DeepSeek V3 0324
昨天 DeepSeek 低调发布了 V3 0324，除了小圈子里的尝鲜，更多的人没有什么反应，资本市场也没有。
似乎大家预期的是 V4，或者 R2。预期这个东西很奇妙，0 的时候大家预期是-100,1 的时候预期是 100。即使 90，也是低于 100 的。
但 DeepSeek V3 0324 真的很强，最重要的是代码能力的大幅度提升。之前这块儿，很长时间是 claude 3.5 sonnet 一枝独秀的，后来有了 3.7 sonnet.
但现在有了 DeepSeek V3 0324。看这个测评：
老外的测评：
AI Coding 是 AI 最先落地，落地规模最大的，对未来产生的影响也是最大的一个场景——互联网/移动互联网都是建立在代码之上的。
对我们这个应用的超级大国，接下来构建应用的速度提升了 100 倍，意味着什么？
对 AI 来说，代码生成的能力的提升，意味着可以为AI 自己创造工具了。
之前大家觉得 claude 3.5/3.7 sonent，不仅仅代码生成稳定，而且审美在线，生成的网页/SVG 都很看，一直要要领先，即使 DeepSeek R1 也没有这么好看。
但从 DeepSeek V3 0324 开始，DeepSeek 团队掌握了提升代码能力，提升审美的方法，猜一下，大概率和 R1 有关系，产生了一些之前没有的数据。
并且，看看成本下降巨大，这是 AI 普惠的重要条件之一。看对比：
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模型
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输入价格 (美元/百万Tokens)
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输出价格 (美元/百万Tokens
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DeepSeek-V3-0324
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0.27 (≈2元人民币)
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1.12 (≈8元人民币)
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Claude-3.7-Sonnet
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3 (≈22元人民币)
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15 (≈108元人民币)
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GPT-4.5
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75 (≈540元人民币)
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150 (≈1080元人民币)
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从价格对比来看：
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• DeepSeek-V3-0324的价格最为经济实惠
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• Claude-3.7-Sonnet价格居中，但比DeepSeek高出约10倍
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• GPT-4.5的价格最高，输入成本是Claude的25倍，输出成本是Claude的10倍
面对能力接近，成本只有十分之一，开源没有任何使用限制的 AI 模型，我们能做什么？
AI 应用的思考
之前看到过一个理论，创新技术的三个阶段：新技术创造-精英服务-平民化
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1.
创新垄断期（精英创造阶段）
技术革命初期，创新活动高度依赖知识密集型投入。AI发展呈现"分层技术"特征，核心算法突破仍由顶尖科研团队主导。
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2.
价值捕获期（服务精英阶段）
新技术商业化过程中，受益群体呈现"倒金字塔结构"。AI 几乎先给少数人使用，例如现在的 KOL 等。
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3.
普惠扩散期（平民化阶段）
当技术基础设施成熟后，更多人的使用。一些典型的特征，能力提升，成本降低，生态开放。DeepSeek 全部具备。
当下，主要是在第二个阶段，快速的朝着平民化方向发展。
这个时候要做的是什么？供应链的一端已经成熟，未来的方向也明确了。需要更多的应用扎进更多的场景里。
这一场革命的特点，从供给侧开始，中间“套壳”，一环接一环，逐渐的扎进用户的场景里。
而不是反方向。AI的提升，尤其是现在 AI Coding 的巨大提升，并不是明显的需求牵引。
表面上看起来，像是创新技术创造了“新的需求”，本质上是已有的需求，有了更加高效的实现方式。
这时候需要的不是去和用户说用 AI 解决这个如何，解决那个如何？这种底层技术带来的代替的升级，用户的感知并不直接。最好的方法是，借助应用开发效率的提升，更快速的尝试。直接把解决的效果展示给用户，让用户自己去感受，然后 Wow 。
我最近 Lovable 用得很多，它是一个 AI 应用开发平台。我用得最多的场景是作为和业务的老师沟通的工具。大大提到了效率：快速的做出原型，是不是想要的，哪里符合，哪里不符合，一目了然，一图胜千言，一个快速搭建的 AI 原型胜过万言。
对于应用的机会在哪，我觉得核心就是扎到场景里。以前因为供给技术的问题，不得不削减需求的棱角，把需求模糊的归类，这样提供一个应用，做一个网站。
但现在技术侧没问题了，可以更深的进入需求的场景，还原倍削减的需求棱角。可能叫长尾需求也不合适，本质上是时代变了，每一个需求都值得被满足。
比如 Lovable 、 Monica 都是一类产品，可以拆分出来很多的场景，做到极致，哪怕只有 1000 个用户，也能生存。
AI 时代，每一个需求都将会被满足。
