OpenAI 內(nèi)部報(bào)告：DeepSeek 刷屏后的一年

這份報(bào)告，目前是 OpenAI 內(nèi)部論壇 OpenAI Forum 的第一條

OpenAI Forum 截圖

本文觀點(diǎn)，均來(lái)自 OpenAI Global Affairs（國(guó)際事務(wù)部）

具體來(lái)說(shuō)，是專門做情報(bào)分析的組
OpenAI's Intelligence & Investigations Team

同時(shí)...這個(gè)內(nèi)容，也留了公開(kāi)鏈接，可以自行訪問(wèn)
https://openaiglobalaffairs.substack.com/p/deepseek-at-1

Take Aways

OpenAI 的核心判斷

• ? 美國(guó)在模型能力上繼續(xù)領(lǐng)先，尤其是科學(xué)和復(fù)雜推理

• ? 中國(guó)在部署廣度和價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)力上取得實(shí)質(zhì)進(jìn)展

• ? 算力是中國(guó)的真正瓶頸

OpenAI 點(diǎn)名的中國(guó)公司

三家公司，在報(bào)告中被點(diǎn)名：DeepSeek、智譜、阿里
其中，重點(diǎn)提到了智譜，以及其上周港股 IPO 的事件，OpenAI 認(rèn)為這是一個(gè)標(biāo)志：

北京，愿意把模型公司，變成國(guó)家基礎(chǔ)設(shè)施

2026 年的三個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題

• ? 美國(guó)模型能否擴(kuò)大實(shí)際有用性的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)

• ? 中國(guó)能否建設(shè)足夠算力

• ? 中國(guó)能否大規(guī)模部署

一個(gè)值得注意的判斷

OpenAI 在文末說(shuō)：

以上判斷隨時(shí)可能變化，甚至可能出現(xiàn)像 DeepSeek R1 首次發(fā)布那樣的地震級(jí)沖擊 如果發(fā)生的話，可能在硬件側(cè)

相互印證
路透社于25年12月發(fā)布「中國(guó)如何建立自己的曼哈頓計(jì)劃，來(lái)對(duì)抗西方 AI 芯片」，OpenAI 援引了這份報(bào)道

緊隨其后，智譜聯(lián)合華為發(fā)布了 GLM-Image，從數(shù)據(jù)預(yù)處理到大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練，全程跑在昇騰 Atlas 800T A2

挺有意思的

下面，讓我們先看原文
然后，我會(huì)結(jié)合里面的鏈接，基于原始信息進(jìn)行拆解

原文 The DeepSeek moment at 1

/ DeepSeek 刷屏后的一年

A year after DeepSeek-R1 jolted the AI race, the US/China outlook is complex and challenging to forecast due to many variables at play. Here's what we know today, subject to change – or even another seismic shock like DeepSeek's first release brought. (Which, if it happens, could be on the hardware side.)

DeepSeek-R1 發(fā)布一年后，中美 AI 競(jìng)爭(zhēng)格局變得復(fù)雜，難以預(yù)測(cè)——變量太多。以下是目前掌握的情況，隨時(shí)可能變化，甚至可能再次出現(xiàn)像 DeepSeek 首發(fā)那樣的地震級(jí)沖擊（如果發(fā)生，可能會(huì)在硬件側(cè)）

The US continues to lead on model capabilities, and US models also have maintained a meaningful lead in science and more complex reasoning. But China has made real progress in deploying models widely and cheaply.

美國(guó)在模型能力上仍保持領(lǐng)先，在科學(xué)和復(fù)雜推理任務(wù)上也維持著明顯優(yōu)勢(shì)。但中國(guó)在模型的廣泛部署和低成本運(yùn)營(yíng)上取得了實(shí)質(zhì)性進(jìn)展

On benchmarks, Chinese systems made up ground quickly in 2024, but despite headlines following DeepSeek-R1's release a year ago, China's progress in 2025 was uneven as US export controls limited access to the computing power needed to train and run frontier models.

從基準(zhǔn)測(cè)試看，中國(guó)系統(tǒng)在 2024 年快速追趕。但盡管 DeepSeek-R1 發(fā)布后引發(fā)大量報(bào)道，2025 年中國(guó)的進(jìn)展并不均衡——美國(guó)出口管制限制了訓(xùn)練和運(yùn)行前沿模型所需的算力

What has changed more decisively is depth and deployability: China now has a broad field of near-frontier models, many of them open-weight and aggressively priced, making them easier to deploy across industries and government systems.

