市长明白，如果不接，自己将沦为一个犹豫不决、瞻前顾後的背景板。
14家瘫痪，9家部分恢复。
完全恢复的，只有脚下这一家。
他擡起头。
「林恩医生。」
「在。」
「联系你们的技术合作方。」
「我会让市政应急办公室协调所有相关部门配合你们。」
「先恢复医疗系统，度过今晚再说。」
电话那头，长老会的医疗信息官第一个响应：「我们这边随时可以开始。」
随後是蒙特菲奥里的急诊主任：「准备好了。」
雅各比、哈莱姆、国王郡……各家医院一个接一个地回应。
纽约长老会的营运长没有表态，但也没有挂断电话。
林恩转身走向角落。
他拿出了手机。
电话响了一声就接通了。
林恩用最简单的语言复述了刚才的情况。
「搞定一家，我一个人就行，这麽多家……需要找帮手。」
「找谁？」
「智谱的安全团队。他们的glm 5.3刚做过一轮针对网络安全场景的强化训练，代码审计和漏洞修复的能力在现有开源模型里是最强的。我跟他们京城那边的技术负责人熟，现在京城刚好是白天。」
「多久能搞定？」
「给我两个小时。」
挂掉电话。
在场的人都没有听清林恩说了什麽，但他们看到林恩放下手机後，朝护士站走了回来。
「搞定了。」
这背後的力量，在过去的一年半里，已经让整个矽谷夜不能寐了。
2025年1月23日。
华国深度求索公司发布了开源推理模型deepseek-r1。
训练成本600万美元，性能对标矽谷烧了上百亿美元的闭源产品。
一夜之间，英伟达市值蒸发近6000亿美元，美国股市历史上单只个股最大的单日跌幅。
纳斯达克暴跌3.1%。
整个华尔街都在想：
如果华国人用百分之一的钱就能做出同样的东西，那美国那些动辄百亿美元的ai投资，到底在烧什麽？
这就是所有人後来都知道的：deepseek时刻。
但那只是开始。
在那之後的一年半里，华国的开源大模型像潮水一样涌来。
智谱ai的glm系列从4.0一路叠代到5.3。
它在今年一月成为全球第一家上市的大模型公司，在代码、推理和安全领域的能力已经全面追平美国的前沿闭源模型。
不久前，月之暗面发布了kimi k3。
2.8万亿参数，百万级上下文窗口。
在多项基准测试中直逼anthropic的claude和openai的最新版本。
消息一出，费城半导体指数跌入熊市，纳斯达克100当周跌了4.13%。
而deepseek自己也没闲着。v4系列模型已经发布了数个月，其中v4 flash以极低的部署成本和优秀的医疗场景表现，成为了全球中小型医疗机构本地部署ai系统的首选。
希望急诊中心的底层ai，正是deepseek v4 flash。
从这里还是一个三张床的急救站时，林恩就选择了这条路，那时候用的还是v3。
原因很简单，就是穷。
别的医院每年花几百万美元买闭源系统的授权，他连那个零头都拿不出来。
但deepseek flash是开源的。
下载、部署、使用，一分钱不花。
而在这个基础上，信息部负责人又和智谱ai的研发团队进行了合作，由朱利安提供医学端的训练数据和逻辑，完成了针对急诊场景的後训练。
一个花不起钱的穷诊所，被迫走了一条和所有美国大医院都不一样的路。
今晚证明，这条路是对的。
那些花了天价买来的医疗系统，在今晚集体瘫痪了。
而这个免费的开源系统，从头到尾没有停过。
美国ai产业在过去三年里烧掉了超过三千亿美元，打造了全世界最昂贵的闭源技术生态。
今晚，这个生态崩了。
讽刺的是，华尔街那些分析师一直在嘲笑华国的开源路线，说它「缺乏商业护城河」，「没有盈利模式」。
没有护城河？
当你的护城河把你自己也困在里面的时候，那就不叫护城河了。
不如叫作牢笼。
记住「得」奇」小」说」唯一「网」址」：「w」w」w」.」d」e」q」i」x」s」.」o」r」g，「站」「长」只「有这一个网「站，其它网「站随「时断「更。」
10:23 pm
布伦南接到了市政应急办公室的第一份汇报。
智谱ai京城总部的安全技术团队已经通过加密通道，在希望急诊中心信息部负责人的协调下，接入了蒙特菲奥里医疗中心的隔离环境。
