潞晨早就想好怎样活丢弃DeepSeek泼天流量对话90后教授尤洋

admin1 2小时前阅读数 14 #银行

摘要：

在群众眼中，潞晨科技是一家不知名公司。但其开创人尤洋，早先已仰仗“90后教授”“加州伯克利博士”等头衔成为资本热追的对象。往年终DeepSeek爆火后，尤洋因质疑MaaS虚伪兴盛被行业抨击。在更多小公司all in DeepSeek的当下，潞晨为何要丢弃泼天流量？凤凰网科技《浪潮》对话尤洋，聊了聊其在AI迸发潮面前的思索。

往年3月，尤洋堕入了一场漩涡。

作为创业公司潞晨科技的开创人，尤洋曾因顶着清华学霸、伯克利博士、新加坡国立大学校长青年教授等头衔而在业内颇具名望。他还是一个90后，小红书生动用户，技术控与“社媒活人感”在他身上成功了很好的融合。

争议的要素，来自尤洋地下质疑炽热的MaaS（模型即服务）商业方式，称中小云厂商若部署开源大模型DeepSeek-R1“满血版”，每月盈余或达4亿元，这一看法与后续DeepSeek官方宣称的“通常利润率545%”构成了微小反差，引发行业震动。

更为与业界心心相印的是， 3月1日，潞晨科技成为首个宣布中止DeepSeek API服务的创企，此时距离其上线DeepSeek API仅过去一个月。

凡此种种，被人们解读为了“和DeepSeek唱反调”，从而让尤洋自己遭遭到了微小的非议。

在堕入风云后不久，凤凰网科技与尤洋启动了一场对话，回想风云中的争议话题，他照旧坚持着自己的想法。在其看来，MaaS业务需承当算力波峰波谷的本钱压力，而客户对稳如泰山性和提早的高要求进一步挤压利润空间，“多少钱战肉搏”难以为继。

不时以来，尤洋在AI圈子里都不是小透明。其在博士时期开发的LAMB优化器曾被谷歌、微软等巨头采纳，将BERT模型训练时期从3天缩短至76分钟，至今仍是行业标杆。2021年回国创立潞晨科技后，他又将技术优点转化为商业产品，推出散布式训练平台Colossal-AI和视频生成模型Open-Sora。

潞晨自创立之初也备受资本追捧，三年多的时期里已拿下6轮融资，且据尤洋表述，其手中仍握有TS（投资意向书）。

在尤洋看来，在中国市场，AI infra层的机遇在于运行DeepSeek、通义千问等模型才干，内行业私有数据上做行业模型、企业私有模型。 “这个需求是真实的，账最少能算得清楚，利润也是可观的”。

与此同时，潞晨与其他AI infra层企业的最大不同，是还在自研视频大模型产品。但尤洋对视频大模型的思索不太一样，其以为视频大模型实质上是一个算力优化的生意。“未来3到5年，视频大模型为中心的多模态、全球模型会不时地展开变大。这个环节中，最关键的就是算力优化，要思索如何去优化训练、推理效率，下降开发、推理本钱，这就是AI Infra厂商最应该关注的事情”。

在一个相对明晰的展开思绪之下，尤洋曾经对潞晨的展开有了初步的规划，即做到 200 亿到 300 亿量级，然后上市。“目的十分量化，也很明白，就是抵达 20 亿的支出”。

以下是凤凰网科技《浪潮》与尤洋的对话，经编辑公布：

“抨击MaaS方式，掉入言论漩涡”

凤凰网科技：春节后那段时期大家都一窝蜂冲上去做DeepSeek API，那时辰你在做什么？

尤洋： 我们也确实收到了很多DeepSeek相关需求，潞晨也迅速在训练、微调、推理等多方面都做了计划公布，包括和华为结合推出的一体机。

通常上线验证了MaaS业务，尽管有很多用户，但目前确实不是一个好的商业方式，所以选择集中资源、聚焦高创新业务，拒绝自觉跟风和低效投入，减速中心产品迭代。

凤凰网科技：潞晨如今有哪些中心业务？

尤洋： 关键是三块，大模型开发和部署平台，旨在最大化优化AI大模型的后训练和推理部署效率，打造AI算力版DataBricks；大模型企业私有化部署和一体机，用DeepSeek和通义千问等全球一流大模型的才干，基于高质量私有数据，为企业开发/部署私有模型和行业模型；规划未来，坚信视频生成大模型是全球模型和多模态模型的中心，基于Open-Sora打造效率最高的视频模型及商业产品。

