春节前，各路媒体都在[传言DeepSeek V4会在春节期间发布]。**结果饺子吃了，鞭炮放了，红包抢了，它愣是没动静。**现在2月也过完了，最新传言又指向3月初。这感觉，就像追剧追到高潮，突然给你插播广告，急得人抓心挠肝。

但你知道吗？这次“放鸽子”背后，藏着一个让所有中国科技爱好者都暗爽的可靠爆料：DeepSeek这次把V4的芯片优先权，只给了华为等国产芯片，直接把Nvidia和AMD关在了门外。

越是推迟发布，越说明这个爆料的可靠性。同时，也印证了[马斯克预言中国将在2026年彻底解决芯片问题]。所以，如果预言成真，V4晚来几天又怎样？它代表的，可能是一场游戏规则的彻底改变。

不带美系芯片玩

以前大模型发新版，都得先在Nvidia的GPU上跑通、调优，确保上线不翻车。这就像你开个新店，得先给片区老大交保护费，求个平安。

但DeepSeek这次可能把“惯例”掀了桌子：美系芯片，先靠边站。 给华为昇腾芯片几周的独家窗口期，深度适配，跑出最佳性能。

这是供应链自主的必然一步。**但说白了，这就是实力到了，腰杆硬了，敢自己定规矩了。**想象一下，未来V4上线，跑在国产芯片上的版本如果比Nvidia版还快还稳，那画面得多带感？全球开发者都得重新掂量手里的显卡了。

最有价值的等待

大家等V4，当然是因为它传闻中恐怖的性能。据说参数规模、推理能力都要再上一个台阶，关键是，它大概率还是开源免费的。

**但这回，我们等的不仅仅是一个更聪明的“大脑”，更是一个能跑在自家“心脏”上的完整系统。**以前模型再强，核心硬件捏在别人手里，总感觉是借来的武功，施展不开。

**DeepSeek这步棋，是在下一盘大棋。**它先让最好的模型和最好的国产芯片深度绑定，跑出标杆效果。开发者一看，哇，用华为的卡也能这么溜？那以后做项目、买服务器，国产硬件自然就成了更香的选择。

产业链就是这样被一点点撬动的。等待V4，等的就是这条从软件到硬件的“中国链”真正跑通的那一刻。

慢一点，远一点

肯定有人会嘀咕：这么搞，我们这些用着Nvidia显卡的怎么办？会不会体验变差？这种担心很正常，但格局可以再打开一点。

短期看，为了深度优化国产芯，全球用户可能要多等几天，或者初期体验有差异。但长期看，这恰恰是为了不让任何人“卡脖子”。

**如果全世界只有一条技术路径，那才是最危险的事。**DeepSeek现在做的，就是在开辟第二条、完全自主的跑道。这条路刚开始可能有点颠簸，但一旦跑顺了，我们就有选择权，有议价权，有安全感。

所以，V4晚来半个月，如果能换来未来十年中国AI的独立狂奔到更远方，这买卖，太值了。

所以，亲爱的DeepSeek V4，你尽管按照自己的节奏来。春节的烟花没有等到你，三月的春风会为你而来。我们等的，早已不是一个模型的版本号，而是一个时代的转折点。

这就像大航海时代，别人已经画好了海图，定好了航线。而我们，正在锻造自己的船，校准自己的罗盘。DeepSeek V4，就是那艘即将启航的巨轮，它承载的不仅是算法的突破，更是一个民族科技自立自强的决心。

前路或有风浪，但方向，已然掌握在自己手中。这一刻的等待，静默但充满力量。

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• 为什么要做 RAG
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• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
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第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
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• Transformer结构简介
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第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
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学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

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