除夕前夜，国际金融市场见证了龙年收官、蛇年启幕这一“惊蛰”时刻。
从DeepSeek-R1模型到Janus-Pro模型的蛇年首战，直逼全球科技权力重构。
“我不是美国科技泡沫的掘墓人，但AI革命的下半场已启幕。”DeepSeek-R1如此自诩。
如果说上半场是全员狂热挖掘金矿，那么下半场就是精酿啤酒师的竞技场——比拼的不再是铲子的数量，而是谁能用更少的麦芽，酿造出更香醇的黑啤。
从“烧钱信仰”到“效率革命”，市场对这些AI公司的高估值正逐渐产生怀疑。
DeepSeek-R1的崛起或许证明，AI的未来，更取决于算法的创新与效率的极致提升。
资本震荡
“从斯坦福到麻省理工，DeepSeek-R1几乎一夜之间就成了美国顶尖大学研究人员的首选模型。”硅谷投资机构a16z合伙人Anjney Midha说。
1月27日，英伟达下跌16.97%，市值蒸发近6000亿美元；数小时后，DeepSeek-R1工程师在Hugging Face平台开源了Janus-Pro模型，其性能超过了美国人工智能研究公司OpenAI的DALL-E3模型。
其他科技巨头亦未能幸免。微软股价下跌2.14%，阿斯麦（ASML）下跌-5.75%、AMD下跌6.37%。
从技术奇袭的时间线来看，这场颠覆分为两波：第一波始于1月20日， DeepSeek正式发布R1模型，并同步开源模型权重，其性能对齐OpenAI-o1正式版。
据披露，训练DeepSeek-R1模型的成本仅为557万美元，远低于同行，且性能对标OpenAI的GPT-4o。
1月27日，DeepSeek进一步推出iOS应用，并迅速超越ChatGPT官方应用，登顶苹果商店。
业界惊叹，DeepSeek-R1性能指标在多个关键领域，全面超越了现有的尖端AI模型，包括OpenAI的GPT-4.5和Anthropic的Claude系列。
第二波震撼则来自Janus-Pro模型。
北京时间1月28日凌晨3点，DeepSeek在Hugging Face平台开源了这款多模态模型。
根据GenEval（以对象为中心的框架，用于评估文本到图像生成模型的对齐能力）测算，Janus-Pro模型的准确率达84.2%，显著超越DALL-E3的79.7%。
这一结果直接击穿了市场的心理防线。
机构分析师在致客户的报告中指出，美国股市的支柱是以科技巨头为代表的大型科技股，而这些科技股的估值高度依赖AI行业的乐观预期。
DeepSeek的崛起引发了一些质疑，但该公司可能成为动摇AI乐观情绪的关键变量。
技术革命
猝不及防的成本碾压与开源闪电战，一度让华尔街怀疑“烧钱”信仰。
DeepSeek-R1通过动态路由算法压缩80%的冗余计算，训练成本仅为硅谷同行的1/10。
Janus-Pro模型采用“语言模型+校正流”架构，推理成本低至闭源模型的1/10，且支持英伟达H800等非顶级芯片运行。
据介绍，Janus-Pro是一个集成了图像生成、文本生成和语音理解的多模态模型，能够在多个输入和输出类型之间进行高效转换。
开源生态的“降维打击”颇具震慑力。全球开发者贡献代码使该模型的推理效率每小时提升0.3%。
商业替代也在加速。Adobe设计团队已测试用Janus-Pro替代DALL-E 3，成本下降了76%。
Janus-Pro的开发基于DeepSeek-R1的核心优化技术，其训练成本显著低于传统多模态模型。
OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼在社交平台X上发文称，DeepSeek的推理大模型R1是一款令人印象深刻的模型，尤其是考虑到其性价比。
他认为，有新的竞争对手加入，着实令人振奋。
随着AI技术的进步，人工智能算力需求将比以往任何时候都更加重要，奥特曼最新言辞亦为英伟达等算力提供商长期利好埋下伏笔。
逻辑颠覆者DeepSeek-R1的威力在于，它证明了AI模型不需要依靠堆积的算力就能取得卓越的性能。
靠着惊人的算法优化和资源利用效率，DeepSeek-R1以极低的成本实现了与OpenAI等巨头相媲美的AI能力。
这就像在告诉人们：你不一定需要一台超级计算机来玩AI游戏，一台优化好的笔记本可能就足够了。
这种颠覆不仅是技术上的突破，更是对AI产业投资逻辑的重构。
市场开始质疑，之前对AI需求的预期是否过于乐观，以及是否存在一个AI科技泡沫。
AI下半场
从“算力军备竞赛”转向“算法效率革命”，DeepSeek-R1的出现或昭示AI革命下半场启幕。
DeepSeek-R1的横空出世，打破了硅谷“堆算力、拼资本”的传统路径。
其仅用557.6万美元和2048块英伟达H800 GPU便完成了性能对标GPT-4o的模型训练，推理成本更是低至每百万Token 0.14美元（OpenAI为7.5美元）。
那么，DeepSeek的“AI大脑”如何更聪明、更省力？
