DeepSeek 常被市场解读为“用更少算力做更强模型”的代表，但其自身给出的判断却与这一叙事形成反差：效率提升不会终结算力投入，中国 AI 与美国的核心差距仍是资源，而非人才或模型能力。
DeepSeek 指出，中美 AI 的差距首先体现在算力上。国内并不缺少足够聪明的研究人员，但美国头部实验室拥有更大的集群，可以进行更多轮架构试验、参数搜索和失败训练。算力不足不仅限制最终模型规模，也限制研究人员积累大规模训练经验。因此，看似是人才、模型能力和应用上的差距，向前追溯，很大程度上仍是算力差距。
大模型研发并非凑齐一批 GPU、完成一次正式训练即可。真正的领先来自训练前的大量实验、消融测试和错误迭代。即使国内企业勉强堆出一个超大模型，如果没有足够算力支持此前的研究，也很难复制美国公司的研发密度。这决定了国内更现实的路线，是在可以承受的规模内提升算法、架构和工程效率，再随着资源增加逐步扩大模型。
DeepSeek 证明了模型可以更高效，但这并不意味着 Scaling 已经失效。梁文锋仍然相信，更大的数据、模型和训练计算能够改善效果、解锁新能力。DeepSeek 没有继续大幅扩大模型规模，并不是认为现有规模已经足够，而是因为当前资源只能支持相应规模。他认为，硅谷可以讨论 Scaling 是否逐渐接近瓶颈，但中国 AI 企业离这个问题还很远。中国尚未获得足够算力去充分检验 Scaling 的边界，当前主要矛盾不是“扩大规模还有没有收益”，而是“有没有条件扩大规模”。
在国产卡生态方面，DeepSeek 认为正出现明确解决路径。过去业界普遍担忧国产芯片的软件生态不完善、难以替代英伟达 CUDA，但实际进展显示，适配与迁移工作正在加速。未来更硬的约束可能从“能不能用”转向“有没有足够多的卡”——即产能瓶颈。这意味着，国产芯片的制造能力将成为决定中国 AI 发展速度的关键变量。