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      開個腦洞:如果DeepSeek和Kimi們合并

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      從MLA注意力機制到Muon優化器,從國產芯片適配到全球市場開拓,DeepSeek與Kimi在16個月內多次技術路線迎頭相撞,兩家公司的互補性正在構建中國大模型的事實標準。本文假設性探討:若這兩家開源巨頭合并,將如何重塑技術底座、商業格局與全球AI競爭態勢?

      ———— / BEGIN / ————

      1854年,倫敦。

      邁克爾·法拉第在皇家研究所的地下室中撒下鐵屑,輕敲紙板。

      鐵屑在看不見的磁場里排列成優美的弧線,他將這些弧線稱為“力線”,一種全新的物理學語言就此誕生。

      同年秋,威廉·湯姆遜在格拉斯哥大學寫下一組偏微分方程,用嚴密的數學語言重寫法拉第的直覺,把“場”納入牛頓力學的分析框架。

      湯姆遜相信,唯有方程,才能讓自然規律被真正理解。

      這兩種理解世界的方式,在整個維多利亞時代既競爭又互哺,讓電磁學在半個世紀內完成了三級跳——從實驗室猜想,到數學精確描述,再到工程化——最終催生麥克斯韋方程組,成為第二次工業革命的基石。

      一個半世紀后,相似的劇本在中國AI領域悄然重演。

      2026年4月20日,月之暗面發布Kimi K2.6。

      四天后的4月24日,DeepSeek開源V4。

      兩個萬億參數級開源模型在同一周落地,包攬全球權威開源模型榜單前兩名。

      這是兩家公司在過去16個月里又一次技術路線迎頭相撞。

      技術撞車撞到第N次,單純的比較已然疲乏。

      就在日前,X上出現了一則好玩的提問,配著一張梗圖:如果DeepSeek和Kimi等中國開源公司合并,OpenAI和Anthropic CEO會是什么反應?


      仔細想想,在中國互聯網史上,其實這一追問并不突兀。

      從2012年優酷與土豆的世紀聯姻起,每隔幾年,同一賽道的前兩名便會在資本與巨頭的意志推動下,從相殺走向相愛,把內耗轉為合力,去應對外部更大的戰場。

      DeepSeek與Kimi們會走進這條河流嗎?

      我們今天就開個腦洞:假如它們真的合并,會發生什么?

      技術互嵌:一個平視硅谷的全棧底座

      DeepSeek與Kimi們技術路線的高度互嵌,是探討合并假設的基本前提。

      假設合并,第一個產物就是一個覆蓋“訓練—推理—部署—應用”全鏈條的模型平臺。

      首先,DeepSeek與Kimi們在架構層面的互嵌已深入骨髓。

      DeepSeek在V3中首創的MLA注意力機制,通過低秩壓縮大幅削減KV緩存占用,解決的是長文本推理中“內存即成本”的根本困境。2025年7月,Kimi發布萬億參數開源模型K2,直接采用MLA并將其擴展至萬億參數規模,證明這條技術路線規模化可行。

      到2026年4月,劇本反轉。DeepSeek發布V4,一項關鍵升級是用二階優化器Muon替換沿用十年的Adam優化器。Muon的有效性,正是Kimi在K2訓練中首次在萬億參數規模上驗證,并由Kimi團隊系統性地公開了技術經驗。

      其次,在能力層面,它們分工清晰、價值有很多互補的地方。

      DeepSeek V4把單token推理算力壓至V3.2的27%,KV緩存壓縮至十分之一,百萬token上下文從技術演示變為普惠基礎設施。Kimi K2.6則聚焦長程任務執行與Agent集群,支持300個子Agent并行協作、4000次工具調用、13小時不間斷編碼。OpenRouter數據顯示,K2.6發布后躍居調用榜首,DeepSeek緊隨其后,兩家同時進入全球前五。

