DeepSeek 一篇论文，为什么被美国分析师称为“突破性时刻”？

2026 年刚开始，中国 AI 圈没有发布新模型，
却悄悄扔出了一篇让美国分析师坐直身体的论文。

它没有谈参数规模，也没谈算力投入，
只回答了一个现实问题：

当算力被卡死之后，大模型还能不能继续变强？

答案，来自 DeepSeek。

一、先说结论：这不是优化，而是“换路”

过去两年，大模型竞争的主旋律只有一个：

谁的参数更多，谁的算力更猛，谁的卡堆得更狠。

但到 2025 年之后，这条路正在遇到现实天花板。

芯片受限、算力受限、先进制程受限——
对中国 AI 来说，问题已经非常具体：

如果不能无限堆算力，大模型还能不能继续进化？

DeepSeek 这篇论文给出的答案是：

可以，但不能再靠“往外堆”，而要“往里改”。

这不是一次小修小补，
而是一次训练范式级别的路线切换。

二、一个被忽略的问题：模型不是“算不动”，而是“信息走不动”

要理解这篇论文，必须先理解一个长期被忽略的事实：

大模型真正的瓶颈，未必在算力，而在内部信息流动方式。

当前几乎所有主流大模型，
底层仍然依赖一种非常经典的结构——残差连接（Residual Connection）。

它的好处很明显：

• 稳定

• 不容易崩

• 适合深层网络

但它也有一个致命缺陷：

信息通道太窄。

你可以这样理解：

• 模型越做越大

• 但“内部高速公路”依然是单向车道

• 信息在层与层之间排队、拥堵、衰减

所以，学术界早就有一个共识方向：

要不要让模型内部，多修几条“信息通道”？

三、为什么“超连接”以前几乎必崩？

这个想法并不新，
对应的技术路线叫 Hyper-Connections（超连接）。

问题是——
以前几乎没有人在大模型上真正跑通。

原因很简单：

• 信息一多；

• 梯度就容易爆；

• 数值直接失控；

• 训练过程崩溃；

一句话总结：

放开信息，模型先死。

这也是为什么，
过去十多年里，大模型结构虽然不断加深、加大，
但信息流动方式本身几乎没被真正改动过。

四、DeepSeek 的关键一刀：不是“多连线”，而是“加护栏”！

这正是 mHC（Manifold-Constrained Hyper-Connections）的核心价值。

DeepSeek 并没有简单地“增加连接”，
而是做了一件非常工程、也非常数学的事：

让信息可以多交流，但必须被严格约束。

他们的做法是：

• 将模型内部的“超连接矩阵”

• 强制约束在一个特定的数学流形上

• 使其满足一个关键条件：双随机（Doubly Stochastic）

这意味着什么？

用人话说就是：

所有信息流动，本质上都是加权平均，
谁都不能无限放大自己的声音。

结果非常关键：

• 信息通道变宽了；

• 但梯度不爆；

• 训练稳定性保住了；

这一步，过去几乎没人能在大模型规模上真正做到。

五、为什么分析师说这是“突破性时刻”？

因为这不是“看起来很美”，而是真的跑通了。

论文中，DeepSeek 在 3B、9B、27B 等不同规模模型上验证：

• 训练过程稳定

• 性能优于传统残差结构

• 显著好于无约束的超连接方案

而且，代价并不高。

额外训练成本，大约只增加 6%–7%。

在今天的大模型世界里，
这是一个几乎可以忽略的代价。

这也是为什么 Counterpoint 的分析师会评价：

“This is a striking breakthrough.”

六、这不是写给论文圈的，是写给对手看的

还有一句评价，非常值得反复看：

This paper reads as a statement of DeepSeek’s internal capabilities.

翻译成一句大白话就是：

这是在告诉所有人：
我们可以从底层重构整个训练架构。

注意，这意味着什么：

• 不是调用别人的成熟方案

• 不是在开源框架上修修补补

• 而是敢动训练栈最底层的结构

在今天的大模型圈，
这种能力并不常见。

七、它和DeepSeek R1、R2 的真正关系?

如果你回看 DeepSeek 的时间线，会发现一个熟悉节奏：

• 2025 年初：先发布基础训练研究;

• 随后推出 R1 推理模型 → 行业震动;

现在：

• 2026 年初：mHC 论文先行

• 下一代模型（R2 / V4）呼之欲出

这不是巧合。

这篇论文，本质上是：

下一代模型“骨架”的公开预告。

至于最终名字叫不叫 R2，
反而已经没那么重要了。

八、更大的背景：这是一条现实的“中国路线”!

如果把视角再抬高一层，mHC 的意义在于：

它证明了一件事：
在算力受限的条件下，大模型仍然存在“结构红利”。

这对中国 AI 的现实意义非常直接：

• 不必完全复制“无限堆算力”的美国路线;

• 架构创新、训练约束、信息流设计
  依然是可突破方向

这不是情绪判断，而是技术事实。

结语：DeepSeek的这个新技术真正改变的是什么？

mHC 并不能保证中国 AI 一定胜出，
但它至少证明了一件事：

当算力红利接近终点，
真正的竞争，会回到工程和结构本身。

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