝陽區 市場監督管理局 依託 數位 取證 技術，運用 區塊鏈 取證 手法 固 定 了 所有 違法 證據，以 說 理 式 執法 文書 向 當事人 詳細 說明 了 違法 事 形 與 處罰 依據。執法機關 最終 認定，奧藍德 利用 用戶 信 息 不對 稱，借 助 DeepSeek 字樣 搭 便車、竊 取 流量 熱度 的 行為，責令 其 立即 停止 違法 行為 並 處罰 款 5000 元人民幣，約 HK$5450。

這並非 孤例。市場 監督 管理局 同 期 通報 的 五宗 AI 領域 不 正當 競爭 典型 案例 中，廣州 一家公司 同樣 冒用 DeepSeek 商標 被罰款 3 萬元人民幣，約 HK$32700，另有多宗 涉及 ChatGPT 的 仿冒 案件 被 查处。全國 首張 AI 冒用 罰單 的 落地，為 AI 領域 商業 競爭 劃 定 了 紅線，針對 AI 熱點 搭 便車 的 監管 正 態 化 執法。