从写那篇《给DeepSeek的最后一封催更信》到现在，看得出来DS在尽力加快节奏，不过从V4满血版这一步来看，整体依然慢两拍，短时间内竞争力主要还是依靠API的Token价格，性价比策略。综合各方面动态的基础上，昨天分析师讨论会表达了三个预期（有补充）: 1.四季度至少四家国产模型真实水准(而不是基准测试成绩)有望达到或超过Opus-4.8的水平（所以AI中国团是一种产业集群现象），夯实基础、提高下限、健壮性和拉高上限一样重要；一直认为Opus-4.8是足以覆盖绝大多数常规智能任务和部分工程任务的能力临界点，能到GPT-5.6 Sol 甚至Myhtos水平当然更好，但深度智能差距甚至仍然在继续扩大。2.下半年国内算力供给并不像一些分析预期的那么乐观，结构性短缺问题比较明显，对模型训练迭代以及推理服务以高算力开销实现高水准服务构成约束（比如虽然同为High模式但不同程度的算力开销导致同一个模型的性能表现出现差别，也就是用户实感到的模型降智），这方面问题值得重视。3.各家在前沿/基座模型打造方面各有心法，但在范式发生根本转换之前，现有体系的进化"魔法"的主要方向，已经不同程度彼此都有所掌握，这方面有共识，也开始表现出趋同（所以不能把什么都归结为蒸馏，如果认为靠蒸馏就能打造出一流水准相当于是对蒸馏和模型能力形成的误解以及对二流的侮辱）。参数Scaling继续有效（而不是方向错了或者成效衰减），RSI递归自我改进成为原力源泉甚至成为竞争加速分化的临界点（Loop、持续学习、AI生成-训练-调优AI等），基于代码与协议的超强Agent -工具-长程复杂深度任务能力依然是深耕生产力场景和ARR起飞的坚实支撑点。认知原生全局工作空间、分布式高效集群训练、科学专用原生模型也是重要方向，包括对世界模型的探索（但是世界模型的GPT时刻还没有到，有些世界其实只是时空智能引擎、符合视觉规律的3D生成等）。同时配套可解释性、原生多模态的统一融合的底层支撑。大幅度降低训练与推理开销和效率的所有技术进展，费效比和价格竞争意义巨大，但因为不产生新的、更强的能力，始终不在最前沿的探索之列。