尽管DeepSeek在人工智能领域声誉卓著，却因其API定价过低和频繁的降价促销，被普遍视为盈利能力不足。例如，DeepSeek近期宣布，自6月1日起，其最新旗舰模型的API价格将永久下调75%。然而，这一举措背后蕴含着一套深远的战略考量。
亚马逊AWS新加坡区域生成式AI技术负责人吉里什·迪利普·帕蒂尔在一篇文章中提出，DeepSeek正以低价作为核心策略，旨在颠覆整个AI产业链，削弱英伟达、SK海力士、三星、美光等当前主导者的地位，甚至为中国企业在部分市场提供替代机会。他估算，由此带来的市场机遇可达10万亿美元。
这篇文章迅速在国内外AI社区引发热议，获得了包括谷歌首席执行官皮查伊关注的知名AI博主罗汉·保罗的高度认可。吉里什凭借其在AI全栈领域的深厚积累，得以从底层技术、硬件、云服务、开发者生态乃至商业模式等多个维度，对DeepSeek的策略进行细致分析。
DeepSeek的“低价”不同于传统竞争中的流量战，它更像是一种“解绑”策略，旨在让AI应用摆脱对特定高端硬件的过度依赖。从V3到V4，DeepSeek通过优化模型记忆和推理效率，实现了显著的资源节约。例如，DeepSeek V4的KV Cache仅占用5.48GB HBM，远低于同类模型所需的数十GB，这得益于其MoE、MLA、DSA、CSA、HCA等多项创新设计，将长上下文处理转化为可高效压缩、转储和加载的系统工程。
KV Cache占用空间的显著减少，意味着模型推理可更多地依赖性价比更高的SSD、NAND闪存、LPDDR内存等存储介质，从而降低对昂贵HBM的需求，也间接减少了对英伟达GPU的依赖。当前，由于HBM供应紧张，高端GPU订单交付周期极长，甚至超过了特斯拉芯片短缺时期的汽车交付周期。
DeepSeek的这种策略为中国AI产业链带来了巨大的机遇。国产芯片厂商无需正面追赶英伟达的顶级GPU，而是可以在DeepSeek模型所创造的更低显存需求、更适应长上下文、更易于分布式运行的场景中找到突破口，从而为国产GPU、存储厂商、服务器厂商和异构计算框架提供了广阔的适配空间。这使得英伟达、SK海力士等此前因AI硬件需求激增而收益暴涨的企业，其市场优势将被分散，国产厂商有机会在推理、缓存、存储、调度等环节深度参与。
DeepSeek的API定价策略也印证了这一点。其V4 Pro模型最新的输入token价格降至每百万0.435美元，缓存命中更是低至0.0036美元，远低于竞争对手。有观点认为，这并非亏本促销，而是DeepSeek生态策略的一部分。在梁文锋首次融资时，他就明确要打造健康的商业模式，其低价API旨在以极低的试错成本吸引大量开发者、企业和硬件厂商围绕其技术体系进行适配和投入，从而构建起一个庞大的生态系统。届时，DeepSeek将从基座模型公司转型为AI基础设施公司，负责制定标准并定义产业方向。
这一策略的逻辑链条清晰：通过降低模型对高端硬件的依赖，促进硬件厂商间竞争，降低整体成本；更低的成本支撑更低的API价格；更低的API价格吸引更多开发者和应用；更多应用产生更大的推理负载；更大的推理负载则催生更多数据中心、存储和电力需求。这是一个正向循环，DeepSeek立于循环的起点，如同Linux通过开放策略驱动开源软件生态一样，通过开源模型、低价API和技术共享，旨在成为行业标准，并在其构建的庞大产业链中实现价值。
如果DeepSeek的终极目标是站在整个AI生态的开端，那么宁德时代对DeepSeek的投资就显得合情合理。AI基础设施并不仅仅是GPU，它涵盖了数据中心、供电系统、散热方案、储能设备和电网调度能力的整体。 DeepSeek降低推理成本后，虽然单次推理成本下降，但由于API价格大幅降低，应用场景被激活，整体需求将呈爆炸式增长，对基础设施和电力的需求不降反增。
这意味着数据中心的供电能力、散热效率和能源成本将成为AI公司的核心竞争力。当前，OpenAI与AMD的合作协议中已明确包含“千兆瓦”级别的算力部署里程碑，表明AI基础设施的竞争已演变为能源竞争。AI数据中心正成为新型能源基础设施，其负载特性（受应用流量波动影响大）对电力系统的灵活性提出更高要求。例如，通过配置储能设备，可在电价低谷时充电，高峰时放电，以应对流量波动并优化能源成本。
宁德时代通过关联方接触数据中心和电力设备领域，例如世纪互联和中恒电气，正是其在AI数据中心电力侧的布局。DeepSeek本轮融资的投资者构成——国家AI基金代表政策支持，腾讯代表应用和分发渠道，宁德时代代表能源和数据中心基石，共同构建了一个围绕DeepSeek的AI基础设施联盟，这绝非一次简单的创业融资。
与DeepSeek同期发展起来的智谱、MiniMax、月之暗面，如今已各具特色。智谱专注于政企市场，通过本地部署和云端服务盈利，尽管API价格较高，其市值仍在短时间内大幅增长，表明其强大的B端服务能力。MiniMax则深耕应用和多模态产品，通过AI原生产品实现营收增长，其关注点在于将模型能力产品化，并对成本效率有很高要求。
月之暗面的Kimi最接近DeepSeek的模式，拥有C端用户和API服务，并开源部分模型。Kimi在长文本、代码和Agent等用户直接交互场景具备优势，其目标是打造用户长期使用的产品入口。与Kimi不同，DeepSeek的战略核心并非回答用户为何付费，而是回答产业链为何围绕其适配。DeepSeek的API、开源模型及对国产芯片的适配，使其成为一个“定价标准”，企业、开发者、芯片厂商在选择和开发时都将DeepSeek作为参考基准。一旦DeepSeek的生态根基稳固，整个AI产业链都可能围绕其重新定价，这正是DeepSeek在API价格上不遗余力的深层原因，也是其战略中最引人注目的一环。