凤凰网科技：你也不是第一次性性给MaaS方式算账，觉得不是一个好的生意方式，你觉得为什么近期这个话题突然热了起来？有什么变化出现了吗？

尤洋： 对，目前照旧不是，所以潞晨撤掉了MaaS业务。热度起来，一方面确实各家都在接入DeepSeek，另一方面DeepSeek也进一步开源了新内容，自身会有热度和讨论。其中触及了盈利测算，网上许多人以为和我的观念相差很大，就惹起了讨论。

我对DeepSeek没有任何抬高，DeepSeek出圈前，2025年1月2日我就在微博上说过DeepSeek是中国最好的模型。我最末尾就是抨击那些倒卖DeepSeek API去赔本赚呼喊的中小云厂商，然后吹嘘自己推理快10倍。在网上被解读成跟DeepSeek去一致。一些厂商会精选特地美观的性能结果公布，我们2月初就已在较真实场景下评价，当然详细的数值随着全全球一同优化探求迭代，对某个特定模型必需会越来越好，但是我觉得站在2025年终的角度，中小型云厂商不太或许经过MaaS赚到钱。

凤凰网科技：你们在真实场景下评价的结果怎样样。

尤洋： 详细的推理吞吐速度，其实是有许多影响要素的。首先，输入输入序列长度变化的话，吞吐率的变化是很大的，我用的是更理想的状况。由于在通常用的时辰，输入输入的序列长度是不会太短的，一长它的吞吐率就上去了。

第二，真正在线服务用户的时辰，有的用户在做多轮对话，有的用户在做翻译，有的用户在做摘要，他们的义务也是十分复杂的。

第三，很多状况还要求联网，联网的话要读很多网页，那输入输入序列就更长了。这三个要素加起来后，我那个跑分目的其实曾经算是不错的了。

第四，不同规模的厂商，可选择的计划也不同。比如DeepSeek官方公布的推理计划，最小部署资源要求数百张高速互联的H800。对中小厂商来说，MaaS后续或许有上百个模型在运转，每个模型的最佳计划和所需资源或许都不一样，在多少钱战的状况下，能否为每个模型都做这样的投入要求慎重。

第五，研讨推理优化的门槛，相比训练等还是低得多的。每个大学实验室、公司，有1台主机就可以做。以DeepSeek的热度，全全球在一同优化探求迭代，详细数值上会随时期有变化。

当然，必需会有人宣称经过倒卖DeepSeek API盈利了之类的。必需也有人会做一些FP4量化蒸馏剪枝之类的任务，就是测一些比拟美妙的数据。

但售卖DeepSeek等规范开源模型API的MaaS业务，现阶段不是最适宜市场的一种产品外形，它承当了全产业链的盈余。这种产品外形只适宜用户去做测试，但是用户一旦真的想做一个AI App，对稳如泰山性、提早的要求是十分高的。但是MaaS这种产品卖的是按需token，恣意客户恣意时期的坚定需求都必需时辰满足，不会管供应商后端的机器运行率。比如以后有10万人的恳求在用这么多机器，或许过5分钟调用量就变小或变大，由于假定我的MaaS下游接入了很多App，随时都或许有很多用户的调用变化。但我为了容纳高峰保证MaaS服务的商业稳如泰山，机器要能容纳最高峰，低谷还是得放着，本钱还是高峰那么多，由于我的算力不论是租还是自建，算力本钱都是随时期稳如泰山出现的。

凤凰网科技：所以你怎样看DeepSeek地下的那个利润率？

尤洋： DeepSeek是很优良的团队，做出了很好的效果，开源分享了许多内容，也给出了545%的本钱利润率，但其实你细读一下，它也做了很多假定，它自己都说是通常营收。假定要做成一个稳如泰山性很好的商业版MaaS的话，通常上基本是无法能抵达的。