真正發(fā)生明顯變化的是深度和可部署性：中國(guó)現(xiàn)在擁有大量接近前沿水平的模型，其中許多是開(kāi)源權(quán)重（Open-weight）且定價(jià)激進(jìn)，更容易在各行業(yè)和政府系統(tǒng)中部署

Usage data reflects that shift. On OpenRouter, Chinese open-source models grew from 1.2% to nearly 30% of weekly activity at their 2025 peak. Inside China, state-backed firms such as Z.ai (formerly Zhipu AI) are rolling large models into public-sector workflows, and Z.ai's IPO last week in Hong Kong signals Beijing's willingness to turn model builders into national infrastructure.

使用數(shù)據(jù)反映了這一轉(zhuǎn)變。在 OpenRouter 上，中國(guó)開(kāi)源模型的周活躍占比從 1.2% 增長(zhǎng)到 2025 年峰值時(shí)的近 30%。在中國(guó)國(guó)內(nèi)，Z.ai（原智譜 AI）等國(guó)資背景公司正在將大模型接入公共部門工作流；Z.ai 上周在香港 IPO，表明北京愿意將模型廠商打造成國(guó)家基礎(chǔ)設(shè)施

Yet Chinese constraints are real. Training delays, outages, and delayed next-generation releases point to a persistent bottleneck: compute. Demand for advanced US chips from Chinese AI companies remains high, underscoring how difficult it is to scale frontier models without reliable access to cutting-edge hardware. Meanwhile, export controls on US chips, and Chinese government views on imports of US chips continue to evolve.

但中國(guó)的瓶頸確實(shí)存在。訓(xùn)練延遲、服務(wù)中斷、下一代模型發(fā)布推遲——都指向一個(gè)持續(xù)性問(wèn)題：算力。中國(guó) AI 公司對(duì)美國(guó)先進(jìn)芯片的需求依然很高，說(shuō)明沒(méi)有可靠的尖端硬件供應(yīng)，前沿模型的規(guī)模化極為困難。與此同時(shí)，美國(guó)對(duì)芯片的出口管制，以及中國(guó)政府對(duì)進(jìn)口美國(guó)芯片的態(tài)度，都在持續(xù)演變

Beijing's strategy has solidified around three ideas: 1) build a domestic AI stack; 2) push it everywhere at home (including as a key pillar of the People's Liberation Army's military modernization); and 3) export it abroad. Open-source releases from companies like Alibaba, updated in weeks rather than months, are designed to make Chinese models the default for local developers. At the same time, China is packaging models, cloud infrastructure, and hardware for overseas partners, testing "sovereign AI" stacks from Southeast Asia to the Middle East.

北京的戰(zhàn)略已圍繞三個(gè)思路成型：

1. 1. 構(gòu)建國(guó)產(chǎn) AI 技術(shù)棧；

2. 2. 在國(guó)內(nèi)全面推廣（包括作為解放軍軍事現(xiàn)代化的關(guān)鍵支柱）；

3. 3. 向海外輸出。阿里巴巴等公司的開(kāi)源模型更新周期已從數(shù)月縮短到數(shù)周，目的是讓中國(guó)模型成為本土開(kāi)發(fā)者的默認(rèn)選擇。

同時(shí)，中國(guó)正在將模型、云基礎(chǔ)設(shè)施和硬件打包輸出給海外合作伙伴，在東南亞到中東測(cè)試「主權(quán) AI」技術(shù)棧

The real contest in 2026 will turn on three questions.

2026 年的真正競(jìng)爭(zhēng)將圍繞三個(gè)問(wèn)題展開(kāi)：

1. 1. Can US models extend their lead in real-world usefulness? The 2026 "gap" question increasingly turns on which AI ecosystem converts models into economically meaningful work. Western platforms such as OpenAI's Codex still lead in deployed agentic coding and workflow tools, even as Chinese models continue closing the gap.

2. 2. 美國(guó)模型能否擴(kuò)大在實(shí)際應(yīng)用中的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)？ 2026 年的「差距」問(wèn)題越來(lái)越取決于哪個(gè) AI 生態(tài)能將模型轉(zhuǎn)化為有經(jīng)濟(jì)價(jià)值的工作。OpenAI Codex 等西方平臺(tái)在已部署的智能體編程和工作流工具上 仍保持領(lǐng)先 ，盡管中國(guó)模型持續(xù)縮小差距

1. 2. Can China build enough compute? Export controls have historically limited China's access to advanced chips and memory as US hyperscalers have continued to expand data-center capacity. Scaling fast enough to close that gap remains a challenge. At the same time, the CCP is reportedly limiting the use of Western chips in new data centers and subsidizing Chinese chips, doubling down on self-reliance for a full AI stack.

