摘要：
在大众眼中，潞晨科技是一家不知名公司。但其创始人尤洋，早先已凭借“90后教授”“加州伯克利博士”等头衔成为资本热追的对象。今年初DeepSeek爆火后，尤洋因质疑MaaS虚假繁荣被行业抨击。在更多小公司all in DeepSeek的当下，潞晨为何要放弃泼天流量？凤凰网科技《浪潮》对话尤洋，聊了聊其在AI爆发潮背后的思考。
今年3月，尤洋陷入了一场漩涡。
作为创业公司潞晨科技的创始人，尤洋曾因顶着清华学霸、伯克利博士、新加坡国立大学校长青年教授等头衔而在业内颇具名气。他还是一个90后，小红书活跃用户，技术控与“社媒活人感”在他身上实现了很好的融合。
争议的起因，来自尤洋公开质疑火热的MaaS（模型即服务）商业模式，称中小云厂商若部署开源大模型DeepSeek-R1“满血版”，每月亏损或达4亿元，这一看法与后续DeepSeek官方宣称的“理论利润率545%”形成了巨大反差，引发行业震动。
更为与业界格格不入的是，
3月1日，潞晨科技成为首个宣布停止DeepSeek API服务的创企，此时距离其上线DeepSeek API仅过去一个月。
凡此种种，被人们解读为了“和DeepSeek唱反调”，从而让尤洋本人遭受到了巨大的非议。
在陷入风波后不久，凤凰网科技与尤洋进行了一场对话，回忆风波中的争议话题，他依旧坚持着自己的想法。在其看来，MaaS业务需承担算力波峰波谷的成本压力，而客户对稳定性和延迟的高要求进一步挤压利润空间，“价格战肉搏”难以为继。
一直以来，尤洋在AI圈子里都不是小透明。其在博士期间开发的LAMB优化器曾被谷歌、微软等巨头采用，将BERT模型训练时间从3天缩短至76分钟，至今仍是行业标杆。2021年回国创立潞晨科技后，他又将技术优势转化为商业产品，推出分布式训练平台Colossal-AI和视频生成模型Open-Sora。
潞晨自创立之初也备受资本追捧，三年多的时间里已拿下6轮融资，且据尤洋表述，其手中仍握有TS（投资意向书）。
在尤洋看来，在中国市场，AI infra层的机会在于利用DeepSeek、通义千问等模型能力，在行业私有数据上做行业模型、企业私有模型。
“这个需求是真实的，账起码能算得清楚，利润也是可观的”。
与此同时，潞晨与其他AI infra层企业的最大不同，是还在自研视频大模型产品。但尤洋对视频大模型的思考不太一样，其认为视频大模型本质上是一个算力优化的生意。“未来3到5年，视频大模型为核心的多模态、世界模型会不断地发展变大。这个过程中，最重要的就是算力优化，要考虑如何去提升训练、推理效率，降低开发、推理成本，这就是AI Infra厂商最应该关注的事情”。
在一个相对清晰的发展思路之下，尤洋已经对潞晨的发展有了初步的规划，即做到 200 亿到 300 亿量级，然后上市。“目标非常量化，也很明确，就是达到 20 亿的收入”。
以下是凤凰网科技《浪潮》与尤洋的对话，经编辑发布：
“抨击MaaS模式，掉入舆论漩涡”
凤凰网科技：春节后那段时间大家都一窝蜂冲上去做DeepSeek API，那时候你在做什么？
尤洋：
我们也确实收到了很多DeepSeek相关需求，潞晨也迅速在训练、微调、推理等多方面都做了方案发布，包括和华为联合推出的一体机。
实际上线验证了MaaS业务，虽然有很多用户，但目前确实不是一个好的商业模式，所以决定集中资源、聚焦高创新业务，拒绝盲目跟风和低效投入，加速核心产品迭代。
凤凰网科技：潞晨现在有哪些核心业务？
尤洋：
主要是三块，大模型开发和部署平台，旨在最大化提升AI大模型的后训练和推理部署效率，打造AI算力版DataBricks；大模型企业私有化部署和一体机，用DeepSeek和通义千问等世界一流大模型的能力，基于高质量私有数据，为企业开发/部署私有模型和行业模型；布局未来，坚信视频生成大模型是世界模型和多模态模型的核心，基于Open-Sora打造效率最高的视频模型及商业产品。