DeepSeek把它的App、网页版加上MaaS混在一同来统计，能不要钱的只是其中一部分。另外让To C的网页端、App，用户等个一二十秒钟勉强可以接受。但是我觉得最好不要让用户等候逾越15秒，由于我问一个疑问，15秒还没回复，或许直接解体，你可以想想用户体验好吗？春节的时辰大家用DeepSeek，它连这个需求都满足不了，更别说商用MaaS了。To B的MaaS要求会高得多，下游运转企业不会接受抢先MaaS供应方没有基本的牢靠性，造本钱人的下游业务随时解体。

凤凰网科技：DeepSeek自身也不是一家追求服务质量的公司。

尤洋： 当然，DeepSeek也没有把自己说成MaaS，用户体验也不是它的最高优先级，用户情愿等1小时或第二天再试也行。目前DeepSeek的状况跟很多模型企业，尤其是经常经常使用开源模型部署MaaS的第三方企业还不太一样，由于官方服务才干是供不应求的，用户对它体验的容忍度也不同，它的平台是基本稳如泰山的有超负荷的用户需求打满配件资源，也不要求掩盖业务的一切本钱，所以它很适宜MaaS方式。而且DeepSeek也不把自己定为Infra/MaaS厂商，或许也不想去赚这个钱。我觉得DeepSeek完全没必要去关心这个东西的线上体验怎样样，就是把模型训好。反正把模型都开通给大家，哪个想赚钱就拿走，它就专注于做AGI。

凤凰网科技：你觉得中小云厂商和DeepSeek面临的状况完全不同？

尤洋： 这些中小云厂商经常经常使用开源模型，真正面向B端提供MaaS的时辰，它的要求是十分高的。一旦思索用户体验，思索B端对提早和稳如泰山性的要求之后，就必需得有足量的机器，满足业务需求的忽高忽低。比如我的客户们尽管以后日均输入1000亿个token，但我或许得预备输入4000亿到5000亿token才干的机器，才干保证客户们的业务运转都很稳如泰山。同时，每家都在提供相同的模型API，客户几秒钟内就能在不同厂商之间切换。形成MaaS厂商不只需满足高要求，还要求相互卷多少钱。

尽管有全全球一同优化来下降推理本钱，包括DeepSeek官方也给出了很高的利润率，但关于MaaS来说，关键在于大家能否自己世接复现抵达通常盈利下限。以及在大家都取得优化降本的状况下，售卖DeepSeek等规范开源模型 API的MaaS业务，能否脱离当下的多少钱战？

其实很简易就可以验证：假定MaaS是好的商业方式，大家都在挣钱，为什么各种大小云厂商，比如阿里云、火山云、、并行科技、这些全都要在卖MaaS API的同时，要再费力量去推私有化的一体机和专失实例。由于一体机和专失实例是客户独占的，是稳如泰山和不盈余的。

凤凰网科技：这个生意假定换大厂来做或许更好了解，盈余换规模。

尤洋： 大厂的优化手段和可选计划或许比中小型厂商会更好一点，也更或许收回更多本钱。况且他们还有久远的战略性规划，完全可以接受一时的盈余。

比如腾讯有微信，最近元宝加快增涨到了App榜单第一，字节有飞书、抖音，百度有搜寻，即使短期内盈余几十亿，它们日后经过这些超级App和其他业务，是可以消耗很多token的，再经过一些额外付费或全体业务思索，就把这个盈余补回来了。

但初创企业即使融了几个亿，或许还没大厂一个月的营销推行费高。我觉得只经常经常使用第三方开源模型以当下的MaaS方式卖API的话，必需是亏的。假定它作为一特性能点提供到其他产品里，最终经过那个产品赚钱，是有或许的。

凤凰网科技：潞晨作为一个创企，如何保证不被大厂射程扫中？

尤洋： 我们不是MaaS厂商，把我们叫成AI基础设备厂商或许AI基础软件厂商比拟适宜。我跟大厂也没有任何竞争，我创业假定去跟它们直接竞争，完全是“自杀式创业”。

我们现阶段关键产品就两个。一个是我们的算力平台，或许也叫大模型开发+推理平台。第二个产品就是帮一些中小型企业去做大模型私有化。他们的数据甚至不能出自己的公司，我们就提供一套大模型私有化的开发+推理的工具软件。要求机器的话，再把我们的一体机一同卖给他们。