      多模態方面,Kimi K2.6是全球開源前五中唯一支持圖片與視頻理解的模型;DeepSeek在高階推理、數學與代碼評測中持續領先。二者在這一領域存在高度互補性。

      最后,在硬件生態上,這兩家的選擇高度一致。

      DeepSeek V4明確下半年將支持華為昇騰950,技術棧不再只依賴英偉達CUDA,而是開始同步支持華為。Kimi模型采用對國產芯片更友好的INT4量化技術,新發布的Prefill-as-a-Service技術更是支持國產芯片和已有英偉達芯片,降低對CUDA生態的依賴。如果是一家公司的話,在國產模型和國產算力的對接上會更有效率。

      以上三個層面合在一起看,DeepSeek在過去一個時期側重解決“模型夠不夠便宜”,Kimi則側重解決“模型能不能干重要的事”。合并后的平臺將因此同時具備極致推理效率與深度生產力嵌入能力,可以直接對標OpenAI與Anthropic的閉源模型加產品矩陣。

      技術互補是現象。更根本的原因在于人。DeepSeek與Kimi的兩位創始人都信奉第一性原理,底層思維如出一轍。

      梁文鋒的底色,是一位量化工程師。他浙大畢業,沒有留學背景,扎進量化投資靠算法交易完成資本積累,再投入AGI研究。這條路教會他一件事:把問題拆解到底層,重新計算每個環節是否冗余,用最少資源達成同樣結果。他選擇開源的理由也源于同一邏輯——“在顛覆性的技術面前,閉源形成的護城河是短暫的。”語氣平淡,邏輯鋒利。

      楊植麟的底色,是一位可計算學派的篤信者。清華本科,CMU博士,求學期間以Transformer-XL等工作建立學術聲望。他用六個字定義大模型的本質:“壓縮產生智能。”在他看來,只要找到更優的壓縮方式,用更少的token表達同等信息密度,就能在算力受限下持續逼近更高智能。他以等差數列作比:一萬個數字,最理想的壓縮只存儲規律和首尾兩項,其余皆可還原。他要找的,就是大模型里的那條“等差規律”。

      一個用工程逼近極限,一個用邏輯逼近本質,殊途同歸。

      這正是DeepSeek與Kimi技術互嵌所以發生的根由。

      一項產業事實正在浮現:它們正在共同構建一套標準開源技術棧——MoE架構、MLA注意力、Muon優化器、多模態能力、Agent框架、國產芯片適配。開源模型在實際調用量快速提升,說明這套技術棧正在成為中國大模型的事實標準。

      也就是說,假如DeepSeek與Kimi們合并,誕生一個平視OpenAI與Anthropic的全棧技術底座只是下限。兩種計算精神的深度碰撞,將大幅推升大模型開源世界的進化速率。

      商業合流:算力、收入與出海的敘事主權

      技術互嵌已然夠深。但如果只停在技術層,合并的價值只兌現一半。兩家公司面臨的商業瓶頸高度一致:算力不足,收入體量偏小,全球化敘事分散。

      先看算力。DeepSeek在V4定價說明中寫了一句:“受限于高端算力,目前Pro的服務吞吐十分有限,預計下半年昇騰950超節點批量上市后價格會大幅下調。”Kimi內部則流傳一個說法:“制約業務發展的只有算力,現在至少還有10倍的需求沒有被滿足。”

      合并之后,芯片采購、機房建設、國產適配的投入不再重復,對英偉達、華為等供應商的議價能力隨之提升。更重要的是,統一技術棧意味著國產芯片只需適配一套標準,生態碎片化成本大幅壓縮。

      再看收入。

      Kimi K2.5發布后20天內收入超過2025年全年,海外收入已超越國內,付費用戶月環比增速超過170%。K2.6發布時,API輸入價格從每百萬token 4元提至6.5元,漲幅58%,這是K2系列上線以來的首次漲價。

      DeepSeek則以“價格屠夫”著稱,V4 Pro輸入每百萬token 12元人民幣,到5月結束之前還限時打2.5折,僅3元。極致低價快速俘獲了開發者,也壓縮了盈利空間。

      如果采用統一價格體系、持續且合理的成本下沉,有助于中國開源模型從互相壓價轉向協同定價,在國際市場建立更穩固的價值錨點。

      出海方面,Cursor套殼Kimi K2.5,Cloudflare引入Kimi作為主力模型,Perplexity將Kimi列為唯一引入的中國模型,日本樂天基于DeepSeek開發Rakuten AI 3.0。兩家在海外已各自建立了初步的用戶心智據點。