他们使用的工具是智谱最新的glm 5.3。
这个模型拥有目前开源领域最强的代码审计和网络安全能力。
它的工作方式和传统的杀毒软体完全不同，它像一个顶级的安全工程师一样，阅读攻击留下的痕迹，理解攻击者的逻辑，然後逆向修复被破坏的系统架构。
以ai对ai。
openai失控的模型搞砸了整个纽约的医疗网络，而修复它的，是来自华国的开源模型。
所有操作都在医院本地伺服器上完成，患者数据不出院区。
模型的权重完全公开，任何人都可以审查。
大医院的it团队每年拿着几百万美元的维护预算，今晚对着一个ai级别的攻击束手无策，只能干等供应商的工程师上门。
而一群华国的工程师，用一个免费的开源模型，正在远程修复他们修不了的东西。
林恩没有参与技术层面的工作。
他的注意力回到了病人身上。
对讲机又响了。
「门口来了两辆救护车。」
帕特里夏已经在安排分诊。
急诊中心今晚不会停。
10:51 pm
第一份外部医院的恢复报告传来。
蒙特菲奥里医疗中心的ai处方审核模块重新上线。
从技术团队接入到功能恢复，不到90分钟。
这些医院每年支付给ehr供应商的「金牌技术支持」费用，每家在300万到600万美元之间。
而真正帮他们修好系统的，许可费用是零。
消耗的只是今晚的微不足道的token费用，以及少量的to b服务支持费用。
消息传到护士站的时候，内森正在处理一个哮喘急性发作的病人。
他擡头瞄了一眼显示屏上弹出来的通知，嘟囔了一句：
「90分钟修好了每年花六百万维护的系统。美国医疗的钱到底花哪去了？花到高管的年薪里去了吧。」
11:23 pm
雅各比医疗中心恢复。
11:51 pm
哈莱姆医院恢复。
修复的速度越来越快了。
第一家花了90分钟，因为需要分析攻击模式。
但一旦找到了规律，後面的就快得多。
glm 5.3模型学会了一家的修复路径後，可以把经验直接迁移到下一家。
这就是ai的优势，也是人类工程师做不到的事情，它可以从每一次修复中学习，然後把效率指数级地提升。
12:07 am
nyu朗格尼的icu用药系统恢复上线。
朗格尼的医疗信息官亲自打来电话确认：
「系统恢复的那一刻，我的护士长哭了。她已经用纸笔核对了八个小时的icu给药记录。」
「我替她谢谢你们。」
那位之前大谈数据**的首席信息官，这一次没有出声。
12:34 am
哥伦比亚长老会全面恢复。
到淩晨一点，14家受影响的医院中，已有11家在glm 5.3的支持下完成了系统修复。
剩下的三家正在进行中。
而纽约长老会那位营运长，最终也在淩晨零点十五分打来了电话：「我们也需要帮助。」
1:09 am
连续运转了十几个小时的希望急诊中心，终於迎来了一个短暂的间隙。
候诊区的人少了一些。
机动班次的同事大部分都已经前来医院协助。
恢复系统的医院开始重新接诊，分走了一部分病人。
帕特里夏路过护士站，把今晚手写的那一大摞纸质病历整整齐齐地码到了档案柜上。
她拍了拍那遝纸。
「希望我这辈子都不用再写这玩意了。」
然後她从柜子底下翻出一瓶矿泉水，递给了林恩。
「你也该喝点水了。」
林恩接过来，拧开瓶盖喝了一口。
他面前的电脑屏幕上，系统运行一切正常。
ai辅助模块界面的左下角，有一行从上线第一天起就待在那里的小字，之前从来没有人注意过它。
core model: deepseek v4 flash
licensed under mit license
再往下，是更小的一行：
基於深度求索开源大模型构建。
中文。
这行中文字符安静地亮在屏幕上，和旁边跳动的英文病历、生命体徵数据、用药记录挤在一起。
但就在今晚，是同样来自中文世界的模型解救了纽约医院中的无数病患。
对讲机又响了。
新的病人到了。
林恩站起来，把听诊器挂回脖子上，向诊室走去。
身後的屏幕上，那行中文字依旧安静地亮着。
今夜无人在意它从哪里来。
它只是在那里。
有些病人，挺过了这一晚。
有些人，没能挺过这一晚。