我觉得在中国市场，运行DeepSeek、通义千问的才干，在珍贵的行业私有数据上去做出行业模型、企业私有模型，再用云算力或许一体机帮企业高效地部署起来。这个需求是真实的，账最少能算得清楚，利润也是可观的。

凤凰网科技：DeepSeek之前发了一些开源项目，你怎样评价这些开源？

尤洋： DeepSeek是很优良的团队，开源了很多优良的技术组件，但是整个产品和业务是有很多工程细节的，开源的只是一部分，DeepSeek或许还做了一些其他外部优化，后台也有比拟复杂的系统，他人不能准确地了解、复现它。以及不同公司能投入的机器资源和承当的盈余才干，也就直接限制了计划选择。

但对MaaS层目前很难做出差异，要素就是它用的模型不是专属独有的，各家提供的都是都一样模型。第二，它后台的技术软件有很多开源的计划，不只DeepSeek开源相关计划，支流的SGLang、vLLM、TensorRT也都开源，全全球任何开发者都可以上手优化。这两大重点都没有差异性。

我们的独到之处就是自己做了一套训练、推理、微调的系统“Colossal-AI”，基础版本也是开源的。加上DeepSeek等初创企业、英伟达、微软等大厂、以及来自全球的开源社区的顶尖开发人员，大家曾经在推理层做了很好的开源计划。

由于推理就是一个前向传达的环节，它的计算结构十分明晰。全全球的研讨人员曾经做了多年，研讨门槛也低，所以我觉得如今MaaS这种方式，或许是一个不容易做出稳如泰山的差异化，构成产品壁垒和盈利的方式。

我细心思索过，像今天OpenAI和Anthropic的模型，在许多用户第一印象里还是比竞品好一个层次，并且它是闭源独有的。在这种状况下，它就有稀缺性，就能构成壁垒。它去卖API，就不会面临各家都售卖规范开源模型 API的MaaS业务，只能打多少钱战的恶性竞争。

DeepSeek是一家伟大的企业，特地是DeepSeek的开源很好地起到了全民普及全球一流模型的重担。在这个阶段，我集团包括很多从业者都觉得DeepSeek这种开源方式是最好的、对中国奉献最大的，如今带动这么多资源都在规划DeepSeek和AI产业。

那要是再往后展开三五年，假定中国曾经有了一个清楚谢全球抢先的模型，我还是觉得闭源的方式是更好的。终年来看，我觉得还是要求一家大模型公司去做闭源，并且它的模型质量相对抢先，构成相对垄断。这样有相对利润的话，才有才干和情愿去投入更多的经费做前沿性的探求，给人类未来一个更大的普惠。

就像我们如今能享用AGI浪潮，谷歌之前做了很多奉献，包括提出Transformer、资助Geoffrey Hinton和Ilya Sutskever去做前沿研讨。为什么谷歌能做这么多前沿性的规划，就是由于谷歌在搜寻引擎行业构成了相对的垄断。只需垄断了、把足够多的利润拿走了，它才有这个心思和投入去前瞻探求。假定大模型最终变成了像主机市场这样，大家整天在卷多少钱，都是巨额盈余或许勉强生活，像戴尔、IBM这些公司，尽管体量很大，但如今也没有足够的经费去做不确定性很高的前沿研讨。

“潞晨不是一个惯例的AI Infra公司”

凤凰网科技：往年会不会是AI Infra的分水岭？你估量大规模运转的到来节点是？

尤洋： 我觉得如今国际的AI Infra公司都不太成熟。不是说大家技术不好，是由于国际似乎没有OpenAI这样一家独一档的公司。从最末尾百度公布自己的大模型工具到AI六小龙，去年豆包，如今DeepSeek、通义、元宝，不止AI Infra，整个AI赛道的企业都在不时地变化，所以不是很稳如泰山。

