DeepSeek降温背后：AI模型分发与价值链的静悄悄改变

DeepSeek降温背后：AI模型分发与价值链的静悄悄改变

这个月，一个看起来很不起眼的现象在AI圈悄悄发生了。曾经风光无限的DeepSeek，现在却在自家平台上陷入了流量困局。明明在第三方平台上还挺火，但自家官网的访问量却开始走下坡路。

这背后的故事，远比表面看起来复杂得多。

高开低走的用户故事

DeepSeek在1月的最后一周迎来了爆发，7天完成了1亿用户的增长。但现在呢？自家托管的模型用户增长却开始乏力。DeepSeek在上线仅20天后，其日活跃用户数突破2000万大关，达到2215万，这个数字确实惊人。

但问题在于，用户来了，却留不住。很多人试用了一两次，就跑到别的平台去了。为什么？答案很简单：用户体验不够好。

真正的问题：成本与体验的平衡

DeepSeek为了压低价格，做了很多技术上的妥协。DeepSeek采用了一种创新的＂混合专家＂方法，每个词元仅需激活370亿参数进行处理，这确实节省了算力。但代价是什么？

用户等待时间变长了。你问它一个问题，得等好几秒才能看到回答。而且上下文窗口也比较小，处理长文本的能力有限。这些技术限制直接影响了用户的使用感受。

相比之下，其他服务商在提供类似价格的同时，延迟几乎为零。用户自然会用脚投票。

价值链的悄然变化

有趣的是，DeepSeek在自家平台遇冷，但在全球市场上却获得了意外的成功。DeepSeek在全球掀起的热潮就像一个流量黑洞，以22.3倍的速度增长，2025年1月网站月访问量达2.56亿。

这种现象背后，其实是AI模型分发模式的根本性改变。过去，AI公司都想着自己做平台，自己服务用户。现在，DeepSeek开始走另一条路：让别人来托管自己的模型。

这样做的好处很明显：节省算力资源，专注于模型本身的研发。而且通过开源策略，DeepSeek在全球范围内建立了技术影响力。

算力困局下的选择

传统AI大模型的落地过程中，存在着诸多限制其广泛应用的难题，其中＂看不到希望的烧钱＂位列第一。DeepSeek面临的正是这个问题。

它选择了一条不同的路：用极高的批处理方式来节省算力，把更多资源留给内部研发。这个策略从技术角度看是聪明的，但从用户体验角度看却是有问题的。

行业的新趋势

DeepSeek的经历其实反映了整个AI行业的一个新趋势：模型开发和模型服务开始分离。降低训练成本、提高计算效率和优化模型性能已成为企业主要竞争策略。

现在，AI公司不再需要什么都自己做。有的专注于模型研发，有的专注于服务优化，有的专注于应用开发。这种分工越来越细，整个产业链也在重新洗牌。

未来的可能性

2025年，AI的发展将从过去对技术的单纯崇拜，逐步转向更加注重商业务实的落地应用。DeepSeek的经历正好说明了这一点。

纯粹的技术突破已经不够了，用户体验和商业模式同样重要。那些能够在技术实力和用户体验之间找到平衡的公司，才能在竞争中胜出。

从DeepSeek的故事可以看出，AI行业正在经历一场深刻的变革。技术门槛虽然在降低，但如何让技术真正服务于用户，如何在成本和体验之间找到平衡，这些问题比以往任何时候都更加重要。

你觉得DeepSeek的这种模式能成功吗？还是说，用户体验最终会成为决定性因素？