2026年4月24日，DeepSeek发布V4系列模型时，全球科技媒体的反应几乎如出一辙：打开基准测试对比表，然后问——它赶上前沿了吗？差距缩小了多少？美国的芯片封锁有没有奏效？

这些都是合理的问题。但美国外交关系委员会（CFR）的两位高级研究员认为，这些可能是错误的问题——因为它们默认了一个前提：AI竞争的主战场是性能Benchmark。

CFR国家安全技术研究员Jessica Brandt和宾夕法尼亚大学政治学教授Michael Horowitz在DeepSeek V4发布后数天内联名发表分析，提出了一个不同的框架：“前沿不是AI竞争的唯一战场。”

他们的分析揭示，中美AI竞争正在悄悄转移到一个媒体很少讨论的维度——不是”谁的模型性能更强”，而是”谁能更快将AI应用推广到更多国家、更多组织、更多场景中”。在这个新维度里，DeepSeek V4的价值和危险，都比性能排名所显示的要大得多。

理解这个新框架，需要我们从技术性能的讨论中退后一步，重新审视AI竞争的多维结构。本文将尝试完成这个视角切换——从媒体习惯性聚焦的”谁赢得了这场Benchmark竞赛”，到CFR所揭示的”这场竞争真正在争夺什么”。

第一层：DeepSeek V4的技术现实——比你想象的更复杂

先把媒体报道中经常混淆的事实梳理清楚。

V4到底有多强？ DeepSeek V4分为两款：V4-Pro（1.6万亿参数，混合专家MoE架构，49B激活参数）和V4-Flash（2840亿参数，13B激活）。两款均支持100万token上下文，以MIT许可开源发布。

性能方面，DeepSeek自己承认：V4-Pro在推理基准上”接近”GPT-5.4，但落后于GPT-5.4和Google Gemini 3.1-Pro，知识类测试落后约3-6个月。换言之，美国前沿模型依然领先。

但这里有两个需要拆解的数字：

第一，定价。V4-Pro的调用价格约为GPT-5.5的十分之一。在不涉及最高敏感业务的企业场景中，”性能差距不到10%，价格差距超过10倍”是一个在商业决策中非常有力的组合。

第二，开源。V4采用MIT许可证完全开放权重。这意味着任何企业、研究机构、甚至国家政府，都可以在自己的基础设施上部署、微调和定制V4，而不需要通过API付费或受制于供应商政策。这与GPT-5.5和Claude Opus 4.7的闭源路线形成了根本性的差异。

V4的真实局限：

但CFR的分析也毫不回避V4的硬伤。

首先，算力短缺让其定价优势目前成为纸面优势。DeepSeek自己承认，由于缺乏足够芯片，V4-Pro目前无法向大多数客户提供服务。这让低价变得在当下暂时无意义——一个便宜但买不到的产品，并不构成真正的市场威胁。

其次，训练芯片问题疑云未散。美国政府官员声称V4仍使用了被禁止出口到中国的英伟达Blackwell芯片（通过非法渠道获得），且V4的技术报告——与V3的透明度相比——刻意回避了所用芯片的具体说明。这种刻意的沉默，在技术界是一个不寻常的信号，因为正常情况下研究团队会以展示高效训练为荣，而非隐藏硬件细节。

第三，蒸馏攻击问题。Anthropic和OpenAI已正式指控DeepSeek（以及其他中国AI公司）进行”工业规模的蒸馏攻击”：据称创建超过2.4万个假账号，进行超过1600万次交互，以提取美国AI模型的能力并用于训练自身系统。特朗普政府在2026年4月底发布的国家安全技术备忘录（NSTM-4）中点名指出了这一问题，并表示将采取行动。

换言之，V4的部分竞争力可能本质上是美国AI研发投入的间接产物——一种经由非法渠道的逆向工程。这不是一个可以被轻描淡写的细节：如果蒸馏攻击是V4能力的重要来源之一，那么美国芯片管制的实际效果，就在某种程度上被这种知识产权攫取行为所抵消了。