举一些海外的例子，我们最像的应该是Together AI。其实就是想经过软件优化或许高性能计算，把算力的价值发扬到更高。算力原天性卖100万，能不能经过算力优化把它卖出130万、150万的价值。实质上就是结合用户去开发私有模型、行业模型，来做这件事情。

我觉得大言语模型这块的AI技术和软件，其实经过全全球的努力，曾经做的相对成熟了，所以未来大模型的增长点必需是在多模态模型或许全球模型，视频大模型是它们的中心。

这也是潞晨跟其他AI Infra企业还有一个比拟大的不同，就是有自研的视频模型。

凤凰网科技：从最早做算力优化，到推出训推一体机，再到视频生成模型，你怎样思索潞晨这些不同业务之间的逻辑？

尤洋： 其实是一脉相承的，最末尾做算力优化的软件，然后结合算力做云和一体机，再加上算法和数据进一步做模型。

凤凰网科技：潞晨是怎样规划视频大模型业务的？

尤洋： 首先，我们第一步还是想自己完整地训一个这样的模型，把它部署起来。这样我们未来面临全球模型、多模态模型的时辰，我们的基础设备是完善的。

第二，我们发现视频大模型实质上就是一个算力优化的生意。由于它的算力本钱比拟高，一个很短的视频或许就会触及几百万个token。

假定有 A和B两个模型，A模型或许跑分上比B模型高15%，生成的视频质量更高，但很或许比B模型慢了十倍。最终我或许花十分钟用B模型跑出来一个视频，用A模型或许得一个多小时。那这种状况下，即使模型更好，用户或许也会选择耗时最短的。比如抖音的迸发，用户上传的大批内容也没有抵达电影级别的质量，用一般的手机/相机拍摄曾经足够。

所以它就变成一个算力优化、减速的任务了。未来3到5年，视频大模型为中心的多模态、全球模型会不时地展开变大。这个环节中，最关键的就是算力优化，要思索如何去优化训练、推理效率，下降开发、推理本钱，这就是AI Infra厂商最应该关注的事情。

第三，它为什么很契合AI Infra厂商的调性。由于视频大模型输入的是一个作品，它不是一个低延时高交互的东西，我只要求提交一些脚本式的义务需求。比如我想要一个发在抖音上一分钟的短视频，让达芬奇和一同去迪拜购物中心购物吃饭，我提交完了之后就可以去吃饭或许去公园散步，它过一两个小时之后把这个视频做好。这就变成一个地道的算力优化、减速的任务了，我觉得比拟适宜AI Infra厂商去做。

关于AI运转，目前基于相对成熟的LLM做的APP曾经很多，加上MAAS提供了廉价简易的API，开发相关运转的难度和本钱曾经下降了十分多，比如最近爆火的Manus。但目前Agent的方式和最终才干还是受限于面前的模型才干。我觉得LLM如今很多agent（自动体）的东西，其真实模型质量优化了之后，就不用靠人工做那么多的业务流来搭建了，很多AI都可以直接搞定。

凤凰网科技：能不能分享一些Open-Sora目前的进度？

尤洋： 其实自研视频模型就相当于我们最大的私有化模型，在国际市场做大模型私有化+一体机的生意。比如说我在国际做了十个模型私有化单子也就两千万，曾经算不错了。但是我如今把这一个视频大模型做好，我或许一年就收获四千万，相当于它是一个很大型的项目。

我觉得这是一个很好的机遇，由于视频大模型还没有头部言语模型那么大，我不要求投入几亿美金才干末尾去做这个事情。假定这个时辰能够尽早规划、抢滩登陆，我觉得还是无机遇的。假定如今去自研Llama、DeepSeek这样的，我觉得曾经不太或许有商业机遇了。

如今视频大模型的质量还不够好。即使某个厂商如今宣称自己的视频大模型是最好的，我置信一个成熟的广告任务室也无法能完全用视频大模型的生成内容替代大部分任务，或许去拍《阿凡达》、《泰坦尼克号》这样的电影。

