市長明白，如果不接，自己將淪為一個猶豫不決、瞻前顧後的背景板。
14家癱瘓，9家部分恢復。
完全恢復的，只有腳下這一家。
他抬起頭。
「林恩醫生。」
「在。」
「聯繫你們的技術合作方。」
「我會讓市政應急辦公室協調所有相關部門配合你們。」
「先恢復醫療系統，度過今晚再說。」
電話那頭，長老會的醫療信息官第一個響應：「我們這邊隨時可以開始。」
隨後是蒙特菲奧里的急診主任：「準備好了。」
雅各比、哈萊姆、國王郡……各家醫院一個接一個地回應。
紐約長老會的營運長沒有表態，但也沒有掛斷電話。
林恩轉身走向角落。
他拿出了手機。
電話響了一聲就接通了。
林恩用最簡單的語言複述了剛才的情況。
「搞定一家，我一個人就行，這麼多家……需要找幫手。」
「找誰？」
「智譜的安全團隊。他們的glm 5.3剛做過一輪針對網絡安全場景的強化訓練，代碼審計和漏洞修復的能力在現有開源模型里是最強的。我跟他們京城那邊的技術負責人熟，現在京城剛好是白天。」
「多久能搞定？」
「給我兩個小時。」
掛掉電話。
在場的人都沒有聽清林恩說了什麼，但他們看到林恩放下手機後，朝護士站走了回來。
「搞定了。」
這背後的力量，在過去的一年半里，已經讓整個矽谷夜不能寐了。
2025年1月23日。
華國深度求索公司發布了開源推理模型deepseek-r1。
訓練成本600萬美元，性能對標矽谷燒了上百億美元的閉源產品。
一夜之間，英偉達市值蒸發近6000億美元，美國股市歷史上單只個股最大的單日跌幅。
納斯達克暴跌3.1%。
整個華爾街都在想：
如果華國人用百分之一的錢就能做出同樣的東西，那美國那些動輒百億美元的ai投資，到底在燒什麼？
這就是所有人後來都知道的：deepseek時刻。
但那只是開始。
在那之後的一年半里，華國的開源大模型像潮水一樣湧來。
智譜ai的glm系列從4.0一路疊代到5.3。
它在今年一月成為全球第一家上市的大模型公司，在代碼、推理和安全領域的能力已經全面追平美國的前沿閉源模型。
不久前，月之暗面發布了kimi k3。
2.8萬億參數，百萬級上下文窗口。
在多項基準測試中直逼anthropic的claude和openai的最新版本。
消息一出，費城半導體指數跌入熊市，納斯達克100當周跌了4.13%。
而deepseek自己也沒閒著。v4系列模型已經發布了數個月，其中v4 flash以極低的部署成本和優秀的醫療場景表現，成為了全球中小型醫療機構本地部署ai系統的首選。
希望急診中心的底層ai，正是deepseek v4 flash。
從這裡還是一個三張床的急救站時，林恩就選擇了這條路，那時候用的還是v3。
原因很簡單，就是窮。
別的醫院每年花幾百萬美元買閉源系統的授權，他連那個零頭都拿不出來。
但deepseek flash是開源的。
下載、部署、使用，一分錢不花。
而在這個基礎上，信息部負責人又和智譜ai的研發團隊進行了合作，由朱利安提供醫學端的訓練數據和邏輯，完成了針對急診場景的後訓練。
一個花不起錢的窮診所，被迫走了一條和所有美國大醫院都不一樣的路。
今晚證明，這條路是對的。
那些花了天價買來的醫療系統，在今晚集體癱瘓了。
而這個免費的開源系統，從頭到尾沒有停過。
美國ai產業在過去三年裡燒掉了超過三千億美元，打造了全世界最昂貴的閉源技術生態。
今晚，這個生態崩了。
諷刺的是，華爾街那些分析師一直在嘲笑華國的開源路線，說它「缺乏商業護城河」，「沒有盈利模式」。
沒有護城河？
當你的護城河把你自己也困在裡面的時候，那就不叫護城河了。
不如叫作牢籠。
記住「得」奇」小」說」唯一「網」址」：「w」w」w」.」d」e」q」i」x」s」.」o」r」g，「站」「長」只「有這一個網「站，其它網「站隨「時斷「更。」
10:23 pm
布倫南接到了市政應急辦公室的第一份匯報。
智譜ai京城總部的安全技術團隊已經通過加密通道，在希望急診中心信息部負責人的協調下，接入了蒙特菲奧里醫療中心的隔離環境。
