前言：国外的模型都闭源，所以马斯克才会离开OpenAI，独立搞一个开源的Grok。 知乎上有个提问，为什么Deepseek那么牛还要开源，国外的大模型基本都是闭源的。 我的回答如下：
首先我们要明确一个误区，开源不等于不赚钱。
再重复一遍：开源不等于不赚钱。
为什么？
先看看这些开源项目的营收：
Apache：在2020年的收入为2770万美元。 Linux：在2020年的收入为1100万美元。 Eclipse Foundation：在2020年的收入为100万美元。 Alphabet：在2019年的收入为34亿美元。 Oracle：在2018年的收入为4亿美元。 Meta：在2018年的收入为22亿美元。
这些项目都是国外的，他们都在赚钱。
开源项目通常怎样赚钱呢？如果用一句通俗大白话，就是，免费使用（你行你用），付费咨询（不行问我）。
下边简单说说它们怎样赚钱。
商业版销售
许多开源项目会提供一个免费的开源版本，同时推出一个商业版，供企业用户使用。例如，MySQL 和 Red Hat 的 Linux 操作系统就是通过这种方式实现盈利的。
增值服务
这个我们再熟悉不过了，免费看2集视频，后边的再付费。当然，增值服务不全是这种模式。付费的支持、咨询、定制开发等服务，都是增值服务。这些服务通常针对企业用户或高级用户，提供更专业的解决方案。例如，Ghost 和 Sidekiq 项目通过提供专业版和企业版服务实现了盈利。此外，一些开源项目还可以通过提供插件、扩展功能或高级功能来实现盈利
捐赠模式
这个是国外特有的，国内搞不起来，白嫖党太多，付费意识差。这个模式简单说，就是你用一个惊艳的产品，开放并免费，让用户感动到主动给钱。
付费订阅
一些项目，比如Dify，免费开源，但提供了云托管的收费方案。也是那句话，你行你自己用，不行就找我帮你服务。
付费培训和咨询
就是免费用，收费咨询。你行的，你懂的，你就自己搞定。不懂？那行，收费咨询。
好，现在我们再来看看这么牛逼的Deepseek为什么要开源。
现在我们可以肯定的是，深度求索它肯定不是慈善公司，开源不是自宫。那么，它怎样赚钱，以及为什么选择开源，我们可以做以下分析：
以小搏大，建立生态壁垒
作为初创公司，DeepSeek 在巨头环伺的AI赛道选择开源，能快速吸引全球开发者（如GitHub社区）、企业用户（如中石化、腾讯）和学术机构。这种“少胜多”的策略，短期内即可积累庞大用户基数，形成技术影响力。
构建“底座生态”，实现长期商业化
当大家都用我的模型，那么必然都遵循我的规则。二流企业做质量，一流企业做标准，这跟当年微软在中国并没有全力去打击盗版如出一辙。
DeepSeek 开源的是模型权重（.bin/.pt文件），而非完全开放训练代码或数据集。用户可微调模型，但无法完全复现原始训练过程。DeepSeek-R1 的训练成本仅为同类模型的几分之一，开源后进一步让中小企业、学术机构及发展中国家免费用上顶级AI模型，推动技术民主化。
全球协作反哺模型进化
开源后，开发者社区的反馈、优化建议和漏洞修复，能显著提升模型鲁棒性与泛化能力。例如，DeepSeek开源的 FlashMLA 库优化了GPU资源分配，解决文本长度处理难题。
以上是纯商业的分析，可能顺带（商业上说通了，顺带靠拢顶层战略，完全合理的）还有ZZ层面的分析：
响应国家战略，推动国产AI生态崛起
中国“十四五”规划明确提出支持数字技术开源发展，将“深度学习框架开源”列为重点攻关方向。DeepSeek 的开源实践与国家推动科技自主创新的战略高度契合，企业与国家的战略一致，那真是顺风顺水。
总结：开源的实质是“战略杠杆”
DeepSeek 的开源不是“慈善行为”，而是一场精心设计的 生态卡位战：
✅ 短期——以开源换市场、口碑与开发者生态； ✅ 中期——通过API、企业服务变现，建立技术标准； ✅ 长期——成为全球AI基础设施的“底座”，主导下一代智能范式。
正如其创始人梁文锋所言：“哪怕一个小APP都能低成本用上大模型” 。这种开放胸怀背后，是推动中国AI从“单点突破”迈向“生态引领”的野心。
