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DeepSeek崛起背后，自嗨式大模型应用玩不转了
文｜蛇眼财经v
近年来人工智能领域风起云涌，国产大模型公司如豆包、智源、悟道等纷纷崭露头角，试图在全球AI竞争中占据一席之地。然而，随着DeepSeek的强势入场，这些国产大模型公司正面临前所未有的挑战。
DeepSeek凭借其卓越的技术实力，优秀的商业化能力以及全球化视野，不仅打破了国产大模型的“舒适区”，更引发了行业的深刻反思。
国产大模型的“遮羞布”被撕开
国产大模型公司长期以来以“自主研发”和“技术突破”为宣传口号，试图在技术层面与国际巨头一较高下。然而，DeepSeek的出现，却让这些口号显得苍白无力，其技术实力不仅碾压了国产大模型，更暴露了后者在核心技术上的短板。
首先，deepseek模型实现了性能上的全面超越。DeepSeek的模型在多项基准测试中，表现出了远超国产大模型的性能。以自然语言处理（NLP）为例，DeepSeek的模型在语义理解、文本生成和多语言处理等任务上，均取得了领先成绩。根据权威评测平台SuperGLUE（截至2024年1月数据），DeepSeek的模型在语义理解任务中的得分达到92.5，而豆包等国产大模型的平均得分仅为85.3。
这种差距在复杂语境下尤为明显，例如在长文本理解和多轮对话任务中，DeepSeek的模型能够准确捕捉上下文信息，而国产大模型则常常出现语义偏差。另外据人工评测数据（来源：AI文本生成评测平台TextGenEval），DeepSeek的生成文本在流畅性上的得分为9.2/10，而国产大模型的平均得分为7.8/10。此外，DeepSeek的模型在逻辑性和多样性上的得分，也分别高出国产大模型15%和20%。
与此同时，豆包等国产大模型虽然在中文场景下表现尚可，但在多语言和复杂任务上的表现却差强人意。根据多语言评测平台XTREME（截至2024年2月数据），DeepSeek的模型在多语言任务中的平均得分为88.7，而国产大模型的平均得分仅为72.4。这种性能差距不仅影响了用户体验，也让国产大模型的技术光环逐渐褪色。
其次，是数据质量的降维打击。 DeepSeek通过其全球化布局，获取了高质量的多语言、多领域数据资源。而国产大模型则主要依赖中文数据，数据多样性和质量均存在明显不足。这种数据资源的差距，直接导致了模型性能的差异。
例如，在跨语言翻译任务中，DeepSeek的模型，能够实现高质量的实时翻译，而国产大模型则常常出现语义偏差和语法错误。这种差距在低资源语言（如斯瓦希里语、乌尔都语）上尤为明显，DeepSeek的模型能够实现高质量的翻译和语义理解，而国产大模型则表现较差。
最后，是研发效率的实力碾压。DeepSeek的研发团队以其高效和创新著称。其采用的敏捷开发模式和自动化工具链，使得模型迭代速度远超国产大模型公司。例如，DeepSeek能够在数周内，完成一个新模型的训练和部署，而国产大模型公司则需要数月甚至更长时间。这种研发效率的差距，让国产大模型公司在技术竞争中始终处于被动地位。
随着DeepSeek的横空出世，国产大模型公司长期以来以“技术突破”为重点的“自嗨式”宣传被贴脸开大。事实证明，唯有真正符合市场的技术实力才是硬道理。
国产大模型的“盈利之痛”
与此同时，技术实力的差距直接影响了国产大模型的商业化能力。DeepSeek凭借其强大的技术优势和全球化布局迅速打开了市场，而国产大模型公司则陷入了商业化困境。具体到B端和C端，商业化面临的困境也各不相同。
在B端，传统企业在采用AI技术时，需要考虑ROI（投资回报率）、数据安全性等，此外将AI融入以往的工作流程，以及后续维护都有较高成本。在C端，普通消费者对AI产品的付费意愿上涨，但营收难以覆盖大模型训练和运行的高昂成本。此外，许多企业往往过于关注AI技术本身，而忽视了对消费市场的开拓和消费者需求的挖掘，DeepSeek成功打破了这些其他大模型的桎梏。
一来，DeepSeek模型实现了在多个领域的商业落地，打破了大模型应用场景单一的局限性。
DeepSeek的模型在多个领域实现了商业化落地，包括智能客服、内容生成、金融风控等。其解决方案不仅能够满足企业的多样化需求，还能根据市场变化快速调整。相比之下，国产大模型的应用场景相对单一，主要集中在中文内容生成和语音识别等领域。这种应用场景的局限性，使得国产大模型的市场空间被严重压缩。