如今视频大模型的存在感依然还不够高，必需会十分关注要继续优化视频质量。但是如今每优化一点视频质量，代价往往是要增长数倍的计算量和本钱。视频模型对算力的要求是十分高的，对算力优化的需求也比LLM（大言语模型）更高。

潞晨的优点是性价比更高，同等预算状况下，它可以做到是最好的。模型质量不差，但必需不是跑分最高的，参数量比他人小三倍、五倍。

我们刚刚开源了Open-Sora 2.0——全的 SOTA（State-of-the-Art）视频生成模型正式公布，仅用 20 万美元（224 张GPU）成功训练出商业级 11B 参数视频生成大模型，性能直追 HunyuanVideo 和 30B 参数的 Step-Video。声威评测 VBench 及用户偏好测试均证明其出色表现，在多项关键目的上媲美动辄数百万美元训练本钱的闭源模型。此次公布片面开源模型权重、推理代码及散布式训练全流程，让高质量视频生成真正触手可及，进一步优化视频生成的可及性与可拓展性。

我们也在此基础上进一步做了闭源模型的商业化产品Video Ocean，生成质量和速度更好，大家可以不要钱体验。

凤凰网科技：往年大家都在喊视频大模型的商业化元年，你觉得哪些公司更有或许跑出来？

尤洋： 我觉得要做视频大模型要有几点优点，第一个就是数据上的优点，第二个是算法上的优点，第三个优点是算力优化上的优点，或许还有个优点就是产品力上的优点。

字节或许快手这样的大厂，它的优点关键是第一点和第四点：数据量很大，也能做出飞书、剪映、抖音这种级别的产品，产品力方面必需是十分强的。

我觉得像我们这样的公司，优点必需就是第三点的算力优化上。再一个自身我们帮客户去交付私有模型、行业模型的时辰，对算法也是要求十分了解的，否则我们无法把它做成规范化的东西，所以第二点也是有优点的。

那如何去应对我们在第一点、第四点的劣势？首先，我们其实也经过合法手段置办搜集了很多带版权的数据，我觉得这个阶段其实是够的。由于数据量从10亿到100亿，假定都是差不多的视频内容和方式的话，优化也不是太大。在私有化交付时，由于是经常经常使用客户的私有数据，所以在数据上的差距也不会特地大。

第四点，我们的劣势是产品力方面的。作为一个To C或许To开发者的产品，我们是必需无法能做得过抖音、快手这种级别的App。他们阅历十分丰厚，那我们就把自己的目的定得明晰一点。

我们的视频大模型就是一个虚拟相机，而不是剪映。由于如今我要在抖音上发一个视频的话，也是先用相机拍出原始的视频素材，再用剪映等工具去加工。我如今就细分到一个点，就要做虚拟相机，用大模型生成原始视频素材。后边工具链的内容，我先不要太关注，否则什么也做不好。

凤凰网科技：DeepSeek的爆火对你们的训推一体机业务有什么影响？

尤洋： 确实带动了清楚带动了许多需求，都在推进中。

凤凰网科技：去年你们的一体机卖了快3000万，往年有什么样的目的？

尤洋： 翻倍，比如年终DeepSeek的火爆，带动了大批新需求。DeepSeek模型也比拟大，要求的配件支持和优化手段也更多。

凤凰网科技：潞晨在去年10月刚成功A++轮融资，近期又有了一轮亦庄国投的钱出去，目前你手里是不是又有了新的TS，你还会在近期开启下一轮吗？

尤洋： 我们融资还挺顺利的，3年多已成功6轮融资，投资方都是大家耳熟能详的名字。手里已有多个TS，欢迎感兴味的投资方详聊。

凤凰网科技：你规划中的潞晨未来会依照什么样的节拍展开？

尤洋： 我们的营收过去几年都成功了高速的增长，必需是抵达了我们的预期，也确实给客户带来了价值。在坚持现有业务增长的基础上，下一步值得完善的就是我刚才说的视频大模型、多模态大模型。如何让它加快进入用户真正的业务场景里边，成功未来基于视频、多模态大模型的一些运转，是我们未来重点关注的。我们要把潞晨的市值做到 200 亿到 300 亿这个量级，然后上市。目的十分量化也很明白，就是抵达 20 亿的支出。