【经管大课堂·AI经管实践】DeepSeek单日吞下8万亿Token：AI基础设施竞赛的企业战略启示

背景

2026年8月，DeepSeek发布V4-Flash正式版，模型单日处理能力达到8万亿Token的惊人规模。与此同时，行业数据显示大模型参数竞赛已进入白热化阶段——2万亿参数成标配，3万亿参数是下一个战场。阿里发布Qwen3.8-Max（2.4万亿参数）、MiniMax多模态定价降至行业三分之一、月之暗面F轮融资超35亿美元，AI行业的基础设施竞赛正在以令人瞠目的速度升级。

从企业经营管理的角度看，这一轮AI基础设施竞赛不仅是技术路线的胜负博弈，更是商业模式、资源配置和战略定力的终极考验。对于正在考虑投入AI基础设施的企业而言，理解这场竞赛的底层逻辑，是避免“烧钱无效”的关键。

分析

一、AI基础设施的规模经济与范围经济

AI大模型的训练和推理存在显著的规模经济效应——算力投入越大、数据量越大，模型的综合能力越强。但同时存在边际递减效应：模型参数从2万亿扩展到3万亿带来的性能提升，远小于从1万亿到2万亿的跃升。企业在制定AI基础设施投入决策时，需要精确计算”规模经济窗口”的位置——在哪一个参数规模区间投入产出比最优。此外，范围经济效应同样不可忽视：一个通用大模型底座可以支撑多个垂直场景的Agent应用（办公、客服、编程等），这种”一对多”的范围经济是AI基础设施投资的核心逻辑之一。DeepSeek V4-Flash强调”高吞吐量”（8万亿Token/日）而非”最大参数”，说明它选择的方向是推理效率的规模经济而非训练参数的规模经济——这是两种不同的基础设施竞争策略。

二、算力军备竞赛中的”囚徒困境”与战略理性

AI行业的算力军备竞赛本质上是一个多企业的囚徒困境博弈：单个企业的理性选择是持续加大算力投入以保持竞争力，但所有企业都这样做会导致行业整体投资回报率下降。月之暗面35亿美元的F轮融资、阿里千问的2.4万亿参数、OpenAI的万亿美元级基础设施蓝图，都在推动这个困境螺旋升级。企业真正的战略挑战在于：如何在”跟跑”（投入不足可能被淘汰）和”过度投入”（烧光资金而市场尚未成熟）之间找到黄金平衡点。DeepSeek的策略提供了一个参考方向：不追求参数绝对数量，而追求在特定场景下的”单位成本效率”——这种”差异化军备策略”可能比纯粹的”数量军备策略”更具可持续性。

三、AI基础设施投资的”实物期权”思维

将AI基础设施投资视为”实物期权”而非”一次性固定投资”是一个更明智的战略框架。具体而言：企业应该分阶段投入——先进行小规模的试验项目验证技术可行性和业务价值（相当于购买“看涨期权”），确认价值后再追加投资（“行权”）。关键是在每一阶段都保留”灵活性”——不把所有算力资源绑定在单一技术供应商上，保持模型框架的可迁移性，建立自己的AI人才团队而非完全外包。行云科技在2026年7月末手握超154亿元算力存储类长期框架订单的案例表明，那些先期小规模进入、分阶段加码的企业，正在享受后发者的”学习红利”。

启示

AI基础设施竞赛的启示超越了AI产业本身。在任何存在”军备竞赛”特征的行业中，企业需要学会在“恐惧驱动”和“理性规划”之间找到平衡。具体策略包括：通过小规模试点降低不确定性、保持技术架构的灵活性和可迁移性、关注单位成本效率而非总量规模、将投入分散到不同技术路线以对冲路径风险。那些能够在这场AI竞赛中胜出的企业，不是投入最多的，而是”在正确的时间以正确的方式投入正确规模”的企业。

其他思考

1. AI大模型的规模经济是否存在”天花板”——参数到达一定规模后性能不再显著提升？
2. 中小企业在AI应用中是否应该放弃自建基础设施，全力拥抱API调用模式？
3. DeepSeek的”效率优先”路线和OpenAI的”规模优先”路线，哪种更可持续？

关键词：AI基础设施、规模经济、军备竞赛、实物期权
来源：第一财经、经济观察网、财新网 | 整理：经管大课堂