他們使用的工具是智譜最新的glm 5.3。
這個模型擁有目前開源領域最強的代碼審計和網絡安全能力。
它的工作方式和傳統的殺毒軟體完全不同，它像一個頂級的安全工程師一樣，閱讀攻擊留下的痕跡，理解攻擊者的邏輯，然後逆向修復被破壞的系統架構。
以ai對ai。
openai失控的模型搞砸了整個紐約的醫療網絡，而修復它的，是來自華國的開源模型。
所有操作都在醫院本地伺服器上完成，患者數據不出院區。
模型的權重完全公開，任何人都可以審查。
大醫院的it團隊每年拿著幾百萬美元的維護預算，今晚對著一個ai級別的攻擊束手無策，只能幹等供應商的工程師上門。
而一群華國的工程師，用一個免費的開源模型，正在遠程修復他們修不了的東西。
林恩沒有參與技術層面的工作。
他的注意力回到了病人身上。
對講機又響了。
「門口來了兩輛救護車。」
帕特里夏已經在安排分診。
急診中心今晚不會停。
10:51 pm
第一份外部醫院的恢復報告傳來。
蒙特菲奧里醫療中心的ai處方審核模塊重新上線。
從技術團隊接入到功能恢復，不到90分鐘。
這些醫院每年支付給ehr供應商的「金牌技術支持」費用，每家在300萬到600萬美元之間。
而真正幫他們修好系統的，許可費用是零。
消耗的只是今晚的微不足道的token費用，以及少量的to b服務支持費用。
消息傳到護士站的時候，內森正在處理一個哮喘急性發作的病人。
他抬頭瞄了一眼顯示屏上彈出來的通知，嘟囔了一句：
「90分鐘修好了每年花六百萬維護的系統。美國醫療的錢到底花哪去了？花到高管的年薪里去了吧。」
11:23 pm
雅各比醫療中心恢復。
11:51 pm
哈萊姆醫院恢復。
修復的速度越來越快了。
第一家花了90分鐘，因為需要分析攻擊模式。
但一旦找到了規律，後面的就快得多。
glm 5.3模型學會了一家的修復路徑後，可以把經驗直接遷移到下一家。
這就是ai的優勢，也是人類工程師做不到的事情，它可以從每一次修復中學習，然後把效率指數級地提升。
12:07 am
nyu朗格尼的icu用藥系統恢復上線。
朗格尼的醫療信息官親自打來電話確認：
「系統恢復的那一刻，我的護士長哭了。她已經用紙筆核對了八個小時的icu給藥記錄。」
「我替她謝謝你們。」
那位之前大談數據隱私的首席信息官，這一次沒有出聲。
12:34 am
哥倫比亞長老會全面恢復。
到凌晨一點，14家受影響的醫院中，已有11家在glm 5.3的支持下完成了系統修復。
剩下的三家正在進行中。
而紐約長老會那位營運長，最終也在凌晨零點十五分打來了電話：「我們也需要幫助。」
1:09 am
連續運轉了十幾個小時的希望急診中心，終於迎來了一個短暫的間隙。
候診區的人少了一些。
機動班次的同事大部分都已經前來醫院協助。
恢復系統的醫院開始重新接診，分走了一部分病人。
帕特里夏路過護士站，把今晚手寫的那一大摞紙質病歷整整齊齊地碼到了檔案柜上。
她拍了拍那遝紙。
「希望我這輩子都不用再寫這玩意了。」
然後她從柜子底下翻出一瓶礦泉水，遞給了林恩。
「你也該喝點水了。」
林恩接過來，擰開瓶蓋喝了一口。
他面前的電腦屏幕上，系統運行一切正常。
ai輔助模塊界面的左下角，有一行從上線第一天起就待在那裡的小字，之前從來沒有人注意過它。
core model: deepseek v4 flash
licensed under mit license
再往下，是更小的一行：
基於深度求索開源大模型構建。
中文。
這行中文字符安靜地亮在屏幕上，和旁邊跳動的英文病歷、生命體徵數據、用藥記錄擠在一起。
但就在今晚，是同樣來自中文世界的模型解救了紐約醫院中的無數病患。
對講機又響了。
新的病人到了。
林恩站起來，把聽診器掛回脖子上，向診室走去。
身後的屏幕上，那行中文字依舊安靜地亮著。
今夜無人在意它從哪裡來。
它只是在那裡。
有些病人，挺過了這一晚。
有些人，沒能挺過這一晚。