DeepSeek V4 即將登場：中國 AI 新一波模型浪潮來襲

2025 年初，DeepSeek 橫空出世，以遠低於矽谷同行的訓練成本推出了性能令人驚艷的開源模型，在全球 AI 圈引發了巨大的衝擊波。一年後的今天，DeepSeek 準備再次出手。據多個可靠消息來源，DeepSeek V4 預計在 2 月中下旬、農曆新年前後正式發布。與此同時，智譜 AI 的 GLM-5、阿里巴巴的 Qwen 3.5、位元組跳動的新一代模型也在同一時間窗口蓄勢待發。中國 AI 行業正迎來 2026 年的第一波模型發布浪潮，其密度和強度都前所未有。

DeepSeek V4 的技術創新

根據已披露的技術細節和研究論文線索，DeepSeek V4 在多個關鍵維度上實現了顯著的技術突破。

mHC 訓練穩定性框架

DeepSeek V4 最引人注目的技術創新之一是其 mHC（multi-scale Hierarchical Conditioning）訓練穩定性框架。在大型語言模型的訓練過程中，訓練不穩定性一直是一個困擾業界的難題——當模型規模擴大到數千億甚至上萬億參數時，訓練過程中的梯度爆炸、loss spike（損失函數突變）等問題會導致數天甚至數週的訓練進度付之東流。

mHC 框架通過在多個尺度上引入層級化的條件約束機制，從根本上改善了大規模模型訓練的穩定性。根據 DeepSeek 研究團隊此前發表的預印本論文，mHC 框架能夠將超大規模訓練中的 loss spike 頻率降低 85% 以上，同時將因訓練不穩定導致的計算資源浪費減少 60%。這一突破的意義不僅在於技術本身，更在於它使得在有限的算力資源下訓練更大、更強的模型成為可能——而這正是 DeepSeek 相對於矽谷競爭對手的核心策略。

Engram 記憶體架構

DeepSeek V4 的另一項重要創新是 Engram 記憶體架構。傳統的 Transformer 模型在處理長上下文時面臨一個根本性的限制：注意力機制的計算複雜度隨着序列長度呈二次方增長，這意味着上下文越長，推理速度越慢、計算成本越高。

Engram 架構借鑒了認知科學中關於人類記憶系統的研究——人腦並非完整地記住所有信息，而是形成不同層級的記憶痕迹（engram），在需要時進行調取和重建。DeepSeek V4 的 Engram 架構類似地將長上下文信息壓縮為多層級的記憶表徵，在保留關鍵信息的同時大幅降低計算開銷。這使得模型能夠高效地處理極長的上下文，而無需承受傳統架構下的天文數字般的計算成本。

100 萬 tokens 上下文窗口

得益於 Engram 記憶體架構，DeepSeek V4 的上下文窗口預計將擴展至 100 萬 tokens（約 75 萬中文字符）。這一數字較 DeepSeek V3 實現了數倍的提升，使其在長上下文處理能力上躋身全球前列。

100 萬 tokens 的上下文意味着什麼？它足以一次性處理一部長篇小說的全部內容、數十份法律合約的對比分析、或者一個中型軟體項目的完整代碼庫。對於企業用戶而言，這一能力的提升意味着許多此前需要將任務拆分為多個步驟的工作流程，現在可以在單次互動中完成。

中國 AI 競爭對手的同步發力

DeepSeek V4 並非孤軍作戰。2026 年 2 月至 3 月，中國多家 AI 實驗室幾乎同時進入新一代模型的發布窗口。

智譜 AI GLM-5

清華大學孵化的智譜 AI 正在準備發布其第五代大型語言模型 GLM-5。GLM 系列一直以強大的中文理解和生成能力著稱，而 GLM-5 據報在多語言能力和數學推理方面實現了重大提升。智譜 AI 近期完成了新一輪融資，估值已超過 200 億美元，躋身中國 AI 獨角獸的第一梯隊。