第二层：CFR提出的新框架——从性能战场到采用战场

读完上面的分析，你可能会想：”好，美国还是领先的，管制也有效，没什么好担心的。”

CFR的分析在这里提出了核心论点：这个结论是不完整的，因为它只关注了错误的战场。

Horowitz教授的论证是这样的：AI竞争最终产生的地缘政治影响力，不只依赖于谁有最强的模型，更依赖于谁的AI最广泛地被部署在全球的经济和政府系统中。历史上，技术标准之争——从互联网协议到移动通信制式，从操作系统到支付系统——最终由”采用规模”而非”理论性能”决定。

在这个”采用竞赛”（adoption race）的框架下，DeepSeek V4的战略价值变得截然不同：

开源的不对称优势： 美国前沿模型（Claude、GPT）是闭源的，只能通过API或云服务访问，受到美国出口管制和企业服务条款的约束。对于许多主权国家而言，依赖这些服务存在数据主权、政策合规和供应商锁定的担忧。DeepSeek V4的开源路线，直接消除了这些障碍。

全球南方的关键战场： CFR特别强调了一个数据：中国AI模型在Hugging Face（全球最大的开源AI平台）上的下载量，已经超过了来自美国的模型。Hugging Face主要的用户群不是ChatGPT的消费者，而是研究人员、初创公司和有技术能力的组织——正是那些会在企业和政府中实际部署AI的人。

在印度、巴西、东南亚、中东、非洲——这些国家的决策者不是在选择”GPT-5还是Claude Sonnet”，而是在选择”功能够用的开源工具 vs. 功能更强但受制约的闭源API”。在这个选择框架中，DeepSeek V4的优势非常明显。

Brandt则强调了另一个维度：这些模型携带的价值观和规则。 一个基于美国公司训练的AI模型，会对用户查询施加某些内容边界和伦理约束。一个基于中国技术训练的模型，则会有不同的边界和约束——包括对特定政治话题的处理方式。当一个国家的政府和大型企业大规模部署某种AI基础设施时，这些”内嵌价值观”会逐渐成为那个社会信息生态的隐形底色。

这就是为什么CFR认为，AI竞争已经从纯粹的技术层，移向了地缘政治层和国际标准制定层。

需要特别说明的是，”采用竞赛”的框架并不意味着美国已经输了——恰恰相反。美国AI公司在前沿性能上的领先，结合正在逐步完善的企业级和政府级AI服务体系，依然代表着显著的竞争优势。但这个优势不会自动转化为全球采用的优势。价格、开放性、本地部署能力、数据主权保障——这些因素在全球市场的权重，往往超过性能测试的差距。

第三层：芯片管制战略的矛盾——有效，但漏洞持续

美国的出口管制战略——限制向中国出口高端AI芯片——在过去两年中产生了可量化的效果。CFR估计，美国在AI性能上的领先优势约为7个月，且这一领先主要来自计算资源的质和量的优势。

但V4的出现揭示了这一战略的结构性漏洞：

漏洞一：走私渠道持续存在。 美国政府官员声称V4仍使用英伟达Blackwell芯片（中国禁购），但无法提供决定性证据。V4技术报告对训练芯片的沉默，本身就是一个不寻常的信号。这说明，即使在主要出口管制已经生效的情况下，高端芯片仍在通过非正式渠道流入中国。

漏洞二：蒸馏攻击等效于逆向工程。 即使中国AI公司无法获得美国前沿模型的训练代码，通过大规模与API交互提取模型能力（蒸馏攻击），是一条低成本的追赶路径。Anthropic和OpenAI指控的2.4万假账号、1600万次交互——这相当于系统性地将美国公司的研发投入转化为中国模型的训练数据。NSTM-4点名这个问题，但执行层面的解决方案仍不明朗。

