来源：云核变量集团
一组数字摆在面前：美国2027年云基础设施投入预计逼近1万亿美元，差不多是中国的8倍。但就在这样的资源鸿沟下，过去一周，两家中国AI公司同时让硅谷坐不住了。
7月17日凌晨，月之暗面扔出了Kimi K3。2.8万亿参数，全球最大的开源模型。上线第一天，直接登顶全球编程盲测榜首，7个领域拿了6个第一，把Anthropic的Claude Fable 5和OpenAI的GPT-5.6 Sol压在身下。马斯克看完评测只回了四个字：“Impressive。”
Dropbox前CTO当天就宣布把公司系统里的模型换成K3。三天之内，美股AI板块集体跳水，4700亿美元说没就没，费城半导体指数一头扎进熊市。
另一个方向，DeepSeek V4悄悄开始了灰度测试。B站UP主拿到权限后拿来跑全栈工程任务——一句话生成3D游戏，复刻魔兽世界风格的场景，效果丝滑到可以直接玩。在这个极考验综合能力的测试里，V4和Fable 5并列第一，GPT-5.6 Sol反而被甩在后面。
一个把价格打到地板，一个把性能拉到天花板。背后是同一个省走出来的两个人。
梁文锋是湛江吴川人，从小就是个闷葫芦。拆收音机、啃高数，别人社交他钻研，凡事不爱显摆。高考状元进了浙大，毕业后没按套路出牌——没去互联网大厂上班，反而跑到成都一间出租屋里写算法，搞出了幻方量化，靠交易先赚到了钱。别人创业第一步是找VC，他反过来——先自己有钱了再往AI里砸。行业还在观望的时候他已经在囤芯片了。公司里就两层人：他和研究员，扁平到没朋友。DeepSeek-R1出来后全世界都在找梁文锋是谁，人跑回老家歇着去了。
他做出来的DeepSeek-V3，训练花了不到560万美元，只有GPT-4o的一百八十分之一。API定价直接砸到行业地板，百万token调用成本是GPT系列的几十分之一。从V3开始就全面开源，硅谷越怕垄断被打破，他越往开源里钻。
杨植麟完全是另一个物种。汕头人，清华读书那会儿一边成绩拔尖一边搞摇滚乐队，队友后来直接变成了创业合伙人。去美国卡内基梅隆读博，研究的方向说白了就是“怎么让AI记性变好”，论文被引用了2万多次。导师后来去了苹果管AI，硅谷排着队要他，全拒了——铁了心要回来做通用AI。
ChatGPT火了之后，他抓住窗口期创办月之暗面。Kimi凭长文本优势一炮打响，月活从300万飙到2000多万，融资跟着来，一个季度推广费就砸了5个多亿。但麻烦也来了——老项目的股权纠纷被翻出来，舆论压力山大。App月活从2165万一路跌到902万，跌了将近六成。危机之下，他做了个狠决定：砍掉营销预算，把钱全砸回模型研发。
这个转身，某种程度上也是被DeepSeek刺激到的——原来靠算法效率和开源也能杀出一条路。有意思的是，美国那边的芯片限制反而逼出了这种创造力。中国团队拿到的GPU数量远不如美国对手，但螺蛳壳里做道场，反而练出了极致的工程优化能力。有分析人士算了笔账：中美模型的实际差距已经缩小到两三个月，而在编程等特定领域，中国团队已经实现了反超。
有意思的是，云核小编注意到，2026年两条路线出现了微妙的趋同。
曾经靠自有资金运转、抗拒资本的梁文锋，开始直面现实难题。核心研发骨干接连出走——罗福莉去了小米，郭达雅去了字节，王炳宣去了腾讯。没有外部估值，期权就是一张白条，人当然留不住。一向排斥融资的他终于松口，半年连融两轮，估值从100亿美元蹿到710亿，2027年IPO也排上了日程。纯粹的技术理想主义，终究要面对商业世界的考验。
另一边，杨植麟也变了。K系列新版本接连落地，半年内ARR从1亿美元一路爬到3亿美元。不再追流量，开始算效率账。K3的API定价是百万输出token收15美元，比上一代贵了近3倍，也远高于多数开源同行。黄震昕说得坦率：“做出世界顶级水平的模型，就该配得上对应的价格。“
回头看，两个人的性格决定了出发时的方向，但2026年的现实把两条路拧成了一股绳。一个曾经不缺钱，现在发现留人和买芯片都得持续烧钱；一个曾经不缺用户，现在发现增长预期和商业化才是绑住自己的绳子。
不过有一点是确定的：这两个人联手把中国AI的成本打下来了、把能力天花板抬上去了。当美国砸近万亿还在追赶叙事的时候，中国团队用远少的资源，在编程等核心指标上实现了反超。有分析人士直接点破：限制反而逼出了创造力，螺蛳壳里做道场，练出来的才是真功夫。
这才是最值得关注的事——不是谁赢谁输，而是这两条路最终汇成了一股力量。在中国做AI这场长跑里，没有标准答案。不管关起门来搞底层，还是敞开大门拼市场，想活过每一轮洗牌，都得在理想和现实之间找到平衡。
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责任编辑：尉旖涵
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