凤凰网科技：你也不是第一次给MaaS模式算账，觉得不是一个好的生意模式，你觉得为什么近期这个话题突然热了起来？有什么变化发生了吗？
尤洋：
对，目前依旧不是，所以潞晨撤掉了MaaS业务。热度起来，一方面确实各家都在接入DeepSeek，另一方面DeepSeek也进一步开源了新内容，本身会有热度和讨论。其中涉及了盈利测算，网上许多人认为和我的观点相差很大，就引起了讨论。
我对DeepSeek没有任何贬低，DeepSeek出圈前，2025年1月2日我就在微博上说过DeepSeek是中国最好的模型。我最开始就是抨击那些倒卖DeepSeek API去赔本赚吆喝的中小云厂商，然后吹嘘自己推理快10倍。在网上被解读成跟DeepSeek去对立。一些厂商会精选特别好看的性能结果发布，我们2月初就已在较真实场景下评估，当然具体的数值随着全世界一起优化探索迭代，对某个特定模型肯定会越来越好，但是我觉得站在2025年初的角度，中小型云厂商不太可能通过MaaS赚到钱。
凤凰网科技：你们在真实场景下评估的结果怎么样。
尤洋：
具体的推理吞吐速度，其实是有许多影响因素的。首先，输入输出序列长度变化的话，吞吐率的变化是很大的，我用的是更现实的情况。因为在实际用的时候，输入输出的序列长度是不会太短的，一长它的吞吐率就下来了。
第二，真正在线服务用户的时候，有的用户在做多轮对话，有的用户在做翻译，有的用户在做摘要，他们的任务也是非常复杂的。
第三，很多情况还需要联网，联网的话要读很多网页，那输入输出序列就更长了。这三个因素加起来后，我那个跑分指标其实已经算是不错的了。
第四，不同规模的厂商，可选择的方案也不同。比如DeepSeek官方发布的推理方案，最小部署资源需要数百张高速互联的H800。对中小厂商来说，MaaS后续可能有上百个模型在运行，每个模型的最佳方案和所需资源可能都不一样，在价格战的情况下，是否为每个模型都做这样的投入需要谨慎。
第五，研究推理优化的门槛，相比训练等还是低得多的。每个大学实验室、公司，有1台服务器就可以做。以DeepSeek的热度，全世界在一起优化探索迭代，具体数值上会随时间有变化。
当然，肯定会有人宣称通过倒卖DeepSeek API盈利了之类的。肯定也有人会做一些FP4量化蒸馏剪枝之类的工作，就是测一些比较美好的数据。
但售卖DeepSeek等标准开源模型API的MaaS业务，现阶段不是最适合市场的一种产品形态，它承担了全产业链的亏损。这种产品形态只适合用户去做测试，但是用户一旦真的想做一个AI App，对稳定性、延迟的要求是非常高的。但是MaaS这种产品卖的是按需token，任意客户任意时间的波动需求都必须时刻满足，不会管供应商后端的机器利用率。比如当前有10万人的请求在用这么多机器，可能过5分钟调用量就变小或变大，因为如果我的MaaS下游接入了很多App，随时都可能有很多用户的调用变动。但我为了容纳高峰保障MaaS服务的商业稳定，机器要能容纳最高峰，低谷还是得放着，成本还是高峰那么多，因为我的算力不管是租还是自建，算力成本都是随时间稳定产生的。
凤凰网科技：所以你怎么看DeepSeek公开的那个利润率？
尤洋：
DeepSeek是很优秀的团队，做出了很好的成果，开源分享了许多内容，也给出了545%的成本利润率，但其实你细读一下，它也做了很多假设，它自己都说是理论营收。如果要做成一个稳定性很好的商业版MaaS的话，实际上基本是不可能达到的。
DeepSeek把它的App、网页版加上MaaS混在一起来统计，能收费的只是其中一部分。另外让To C的网页端、App，用户等个一二十秒钟勉强可以接受。但是我感觉最好不要让用户等待超过15秒，因为我问一个问题，15秒还没回复，或者直接崩溃，你可以想想用户体验好吗？春节的时候大家用DeepSeek，它连这个需求都满足不了，更别说商用MaaS了。To B的MaaS要求会高得多，下游应用企业不会接受上游MaaS供应方没有基本的可靠性，导致自己的下游业务随时崩溃。