漏洞三：华为的替代供应链正在形成。 DeepSeek声称V4使用华为芯片训练（尽管这一说法同样存疑）。如果这属实——或者未来属实——它意味着中国正在建立一条不依赖英伟达的AI训练供应链。华为的Ascend系列芯片的能效和规模仍落后于Nvidia H100/H200，但差距正在缩小。

这三个漏洞共同指向一个结论：出口管制不是一劳永逸的解决方案，而是一场需要持续维护和升级的”围堵战”。美国每关闭一个漏洞，中国就会寻找另一条绕过的路径——无论是通过走私网络、通过蒸馏攻击，还是通过自主芯片的研发。

这并不意味着管制是无效的——CFR明确认为管制确实产生了7个月的领先优势。但它意味着管制的效果是动态的，需要持续投入和调整，而不能作为一次性的解决方案。

此外，有一个经济层面的反直觉现象值得关注：出口管制可能在某种程度上加速了中国自主芯片研发的投入。当一国意识到被切断了外部供应，会有更强的动力去建立自己的供应能力。短期内，管制有效地限制了中国的算力规模；但长期来看，它可能也在驱动一条会在未来某个时点变得更具竞争力的自主路径。

CFR的政策建议是明确的：关闭管制漏洞——包括更严格的第三国转口管制、对蒸馏攻击的技术性防御措施——可以将美国的领先优势从目前的7个月，扩大到以年为单位的差距。但这需要行政执行意愿和国际协调，两者目前都存在不确定性。

第四层：AI竞争的新格局——我们正在目睹什么

把以上三层分析综合起来，我们正在目睹的，不是”美国能否维持AI优势”的简单问题，而是一个关于AI竞争维度正在扩展的更深层变化。

2023年，AI竞争的主要叙事是”性能军备竞赛”：谁的模型Benchmark最高，谁就是领先者。2024年，竞争扩展到了”应用生态”：谁能把AI能力更快地嵌入企业工作流。2025年以后，竞争进一步延伸到了”全球采用”：谁的AI技术能在更多国家、更多场景中成为标准基础设施。

DeepSeek V4是第三个维度的代表性产品。它在性能上是第二名，但在开源可及性和定价上是第一名。这种组合，在全球采用竞赛的维度上，提供了不对称优势。

这里有一个值得深思的历史类比：中国在4G/5G移动通信领域的发展轨迹。中国厂商（华为、中兴）在技术性能上并非总是全球最优，但凭借更低的成本和更大的规模，在全球南方大量国家的基础设施中占据了主导地位。当美国开始意识到这一战略威胁并采取行动时，去除已部署的中国设备的成本高得惊人——许多国家至今无法完成”清网”。

AI基础设施的”拆除成本”，可能比通信基础设施更高。当一个国家的政府系统、教育资源、医疗信息平台开始基于某种AI模型运行，当成千上万的本土应用建立在这个基础之上，切换成本将变得极为巨大。

更进一步：AI基础设施的”值观输出”功能，也比通信设备更强。一个基站只是数据传输管道，而一个AI模型会回答问题、影响决策、塑造用户对世界的认知。这意味着谁主导了全球AI基础设施的标准，谁就在某种程度上影响了采用它的社会的”信息操作系统”。

这就是CFR所说的”采用竞赛”的真正含义：它不只是商业市场份额的争夺，而是一场关于哪种AI系统、哪种AI规则、哪种AI价值观，将在未来10-20年内成为全球标准的竞争。

第五层：给企业和政策制定者的启示

对企业来说，这场分析的启示不是要在”支持哪一方”上做政治表态，而是要理解正在形成的结构性风险：

启示一：开源AI的战略价值被严重低估。 大多数企业AI讨论聚焦于Claude vs. GPT的性能对比，但开源模型（不只是DeepSeek，还有Meta Llama系列、Mistral等）正在以一种不同的方式重塑竞争格局。对于那些处于数据主权敏感行业（金融、医疗、政府）的企业，开源本地部署可能是比闭源API更合理的长期选择。

