关于DeepSeek是否“凉了”的讨论，近期确实引发了广泛关注。综合各方信息来看，DeepSeek的现状并非简单的“凉了”或“没凉”，而是处于一种战略转型期。以下从多个角度分析这一现象：

一、流量下滑的真相

1. 官网流量下降≠整体使用量减少
   DeepSeek的官网访问量和下载量确实出现了显著下滑，但这主要是因为大量用户转向了第三方平台。例如，腾讯元宝接入DeepSeek后，日活用户激增20倍，百度、华为等平台也广泛采用了DeepSeek的技术内核。

   • 数据显示，通过第三方平台调用DeepSeek模型的用户量半年内增长了20倍。
   • 超过70%的模型调用发生在非官方渠道，官网反而成了“展示窗口”。

2. 数据统计的局限性
   部分机构引用的“使用率从7.5%降至3%”仅统计了官网和少数平台，忽略了第三方接入的庞大体量。实际使用规模可能远超表面数据。

二、DeepSeek的战略选择

1. 开源优先，聚焦B端市场
   DeepSeek从成立之初就明确了开源路线，其目标并非垄断C端流量，而是为行业提供底层技术支持。创始人梁文锋曾表示“不做应用，只做研究和探索”。

   • 企业端部署量快速增长，医疗、金融等领域私域应用激增。
   • 开源生态惠及全球开发者，倒逼OpenAI等巨头降价。

2. 资源倾斜研发，牺牲短期体验
   官方平台体验较差（如响应延迟、上下文记忆短），是因为公司将有限算力优先投入下一代R2模型的开发，而非维护旧服务。

三、面临的挑战与争议

1. 技术短板

   • 高幻觉率（如虚构法律条文）、敏感词过滤严格等问题影响用户体验。
   • R2模型延期发布，竞争对手趁机缩小差距。

2. 市场误解
   部分自媒体夸大“暴跌”数据，忽略分流效应，导致舆论对国产AI的悲观情绪。

四、行业视角：转型而非衰退

1. 从“流量明星”到“基础设施”
   DeepSeek正在从对话型AI转向底层技术提供商，类似“水电煤”的基础设施角色。周鸿祎评价称：“当技术成为标配，没人讨论它才是真正的成功”。

2. 国产AI的集体进步
   即使DeepSeek热度减退，国内其他大模型（如通义、文心、Kimi）仍在快速迭代，整体产业并未停滞。

结论

DeepSeek并未“凉凉”，而是通过开源分流和ToB转型，实现了更广泛的行业渗透。其价值正在从“可见的流量”转化为“不可见的基础设施”。对于普通用户而言，与其关注官网数据，不如留意身边AI服务的底层技术——你的手机助手、智能家电可能正运行着DeepSeek的模型。