凤凰网科技：DeepSeek本身也不是一家追求服务质量的公司。
尤洋：
当然，DeepSeek也没有把自己说成MaaS，用户体验也不是它的最高优先级，用户愿意等1小时或第二天再试也行。目前DeepSeek的情况跟很多模型企业，尤其是使用开源模型部署MaaS的第三方企业还不太一样，因为官方服务能力是供不应求的，用户对它体验的容忍度也不同，它的平台是基本稳定的有超负荷的用户需求打满硬件资源，也不需要覆盖业务的全部成本，所以它很适合MaaS模式。而且DeepSeek也不把自己定为Infra/MaaS厂商，可能也不想去赚这个钱。我觉得DeepSeek完全没必要去关心这个东西的线上体验怎么样，就是把模型训好。反正把模型都开放给大家，哪个想赚钱就拿走，它就专注于做AGI。
凤凰网科技：你觉得中小云厂商和DeepSeek面临的情况完全不同？
尤洋：
这些中小云厂商使用开源模型，真正面向B端提供MaaS的时候，它的要求是非常高的。一旦考虑用户体验，考虑B端对延迟和稳定性的要求之后，就必须得有足量的机器，满足业务需求的忽高忽低。比如我的客户们虽然当前日均输出1000亿个token，但我可能得准备输出4000亿到5000亿token能力的机器，才能保证客户们的业务运行都很稳定。同时，每家都在提供同样的模型API，客户几秒钟内就能在不同厂商之间切换。导致MaaS厂商不仅要满足高要求，还需要相互卷价格。
虽然有全世界一起优化来降低推理成本，包括DeepSeek官方也给出了很高的利润率，但对于MaaS来说，关键在于大家能否自己直接复现达到理论盈利上限。以及在大家都获得优化降本的情况下，售卖DeepSeek等标准开源模型 API的MaaS业务，能否脱离当下的价格战？
其实很简单就可以验证：如果MaaS是好的商业模式，大家都在挣钱，为什么各种大小云厂商，比如阿里云、火山云、优刻得、并行科技、首都在线这些全都要在卖MaaS API的同时，要再费力气去推私有化的一体机和专属实例。因为一体机和专属实例是客户独占的，是稳定和不亏损的。
凤凰网科技：这个生意如果换大厂来做可能更好理解，亏损换规模。
尤洋：
大厂的优化手段和可选方案可能比中小型厂商会更好一点，也更可能收回更多成本。况且他们还有长远的战略性布局，完全可以承受一时的亏损。
比如腾讯有微信，最近元宝快速增涨到了App榜单第一，字节有飞书、抖音，百度有搜索，即使短期内亏损几十亿，它们日后通过这些超级App和其他业务，是可以消耗很多token的，再通过一些额外付费或整体业务考虑，就把这个亏损补回来了。
但初创企业即使融了几个亿，可能还没大厂一个月的营销推广费高。我觉得只使用第三方开源模型以当下的MaaS模式卖API的话，肯定是亏的。如果它作为一个功能点提供到其他产品里，最终通过那个产品赚钱，是有可能的。
凤凰网科技：潞晨作为一个创企，如何保证不被大厂射程扫中？
尤洋：
我们不是MaaS厂商，把我们叫成AI基础设施厂商或者AI基础软件厂商比较合适。我跟大厂也没有任何竞争，我创业如果去跟它们直接竞争，完全是“自杀式创业”。
我们现阶段主要产品就两个。一个是我们的算力平台，或者也叫大模型开发+推理平台。第二个产品就是帮一些中小型企业去做大模型私有化。他们的数据甚至不能出自己的公司，我们就提供一套大模型私有化的开发+推理的工具软件。需要机器的话，再把我们的一体机一起卖给他们。
我觉得在中国市场，利用DeepSeek、通义千问的能力，在珍贵的行业私有数据上去做出行业模型、企业私有模型，再用云算力或者一体机帮企业高效地部署起来。这个需求是真实的，账起码能算得清楚，利润也是可观的。
凤凰网科技：DeepSeek之前发了一些开源项目，你怎么评价这些开源？
尤洋：
