秦克雨的小世界
時評，散文，小說。
最近，AI江湖裏突然蹦出一個DeepSeek。媒體一窩蜂地吹捧，說它“國貨之光”“自主創新”“彎道超車”，搞得好像一門失傳已久的武林絕學被它獨自掌握，一出手便震驚四座，天下群雄隻能俯首稱臣。可惜，這故事的味道實在太熟悉了，聽得多了，人們便不免生疑——這DeepSeek到底是個什麽路數？它的刀光劍影之下，藏著的究竟是千錘百煉的功夫，還是從別處偷來的幾手花拳繡腿？
打開一看，DeepSeek的來曆便讓人疑竇叢生。號稱自主研發，結果模型底子是Llama 2，一個Meta（臉書）開源的東西。說是“AI革命”，但所謂的突破無非是借著開源社區的力氣，把別人的成果修修改改，重新包裝，最後往自己臉上貼金。這可不是武林宗師的路數，更像是江湖上常見的“偷學幾招，換個名字”的二流騙子。
真正的創新，講究從零到一，就像喬峰當年自悟降龍十八掌，創派立宗；而DeepSeek這套打法，倒像是某個無名小卒，趁著少林寺午飯時間偷聽了幾堂課，轉頭就下山開武館，說自己自創了一門“降龍三十六掌”，還非要讓人相信這是前所未有的絕學。這種操作，騙騙不明就裏的吃瓜群眾還行，在業內人士麵前可就站不住腳了。
更尷尬的是，它家的DeepSeek Coder一問世，就被人逮住了“代碼門”醜聞。訓練數據裏，大量包含GitHub上的開源代碼，甚至有違反開源協議的嫌疑。代碼界的老江湖們一看便明白，這套路像極了那些抄作業的學生，表麵上信誓旦旦地宣稱“全靠自己努力”，結果翻開草稿紙，全是別人寫的答案。更妙的是，這些人抄完之後，還要大言不慚地開新聞發布會，宣布自己是“全球代碼AI革命的引領者”。
此事爆出來之後，DeepSeek倒是沒怎麽正麵回應，倒像是那種考試被逮住小抄後，還裝作若無其事繼續答題的學生。可惜，抄來的東西終究是抄來的，再怎麽掩飾，也擋不住人們的質疑。
但要說DeepSeek最讓人不適的，還不是它的“開源魔改”或者“代碼抄襲”，而是它的注冊方式——必須綁定手機號。官方的解釋是“為了更好的用戶體驗”，這話一聽就透著股熟悉的味道。哪怕你是見過世麵的互聯網老油條，也會被這句話雷得不輕。
要知道，在國內，手機號基本等同於身份證，綁定手機號就是在變相實名製。DeepSeek這招，就像是一個酒館老板，不僅記得你喜歡喝什麽酒，還記得你上次帶誰來、聊了哪些八卦、說了什麽悄悄話……關鍵是，它還一臉誠懇地告訴你：“請放心，我們這樣做是為了讓您喝得更舒服。”
實名製這事，往大了說，是用戶隱私的陷阱，往小了說，就是AI時代的新型套路。DeepSeek不說清楚這些數據收集的用途，甚至連一句“我們會如何存儲和保護你的數據”都沒交代，倒是先打起了“國產”這張情懷牌，想讓人心甘情願地把信息雙手奉上。可惜，在這個年頭，連江湖騙子都知道編點新詞來騙錢，DeepSeek卻連包裝都懶得改，實在是有點敷衍了事。
再回頭看看它的出道方式，更讓人摸不著頭腦。真正的AI大模型，都是一步步成長起來的，比如OpenAI，最早搞GPT-2、GPT-3，積累了口碑，慢慢才打出ChatGPT的招牌。可DeepSeek呢？在它橫空出世之前，幾乎沒有多少名氣，甚至連研發曆史都寥寥無幾。然後，就像小說裏的“深山奇遇流”主角一般，突然跳出來，直接自封“國貨之光”，仿佛它這幾年一直在深山閉關苦練，一出關就功力大成。
但現實是，武俠小說裏的奇遇，大多隻發生在小說裏。DeepSeek的來路不明，背景模糊，過去幾年沒見它在AI界有多少積累，突然就殺入市場，這種過於戲劇化的成長方式，實在讓人難以信服。
最諷刺的是，這種套路居然還有不少人買賬。很多人一聽“國產AI”，就立刻眼裏放光，仿佛這三個字本身就能證明它的技術實力。DeepSeek的營銷團隊顯然深諳此道，順勢打出“民族情懷牌”，一下子把輿論推上高潮。
可問題在於，科技發展靠的是硬實力，不是情懷口號。國產化當然重要，但“國產”不代表“免檢”，更不等於“理應吹捧”。真正有價值的技術，不需要靠“愛國濾鏡”加持，實打實的能力，才是立足之本。DeepSeek現在的處境，就像一個年輕氣盛的江湖騙子，拿著二手武當劍法，裹著一身華麗的俠客長袍，跑到茶館裏大聲嚷嚷：“我是天下第一！”——但隻要真高手過來拆招，一戳就破。
當然，DeepSeek不是沒有可取之處，至少它比國內某些更水的大模型要靠譜點，但也僅此而已。把它當個普通的AI工具或許還行，可要是非要捧成什麽“全球領先”，那就實在是吹得過頭了。今天吹得太高，明天摔得就越慘。
最終，DeepSeek到底是個真正的AI武林高手，還是一個炒作出來的幻影？這得看時間能不能替它正名。但有一點是肯定的——如果它繼續靠偷來的武學招式混江湖，遲早會被拆穿；如果它真有過人的內功，那也得拿出點真功夫，光靠吹噓，是騙不了真正的高手的。
當今世界，哪來這樣的“創新”？
隻抄一半，就很不容易了。
要想看得遠，必須站在巨人的肩上。
AI要有突破，也必定會發生在AI投資最多，發展最快的國家。可以是一個不知名的小公司，但是必定發生在美國這種AI的土壤。