启示二：供应链多样化在AI基础设施层同样重要。 过去几年，企业学到了”不把鸡蛋放在同一个供应链篮子里”的教训（芯片、稀土材料）。这个教训同样适用于AI基础设施——过度依赖单一模型供应商，面临的不只是性能风险，还有地缘政治风险和政策合规风险。

启示三：全球南方是一个被低估的AI市场。 如果你的业务延伸到全球南方市场，DeepSeek等低价开源模型的扩展，会影响你在那些市场的竞争格局。你的本地合作伙伴、政府客户和终端用户，可能正在接触与你所用模型完全不同的AI技术栈。这意味着，在不同区域市场，你可能需要制定完全不同的AI合作和集成策略，而不是假设全球市场都会遵循同样的AI工具栈演进路径。

启示四：AI监管和标准制定是一个需要更多关注的竞争维度。 欧盟AI法案、美国AI安全框架、中国的AI治理规范——这些看起来是纯粹的监管议题，但实质上也是在争夺AI规则的”标准制定权”。哪个地区的AI治理框架被更多国家采纳，将深刻影响全球AI产业的长期格局。这是一个超出大多数企业日常关注范围、但会在未来5-10年内产生深远影响的竞争维度。

对政策制定者来说，CFR的分析提供了一个明确的政策建议：出口管制必须更彻底地堵住漏洞，同时美国需要在全球采用维度上建立更积极的策略——不只是阻止中国AI的传播，而是加速美国AI友好选项在全球范围内的可及性。目前，美国闭源前沿模型对许多国家的限制，客观上为中国开源模型创造了市场空白。

结语：正确问题的重要性

这场分析的起点，是CFR提出的一个问题纠偏：当DeepSeek V4发布，不要问”它赶上美国了吗”——要问”AI竞争的真正战场是什么“。

这个问题的答案，正在从”谁的Benchmark最高”，演变为”谁的AI最广泛地被部署”，再演变为”谁的AI规则成为全球标准”。

DeepSeek V4在性能战场上是一个追赶者。但在采用竞赛的战场上，它是一个战略武器——廉价、开放、可本地部署、且不附带美国政策约束。

这两个战场的区别，正是为什么CFR会说DeepSeek V4”标志着一个新阶段的开始”，而不只是”又一次中国AI进步”。

在这个新阶段里，中美AI竞争已经不再只是硅谷实验室和北京大学的竞争，而是渗透进了每一个正在选择AI基础设施的政府、每一个正在选择AI工具的企业、以及每一个正在被AI塑造信息获取方式的个人。

这，才是这场竞争真正令人关注的地方。

值得一提的是，在报道AI竞争时，媒体有一种根深蒂固的”技术还原论”倾向：把一切复杂问题简化为”谁的模型分数更高”。这种倾向可以理解——性能基准是客观可量化的，而”采用竞赛”的进展则更难追踪和比较。

但恰恰是这种倾向，可能导致我们对中美AI竞争的真实态势产生系统性误判：我们以为只要美国的模型性能领先，竞争就是有利的。但实际上，另一场竞争——不那么显眼、但可能更深远的竞争——正在静静地发生，它的结果将在未来十年内逐渐清晰。

参考资料

  1. DeepSeek V4 Signals a New Phase in the U.S.-China AI Rivalry — Council on Foreign Relations，2026-04-29

  2. DeepSeek previews new AI model that closes the gap with frontier models — TechCrunch，2026-04-24

  3. White House National Security Technology Memorandum (NSTM-4) — White House，2026-04

  4. Anthropic’s stance on detecting and preventing distillation attacks — Anthropic，2026

  5. CFR Analysis: DeepSeek V4 marks new phase in US-China AI competition — Council on Foreign Relations，2026-04-29

  6. China’s DeepSeek trained AI model on Nvidia’s best chip despite US ban, official says — Reuters，2026-02-24