
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
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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”。
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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
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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。
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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
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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。
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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
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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”。
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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。
这一切,似未曾拥有