阿里巴巴 Qwen 3.5

阿里巴巴的通義千問（Qwen）系列模型在國際開源社區中建立了良好的口碑。Qwen 3.5 預計將在多模態能力上實現重大升級，包括更強的圖像理解、視頻分析和代碼生成能力。阿里巴巴的優勢在於其龐大的雲計算基礎設施和豐富的商業應用場景——Qwen 模型已深度整合進阿里雲的各項服務中，為企業客戶提供即開即用的 AI 能力。

位元組跳動的追趕

位元組跳動（ByteDance）在 AI 模型領域的動作相對較晚，但其追趕速度不容小覷。憑藉 TikTok 和抖音積累的海量多模態數據資源，以及充裕的財務實力，位元組跳動正在加速其大模型的開發進度。雖然具體的模型名稱和發布時間尚未公佈，但業內人士普遍預期位元組跳動將在 2026 年上半年推出其新一代旗艦模型。

「中國 AI 行業正在經歷一場前所未有的模型發布潮。多家實驗室同時推出新一代模型，既是激烈競爭的體現，也反映了整個行業技術實力的快速提升。」

梁文鋒的獨特模式

DeepSeek 的成功離不開其創始人梁文鋒（Liang Wenfeng）獨特的管理哲學和商業模式。與矽谷的 AI 公司不同，DeepSeek 脫胎於梁文鋒創辦的量化對沖基金幻方量化（High-Flyer）。這一背景賦予了 DeepSeek 幾個獨特的優勢。

首先是資金的獨立性。幻方量化的穩定收益為 DeepSeek 提供了持續的研發資金支持，使其不像其他 AI 初創公司那樣依賴外部風投。這意味着 DeepSeek 可以按照自己的節奏進行研發，不受投資者短期回報壓力的干擾。

其次是量化交易的技術基因。幻方量化在高性能計算和算法優化方面積累了深厚的技術能力，這些能力直接轉移到了大模型的訓練和推理優化中。DeepSeek 團隊在算力效率方面的表現持續驚艷業界——他們能夠用相對有限的 GPU 資源訓練出媲美甚至超越矽谷巨頭的模型，這在很大程度上歸功於其出色的系統優化能力。

第三是開源策略的戰略考量。梁文鋒選擇將 DeepSeek 的模型開源，看似放棄了直接的商業回報，但實際上這一策略為 DeepSeek 在全球 AI 社區中建立了巨大的影響力和人才吸引力。開源模型的廣泛使用也為 DeepSeek 提供了寶貴的用戶反饋和應用場景數據，形成了良性循環。

野村分析：V4 不會重現恐慌

日本投資銀行野村證券（Nomura）近期發布了一份關於 DeepSeek V4 的分析報告，其核心觀點是：V4 的發布不太可能重現 2025 年初 DeepSeek 首次亮相時在全球金融市場引發的恐慌。

2025 年 1 月，DeepSeek 的橫空出世導致全球科技股出現大幅波動，Nvidia 市值一度蒸發數千億美元，因為投資者擔憂低成本的中國 AI 模型會削弱西方科技公司的算力需求。然而，一年後的今天，市場已經消化了 DeepSeek 帶來的衝擊，並對中國 AI 的發展軌跡有了更理性的預期。

野村的報告指出了三個關鍵理由。第一，市場已經將中國 AI 的快速發展納入了定價模型中，不會再因為一個新模型的發布而感到「意外」。第二，DeepSeek V4 雖然在技術上有所突破，但其能力水平預計與西方前沿模型大致持平，而非像 V1 那樣呈現出「以十分之一成本達到同等效果」的戲劇性故事。第三，全球 AI 算力需求的增長已被證明是結構性的，不會因為單一模型的效率提升而根本性逆轉。

一年後的回望：DeepSeek 衝擊的長期影響

回望 2025 年初 DeepSeek 引發的全球 AI 行業震盪，其長期影響正在多個層面顯現。最直接的影響是它迫使矽谷的 AI 公司重新審視其「靠堆砌算力取勝」的策略。DeepSeek 證明了通過更優的算法設計和系統優化，可以在有限的算力條件下達到極高的模型性能。這一啟示推動了整個行業對訓練效率的重視，受益的不僅是中國公司，也包括矽谷的同行。