      合并后,統一品牌和開發者關系將降低海外認知成本,避免兩個中國開源模型在同一生態位上彼此消耗。一個更強的統一品牌,在海外市場與云服務商、芯片廠商和頂級企業客戶談判時,議價空間和合作條款的主動權將完全不同。

      人才棋局:以長期技術愿景凝聚頂尖研究者

      DeepSeek與Kimi是中國AI創業賽道中人數最精簡、人才密度最高的兩家公司,也都承受著大廠精準的挖角壓力。

      過去一年,DeepSeek被系統性挖走了至少五位核心成員,覆蓋了基座模型、推理、OCR、多模態四條核心技術線。Kimi在2025年年中經歷長達半年的技術靜默期,同樣遇到員工流失。

      兩家團隊的技術氣質也很相似。

      雙方都重視底層關鍵技術的研究:DeepSeek脫胎于幻方量化,工程優化與成本控制文化濃厚;Kimi由清華與CMU學術背景的研究者主導,學術探索與前沿創新氛圍濃厚。

      假設得以合并,將形成覆蓋量化工程、學術研究、產品落地的復合型團隊,在優化器、注意力機制、殘差連接等底層領域的研究深度,可以更好的與OpenAI和Anthropic的研究部門正面抗衡。

      一個更大的合并平臺,能為頂尖研究者提供更具吸引力的股權空間與長期技術愿景。當公司體量接近或超過OpenAI與Anthropic的估值水平時,被字節、騰訊、阿里以高薪逐個擊破的風險將顯著降低。

      這也是合并假設的一個重要隱喻:大模型創業總要面對人才掐尖的現實。與其讓大廠一顆顆拔掉核心棋子,不如把棋盤做大。

      資本拼圖:消弭技術實力與商業估值之間的巨大折價

      從資本層面看,兩家公司的融資節奏同樣呈現清晰的互補性。

      DeepSeek此前從未引入外部資金。2026年4月首次開啟外部融資,估值從最初至少100億美元一路飆升至超200億美元。融資這扇門被推開,意味著外部環境的壓力已超過對內部獨立性的堅持。

      Kimi則在2025年末至2026年初完成三輪融資,估值從43億美元躍升至180億美元。3月26日,彭博報道月之暗面正在考慮赴港IPO,同步進行一輪最高10億美元的融資。

      兩家的資本畫像由此形成對照:一方初次向外開放,但估值中樞模糊;一方已證明付費模式的可行性,但同樣被算力資源鉗制了規模。這種互補性,構成了合并談判桌上關于估值空間博弈最具分量的籌碼。

      合并后的估值,則要從全球AI定價坐標中尋找參照。截至2026年4月,OpenAI投后估值已逾8500億美元,Anthropic一級市場估值達3800億美元(最近在未上市股權交易平臺的價格甚至炒到突破1萬億美元,反超了OpenAI)。反觀DeepSeek與Kimi,即便將雙方當前估值簡單相加,也不及Anthropic的二十分之一。

      懸殊的差距背后,映射的正是兩家公司因各自受制于技術棧、資源能力與商業模式的不完整性,其技術實力與商業估值之間的巨大折價。

      統一牌桌:從開源模型攪局者到規則制定者

      在全球AI格局中,中國開源模型已成衡量全球硬件進步的標尺。一如Meta最新模型Muse Spark的官方博客中,對比基準直接列出DeepSeek與Kimi;再如黃仁勛在英偉達2026年GTC演講中,用DeepSeek R1和Kimi K2.5展示下一代Blackwell Ultra芯片性能

      但海外開發者社區面對的是一個“中國開源模型群像”,而非一個清晰品牌。統一品牌、統一API、統一技術路線圖,將大幅降低全球開發者的認知與遷移成本。

      具體到DeepSeek與Kimi,二者的雙頭并進帶來了關注同時,也存在顯著的戰略敘事的分散與模糊問題。合并有機會將中國開源模型的聲音集中為一個更清晰的品牌。

      此外在生態對抗層面,硅谷正在快速走向封閉。OpenAI不再公布訓練細節,Anthropic與Google的核心方法諱莫如深。Meta雖以Llama系列維持開源敘事,技術透明度已遠不及中國公司。