2. 3. 中國(guó)能否建設(shè)足夠的算力？ 出口管制長(zhǎng)期限制了中國(guó)獲取先進(jìn)芯片和存儲(chǔ)器的渠道，而美國(guó)超大規(guī)模云廠商持續(xù)擴(kuò)張數(shù)據(jù)中心容量。快速擴(kuò)張以彌合差距仍是挑戰(zhàn)。同時(shí)，據(jù) 報(bào)道 中國(guó)正在限制新建數(shù)據(jù)中心使用西方芯片，并 補(bǔ)貼 國(guó)產(chǎn)芯片，加倍押注全棧自主可控

1. 3. Can China deploy at scale? Much of Beijing's AI+ agenda and related incentives aim to accelerate diffusion by pushing AI into priority sectors through procurement, standards, and subsidies. Results will hinge on whether AI+ drives productivity advances in manufacturing and other key sectors, while creating a product ecosystem comparable to that in the US. Internationally, China is bundling infrastructure, cloud platforms, models, and domestic hardware to foster reliance on their stacks. – OpenAI's Intelligence & Investigations Team

2. 4. 中國(guó)能否實(shí)現(xiàn)規(guī)模化部署？ 北京 「AI+」議程 及相關(guān)激勵(lì)措施的目標(biāo)是通過(guò)采購(gòu)、標(biāo)準(zhǔn)和補(bǔ)貼將 AI 推入 優(yōu)先行業(yè)，加速擴(kuò)散。成效將取決于「AI+」能否推動(dòng)制造業(yè)等關(guān)鍵領(lǐng)域的生產(chǎn)力提升，同時(shí)構(gòu)建出與美國(guó)相當(dāng)?shù)漠a(chǎn)品生態(tài)。在國(guó)際上，中國(guó)正在捆綁基礎(chǔ)設(shè)施、云平臺(tái)、模型和國(guó)產(chǎn)硬件，培育對(duì)其技術(shù)棧的依賴

—— OpenAI 情報(bào)與調(diào)查團(tuán)隊(duì)

更深度的挖掘

下面這些內(nèi)容，是我基于 OpenAI 所表達(dá)的，以及它提供的參考鏈接，挖掘而來(lái)

OpenAI 的判斷

先說(shuō) OpenAI 承認(rèn)的部分

中國(guó)在部署廣度和價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)力上取得了實(shí)質(zhì)進(jìn)展。中國(guó)現(xiàn)在有一批接近前沿的模型，很多是開(kāi)源的，定價(jià)激進(jìn)，更容易在各行業(yè)和政府系統(tǒng)中部署

再說(shuō) OpenAI 堅(jiān)持的部分

美國(guó)模型在科學(xué)和復(fù)雜推理上仍然保持領(lǐng)先。原文用的詞是 meaningful lead，不是一點(diǎn)點(diǎn)

中間有一句話值得注意：

despite headlines following DeepSeek-R1's release a year ago, China's progress in 2025 was uneven

盡管去年 DeepSeek-R1 發(fā)布后標(biāo)題黨滿天飛，但中國(guó) 2025 年的進(jìn)展并不均勻

OpenAI 認(rèn)為，算力是真正的瓶頸。訓(xùn)練延遲、服務(wù)中斷、下一代模型發(fā)布推遲，都指向同一個(gè)問(wèn)題：compute

數(shù)據(jù)支撐

Stanford AI Index 2025 的數(shù)據(jù)
2023 年底，中美模型在 MMLU 上的差距是 17.5 個(gè)百分點(diǎn)
2024 年底，這個(gè)差距縮小到 0.3 個(gè)百分點(diǎn)

Stanford AI Index 中美差距數(shù)據(jù)(2023-2024)

其他幾個(gè) benchmark 也在收窄：

• ? MMMU 從 13.5 降到 8.1

• ? MATH 從 24.3 降到 1.6

• ? HumanEval 從 31.6 降到 3.7

開(kāi)源和閉源的差距同樣在縮小。2024 年初，閉源模型在 Chatbot Arena 上領(lǐng)先開(kāi)源 8.04%，到 2025 年 2 月只剩 1.70%