在地緣政治層面，DeepSeek 的成功加劇了中美之間在 AI 領域的技術競賽態勢。美國政府進一步收緊了對中國的高端 GPU 出口管制，但 DeepSeek 恰恰證明了出口管制的效果可能有限——中國的 AI 研究者能夠在受限的硬體條件下，通過軟體層面的創新來彌補差距。

在商業模式層面，DeepSeek 的開源策略對全球 AI 的商業格局產生了深遠影響。它大幅降低了企業部署高質量 AI 模型的門檻，使得更多的中小企業和開發者能夠利用前沿的 AI 能力。這既加速了 AI 應用的普及，也對那些依賴模型授權費作為核心收入的 AI 公司構成了壓力。

對香港的啟示

中國 AI 新一波模型浪潮對香港有着多重的戰略意義。

中國 AI 技術的近水樓台

香港地處中國 AI 生態系統的門戶位置，擁有獲取中國前沿 AI 技術的天然優勢。DeepSeek、阿里巴巴、智譜 AI 等公司的模型和服務，香港的企業和開發者往往能夠率先體驗和部署。這種地理和文化上的鄰近性，是香港相對於其他國際城市的一個獨特優勢。

開源模型帶來的機遇

DeepSeek 的開源策略對香港的科技初創公司尤其有利。中小型企業無需支付高昂的 API 費用，就能基於 DeepSeek 的開源模型構建自己的 AI 應用。這大幅降低了 AI 創業的門檻，為香港的科技創業生態注入了新的活力。香港的大學和研究機構也可以利用這些開源模型進行學術研究和人才培養。

中美 AI 技術分叉的影響

隨着中美在 AI 領域的技術分叉加深，香港企業將面臨一個越來越複雜的選擇：是採用美國的 AI 技術棧（OpenAI、Anthropic、Google），還是中國的技術棧（DeepSeek、Qwen、GLM），抑或兩者並用？這一選擇涉及技術兼容性、數據主權、合規性和商業策略等多個維度。香港作為連接中國與國際市場的橋樑，在這一技術分叉中可以發揮獨特的中介和整合作用。

金融市場的關注點

正如野村的分析所指出的，DeepSeek V4 不太可能在金融市場引發上次那樣的恐慌。但對於香港的投資者和金融從業者而言，持續跟蹤中國 AI 技術的發展仍然至關重要——不是為了應對短期市場波動，而是為了理解 AI 產業長期發展的結構性趨勢。中國 AI 模型的快速進步，對全球 AI 供應鏈（尤其是半導體行業）的估值邏輯有着深遠的影響。

「香港處於中國 AI 創新與國際市場之間的獨特交匯點。無論是技術應用、投資佈局還是人才流動，香港都有條件成為連接兩個 AI 生態系統的關鍵樞紐。」

展望：模型競賽的下一階段

DeepSeek V4 的發布將標誌着中國 AI 模型競賽進入一個新的階段。在這個階段中，純粹的模型規模和基準測試分數將不再是唯一的競爭維度。訓練效率、推理成本、長上下文處理能力、多模態整合、以及實際應用場景中的表現，將成為更加重要的衡量標準。

更為深遠的是，這波中國 AI 模型浪潮正在改變全球 AI 創新的地理分佈。矽谷不再是唯一的前沿 AI 研究中心，北京、杭州、深圳等中國城市正在成為全球 AI 創新版圖中不可忽視的力量。對於全球的 AI 從業者和觀察者而言，忽視中國 AI 的發展已不再是一個可行的選項。

農曆新年即將到來，而 DeepSeek V4 和中國 AI 同行的新一代模型，將為 2026 年的全球 AI 競賽帶來一個充滿活力的開端。無論你是研究者、開發者、投資者還是普通用戶，這波浪潮的影響都將在未來數月乃至數年中持續顯現。