当前海外AI应用仍以通用场景为主，主要集中在聊天机器人及衍生的AI虚拟陪伴等领域，同类型产品同质竞争较为激烈。但与此同时，融合具体场景如图像设计、视频生成、办公助手等的工具类应用也逐渐涌现，但目前行业还缺乏一些足以撬动全民应用热情的爆款APP。
二来，DeepSeek凭借其技术实力和全球化品牌影响力，赢得了大量客户的信任。而国产大模型公司则因为技术差距和商业化能力不足，难以获得客户的认可。例如，某金融企业在选择AI解决方案时，最终选择了DeepSeek而非国产大模型，原因在于前者在性能和稳定性上更具优势，比如DeepSeek通过异构计算架构、CPU+FPGA+ASIC混合部署和动态负载均衡算法等创新，将单位算力产出提升2倍多，性能远超国内一众对手。
三来，国产大模型公司主要依靠技术授权和定制化服务盈利，这种模式不仅利润空间有限，还难以实现规模化扩张。而DeepSeek则通过开放平台和生态系统，构建了多元化的盈利模式。例如，其开发者平台吸引了大量第三方开发者，通过分成模式实现了持续盈利。这种盈利模式的差距，使得其他国产大模型公司，在商业化竞争中处于劣势。
长远来看，倘若国产大模型公司，不能尽快找到可持续的盈利模式，最终只能被整个市场给边缘化。
生态竞争——国产大模型的“孤岛困境”
DeepSeek不仅在产品和技术上，对国产大模型公司构成了威胁，更在生态系统上形成了碾压性优势。其开放的生态系统和全球化布局，让国产大模型公司陷入了“孤岛困境”。
首先，国产大模型一贯喜欢依赖封闭的生态系统，这种方式不仅限制了其发展空间，还影响了合作伙伴和开发者的加入。比如，科大讯飞曾因在智能语音领域的市场主导地位，被业内质疑采用了“排他性协议”，导致部分教育、医疗客户被要求独家使用其技术，限制了行业技术应用的多元化。再比如，某电商平台曾要求其生态商家使用自研的AI客服系统，而非第三方工具，极大地压制了第三方初创AI客服企业的发展。在自动驾驶领域，某知名平台通过“技术开源+核心模块授权绑定”的模式，要求合作车企使用其高精地图和云服务，导致车企难以灵活选择其他供应商……
诸如此类的独家授权和技术封闭，虽然在一段时间内，让很多国产大模型公司获得了发展。
但从更长期来看，这种做法实质延缓了众多大模型的进化速度，最终随着更先进的大模型如DeepSeek的出现，终因技术和服务能力不足，而流失掉很有优质的行业客户和合作伙伴，而这些流失的“优质资源”，最终会被像DeepSeek这样的行业佼佼者所吸收。这种开发者生态的薄弱，进一步加剧了国产大模型的“孤岛困境”。
其次，这两年兴起的大模型公司，基本上都将自己局限在了中国，唯有DeepSeek等少数大模型打开了全球市场，这将深刻改变两种公司的力量对比。根据目前国内外专业榜公布的相关数据来看，当前国内大模型除了DeepSeek、Qwen-Max（阿里旗下）等少数应用，跻身全球前十排名外，绝大多数大模型仍局限于国内应用榜内，这其中甚至包括一些知名公司。
从产业发展的视角来看，像DeepSeek这样具备全球视野的大模型公司，才能与中美两国的顶尖AI应用公司一较短长，并且伴随着其全球化的不断深入，其技术实力、应用场景、生态能力还会不断加强，未来它与本土大模型公司的差距只会越来越大。
结语：DeepSeek的冲击——国产大模型的“觉醒之战”
DeepSeek的崛起，不仅是对国产大模型公司的冲击，更是对整个行业的警示。它证明了技术实力和商业化能力的重要性，也揭示了生态系统竞争的残酷性。对于国产大模型公司而言，这场冲击既是一场危机，也是一次机遇。只有通过深刻的技术反思、商业化能力建设和生态系统开放，国产大模型公司才能在这场“觉醒之战”中重新找到自己的位置。
而对于整个行业而言，DeepSeek的出现无疑是一次重要的推动力。它让我们看到了技术的力量，也让我们意识到市场竞争的残酷。未来，只有那些敢于创新、勇于变革的企业，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。国产大模型公司是选择继续“自嗨”，还是选择“觉醒”？答案就在它们自己的手中。
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