第二周的一个上午，四月上旬，天气非常不错。徐辰前往了位于中关村的深度求索北京分公司。
深度求索北京分公司就在融科资讯中心，距离北大东门也就一公里不到。本身放在这边，就是为了吸引北大、清华、中科院这一圈密度高到离谱的高校人才。结果徐辰之前一直没意识到它居然这么近，近到石南把车钥匙都掏出来了，徐辰看了眼导航，沉默两秒后提议：要不骑共享单车吧。
于是，两人一人一辆共享单车，沿着北大东门外的路一路骑到了融科资讯中心。
……
把单车停在大厦楼下的专属非机动车划线区，徐辰抬头看了一眼这栋充满现代科技感的建筑。
就在这栋大楼里，藏着如今全球AI领域最炙手可热的超级独角兽。
回望过去的一年多的时间，整个全球AI市场经历了一场史无前例的大洗牌。
而这场十二级大地震的始作俑者，正是徐辰当年顺手用来“刷经验“的那套SLRM（逻辑增强模块）框架。
SLRM横空出世之前，整个AI产业的底层逻辑其实很简单粗暴——
拼算力，拼参数，拼谁家显卡堆得更多。
十万张H100起步，二十万张算入门。低于这个规模，你都不好意思说自己在搞前沿AI研究。
那时候的AI创业公司里，最重要的岗位不是首席科学家，而是首席融资官。因为模型还没训练完，账上的钱可能先烧没了。
美国那边的资本市场则直接烧成了狂欢。2026年前后，OpenAI、Anthropic等公司的估值一度接近万亿美元，折合人民币将近七万亿。华尔街最流行的一句话是：
“AI公司不是按照收入估值，而是按照未来人类文明的所有现金流估值。“
翻译成人话就是——反正先吹，吹爆了再说。
只要公司PPT里写上“AGI“，配一张炫酷的神经网络结构图，估值就能自动往上蹿三层楼。
然后SLRM来了。
SLRM引入了极强的符号逻辑推理能力，使模型不再单纯依赖概率预测来“蒙答案“。许多原本必须在云端超大模型上完成的任务，被小模型加逻辑增强模块就能完成得七七八八。
算力需求，出现了断崖式的下滑。
本地化部署随即兴起。企业不再非得把所有数据上传到云端，个人用户也能在自己的终端设备上运行足够强大的智能助手。
原本那些靠垄断算力起家、靠“云端霸权“撑估值的科技巨头们，这下直接傻了眼。
市场格局瞬间从“几家寡头垄断“变成了“百花齐放，群魔乱舞“。
一句话总结：以前只有巨头玩得起AI，现在稍微有点工程能力的中型企业，也能在垂直场景里搞出像模像样的产品。
这对技术生态当然是好事。
但对那些靠算力护城河支撑着天价估值的美国AI巨头来说，就不那么友好了。
OpenAI和Anthropic在可用性上已经未必胜过全面拥抱新架构的国内企业，如今却仍靠着美股市场强大的金融想象力，死守着3000亿美元（约2万亿人民币）上下的估值。看起来账面数字依然吓人，可懂行的人都清楚，和2026年八九千亿美元的巅峰相比，这已经是腰斩再腰斩。
技术可以输，叙事不能输。
只要还能讲“美国引领AGI未来“的故事，股价就还能硬撑一段。这大概就是美国金融市场最动人的地方——即便皇帝已经没有新衣，只要华尔街的分析师还在卖力鼓掌，这场狂欢就不会轻易落幕。
当然，眼下的格局也并非铁板一块。
华为的LPU（逻辑处理单元）产能依然有限，而SLRM的推理能力对LPU的依赖远比传统GPU深得多。算力的硬件瓶颈，无形中给了美国AI公司一定的喘息机会。总体而言，如今华国在算法层面已经实现了对美国的全面超越，算力上略有差距但整体可控、且未来可期，数据层面美国公司依然凭借历史积累保有一定优势。华国AI曾经落后半年到一年的差距，如今已基本追平，并且一旦LPU产能跟上，大概率将彻底完成反超。
而在这场大洗牌中，最早抓住SLRM红利、被徐辰亲手“点拨“过D-LTMN记忆机制的DeepSeek（深度求索），则借着这股东风一路狂飙，如今已彻底确立了全球AI技术Top1的统治地位。
市值1万亿人民币。
因为走的是开源普惠路线，账面数字看起来不如美国那几家唬人。
但在真正懂行的人眼里，DS才是当之无愧的无冕之王。
……
一楼大厅里，已经有深度求索的员工等着接人。徐辰刚到，对方便快步迎了上来，态度十分恭敬地把他领进电梯，直接按下了最高层。
电梯门刚打开，梁文锋正好从办公室里出来。
“徐教授。”梁文锋先一步伸出手，笑得很自然，“终于把你等来了。”
“梁总，打扰了。”徐辰和他握了握手。
两人都不是那种喜欢把寒暄拉得很长的人，简单叙了两句近况，梁文锋便顺手带着徐辰在公司里走了一圈，简单地参观了下。
逛完一圈，两人很快回到梁文锋的办公室，门一关，外面的喧嚣就被彻底隔开了。
这次见面，前面的铺垫其实已经够了，真正要谈的只是最关键的细节。
梁文锋给徐辰倒了杯茶，自己在对面坐下，直接切入正题：“你先给我讲讲这套框架现在到哪一步了。”
徐辰也不绕弯，从包里取出笔记本，打开后，把“诸葛”架构的整体思路、SLRM在灵感模块上的设计，以及目前那版Demo的测试结果，简单而清晰地过了一遍。
从为什么要把Transformer的概率式联想压下去，到为什么要用SLRM去接管高精度推演，再到模型在IMO压轴题上的表现，徐辰都讲得明明白白。讲到最后，他索性把笔记本转过去，让梁文锋看后台记录的几组效果数据。
梁文锋看得很认真。
他没有急着开口，先是把几页日志来回扫了两遍，手指在桌面上轻轻点着，像是在脑子里默算什么。几秒后，他才抬起头，目光里多了几分真正的兴味。
“很漂亮。”他先给了一个极高的评价，语气里没有半点敷衍，“不是那种‘堆出来的漂亮’，是底层逻辑真的站得住。”
徐辰笑了笑，没接这个夸奖，只是安静等着他的下文。
梁文锋把笔记本推回给徐辰，身体微微后靠，话锋也跟着一转：“但我得先说句实话，这东西的商业前景，确实不太好。”
徐辰闻言，心里一点也不意外。
这种话术，他之前已经在其他公司那边听过几轮了。梁文锋这话，倒不完全是压价，这确实是事实。来之前他自己在心里也盘算过，这项目要是真铺开，算上高昂的机会成本，前几年非但见不到回头钱，大概率还会是个吞金的无底洞。
因为上百名顶尖工程师，按三百万年薪算都得一年3个亿；再加上稀缺的LPU算力卡，以及为了这个项目必须腾挪掉的其他商业模型的资源，整个成本轻轻松松就会滚到十个亿。
而这些钱砸下去，换来的却很可能只是一个“学术圈叫好、商业上不赚钱”的产品。毕竟，这世上需要用到这台机器的顶尖数学研究者，满打满算也就那么一小撮人。
所以这事，看起来徐辰技术很牛，但其实在残酷的商业逻辑面前，手握资源的DS才是掌握主动权的那一方。
……