      DeepSeek與Kimi的技術報告與開源代碼,構成了全球開源社區最重要的公共知識資產。多次技術撞車,表面是競爭,內里是開源生態的正向循環。這種技術擴散,在硅谷頭部公司之間幾乎不可能發生。合并后,這種協同將從暗中的默契轉化為明面的體系,對全球開發者的吸引力將進一步放大。

      定價權層面,兩家中國公司各自為戰時,實質上在互相壓低對方的商業價值。統一價格體系與開發者生態,中國開源模型才能真正從攪局者轉變為規則制定者。

      難以逾越的高墻:假設很美好,但合并幾乎不可能

      邏輯推到最后一步,必須面對一個事實:合并幾乎不可能發生,我們只是開個腦洞。

      首先,創始人獨立性是第一堵墻。

      梁文鋒與楊植麟都是技術基因極強的創始人,各自帶出一支戰斗力飽滿的團隊。

      DeepSeek此前完全不拿外部融資,靠幻方量化自有資金燒至今日。

      梁文鋒的獨立性,投資圈有目共睹。一位接近他的人評價:“這不是一個出得起價就能進的標的,錢在梁文鋒的篩選標準里,是最不重要的那一項。”

      楊植麟在三個月內將公司從估值低谷拉升至180億美元,經歷了完整的V型反轉。

      兩個廣東人,相差八歲。

      一個從量化圈殺出,一個在學術界登頂。要讓任何一方在合并中屈居次要地位,幾乎無望。

      其次,股東利益難以協調。

      騰訊參與Kimi多輪投資,又正接觸DeepSeek;阿里同時出現在兩家投資名單中。大廠的戰略投資,本質是兩邊下注,而非促成一家獨大。若強行推動合并,騰訊與阿里在AI賽道的布局靈活性將被大幅削弱。

      更關鍵的是,DeepSeek此前從未引入外部資本,梁文鋒對公司的控制權近乎絕對。Kimi方面已歷經多輪融資與多元股東,治理結構遠比DeepSeek復雜。

      更關鍵的是,監管審查可能不會放行。兩家合并后或將占據中國開源模型的主導地位,開源賽道上的其他獨立大模型公司或將被瞬間邊緣化。反壟斷審查即成難以逾越的一關。中國AI所需要的,是一個健康的競爭生態,而非一個開源領域的巨頭。

      另外還有一條更深層的原因。競爭本身就是最高效的創新機制。回看這16個月,多次技術撞車恰恰印證:競爭加速創新。這種追趕若變成一家公司的內部迭代,反而可能喪失外部壓力催生的緊迫感。硅谷的OpenAI與Anthropic也在互相刺激,雖然閉源,競爭邏輯并無二致。

      開源生態的多樣性遠比統一性重要。全球開源模型需要多條技術路線并存,一旦中國只剩一家開源巨頭,技術路線一旦走偏,整個中國開源生態便有傾覆之險。多一棵樹,便多一份抗風險的能力。

      結語:競爭即進化

      百余年產業史反復驗證著一條規律:最強大的系統,并非將所有零件塞入同一臺引擎,而是讓不同的引擎在同一片海域中互為燈塔。產業真正的成熟,不是所有公司合并成一個巨無霸,而是多家公司在競爭中相互學習、共同進化,最終形成比任何單一公司都更強大的生態力量。

      全球AI競爭已從單一技術比拼升維為生態對抗。在這場對抗中,中國不需要一個開源領域的超級巨頭,而需要幾座相互映照的高峰。它們是對手,亦是彼此最好的參照系。

      一如法拉第的力線與湯姆遜的方程,一個用直覺觸摸世界的形狀,一個用邏輯推演真理的骨骼,最終在麥克斯韋方程處合流,卻從不曾合并為一人。它們各自獨立,才讓彼此的光芒有了可被丈量的參照。

      在通往AGI的漫漫長路上,單槍匹馬或許能走得很快;但只有那些愿意與同行者分享火種的隊伍,才能穿越大雪封山的無人區。

      本文來自公眾號:錦緞 作者:穆陽

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