OpenRouter 的使用數(shù)據(jù)
中國(guó)開(kāi)源模型從 1.2% 增長(zhǎng)到近 30% 的周活躍度峰值
DeepSeek 是 token 量最大的貢獻(xiàn)者，14.37 萬(wàn)億 tokens

OpenRouter 數(shù)據(jù)

但細(xì)分場(chǎng)景要分開(kāi)看
編程任務(wù)上，Anthropic 的 Claude 系列占了超過(guò) 60% 的份額。中國(guó)模型在這個(gè)高價(jià)值場(chǎng)景上，份額還不高
角色扮演是另一回事。超過(guò)一半的開(kāi)源模型使用量都是角色扮演，這個(gè)場(chǎng)景對(duì)模型限制少，開(kāi)源有天然優(yōu)勢(shì)

北京的戰(zhàn)略

OpenAI 總結(jié)了北京的三層戰(zhàn)略

第一層：建立國(guó)產(chǎn) AI 棧
從芯片到模型的全鏈條自主。據(jù)報(bào)道，中國(guó)正在限制新建數(shù)據(jù)中心使用西方芯片，同時(shí)補(bǔ)貼國(guó)產(chǎn)芯片

第二層：國(guó)內(nèi)全面推廣
這就是「AI+」政策。2027 年智能終端和 AI agent 使用率要超過(guò) 70%，2030 年超過(guò) 90%
OpenAI 特別提到，AI 是解放軍軍事現(xiàn)代化的關(guān)鍵支柱
智譜上周港股 IPO 被單獨(dú)拎出來(lái)說(shuō)，OpenAI 的判斷是：這標(biāo)志著北京愿意把模型公司變成國(guó)家基礎(chǔ)設(shè)施

第三層：出口海外
中國(guó)正在向海外合作伙伴打包輸出模型、云基礎(chǔ)設(shè)施和硬件，在東南亞和中東測(cè)試「主權(quán) AI」方案
阿里等公司的開(kāi)源模型更新周期從幾個(gè)月壓縮到幾周，目標(biāo)是讓中國(guó)模型成為本地開(kāi)發(fā)者的默認(rèn)選擇

2026 年的三個(gè)問(wèn)題

OpenAI 認(rèn)為 2026 年的競(jìng)爭(zhēng)取決于三個(gè)問(wèn)題

第一：美國(guó)模型能否擴(kuò)大實(shí)際有用性的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)？
benchmark 差距在縮小，但關(guān)鍵是哪個(gè) AI 生態(tài)系統(tǒng)能把模型轉(zhuǎn)化成有經(jīng)濟(jì)價(jià)值的工作
OpenAI 的 Codex 在 agentic coding 和工作流工具上仍然領(lǐng)先。中國(guó)模型在追趕，但還沒(méi)追上

第二：中國(guó)能否建設(shè)足夠算力？
出口管制限制了高端芯片獲取，美國(guó)超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心產(chǎn)能還在擴(kuò)張
但同時(shí)，中國(guó)在限制新數(shù)據(jù)中心使用西方芯片，加大國(guó)產(chǎn)芯片補(bǔ)貼，在全棧自主上加倍下注

第三：中國(guó)能否大規(guī)模部署？
AI+ 政策通過(guò)采購(gòu)、標(biāo)準(zhǔn)和補(bǔ)貼推動(dòng) AI 進(jìn)入優(yōu)先行業(yè)
結(jié)果取決于 AI+ 能否在制造業(yè)等關(guān)鍵領(lǐng)域帶來(lái)生產(chǎn)力提升，同時(shí)建立起可以和美國(guó)比肩的產(chǎn)品生態(tài)
在國(guó)際上，中國(guó)正在打包基礎(chǔ)設(shè)施、云平臺(tái)、模型和國(guó)產(chǎn)硬件，培養(yǎng)對(duì)中國(guó)技術(shù)棧的依賴

幾點(diǎn)觀察

OpenAI 這份報(bào)告，比預(yù)想中克制

沒(méi)有一邊倒唱衰中國(guó)，承認(rèn)了部署和價(jià)格上的進(jìn)展

報(bào)告也沒(méi)有盲目樂(lè)觀，指出了算力瓶頸和 2025 年進(jìn)展不均勻的事實(shí)

智譜被點(diǎn)名兩次：
一次是 IPO，一次是「國(guó)家基礎(chǔ)設(shè)施」的定性

DeepSeek 被當(dāng)作中國(guó) AI 的標(biāo)志性事件
整篇報(bào)告就是以 DeepSeek-R1 一周年為時(shí)間錨點(diǎn)