幾個月前，使用DeepSeek還被寄予厚望。率已作為中國AI大模型領(lǐng)域的驟降至黑馬，它曾在春節(jié)期間一度沖上使用率7.5%的使用高點，在多個平臺展現(xiàn)出強(qiáng)勁的率已增長勢頭。

然而短短數(shù)月之后，驟降至形勢急轉(zhuǎn)直下。使用根據(jù)Semianalysis與Poe平臺提供的率已數(shù)據(jù)，截至今年5月，驟降至DeepSeek使用率已驟降至3%，使用官網(wǎng)流量下滑近三成，率已Token調(diào)用流量也從42%萎縮到16%。驟降至面對這種堪稱“斷崖式”的使用退潮，DeepSeek到底怎么了？率已

一、模型未迭代，驟降至新鮮感退卻

技術(shù)產(chǎn)品的生命線，是迭代。AI大模型的更是如此。

DeepSeek之所以在年初獲得一波流量爆發(fā)，很大程度上是因為其推出的R1模型在中文處理能力上表現(xiàn)亮眼，吸引了不少中文用戶和開發(fā)者。然而，這種增長并未得到持續(xù)的產(chǎn)品支持。

原計劃在5月發(fā)布的DeepSeek-R2遲遲未能上線，這成為使用率暴跌的直接導(dǎo)火索。市場原本期待通過R2看到DeepSeek能否突破R1的能力瓶頸，在多輪對話、長文本理解和代碼生成等方面迎頭趕上OpenAI的GPT-4和Anthropic的Claude。

如今這個期待被反復(fù)推遲，自然也就演變?yōu)槭?/p>

更何況，AI用戶對模型能力的容忍度極低，一旦性能增長停滯，他們轉(zhuǎn)身的速度甚至比網(wǎng)文讀者棄書還快。跟傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)相比，AI時代的新常態(tài)是：技術(shù)紅利有保質(zhì)期，而用戶忠誠卻沒有。

二、技術(shù)焦慮：硬件短缺、模型能力雙重滯后

DeepSeek并非無所作為。據(jù)The Information報道，其團(tuán)隊一直在密集推進(jìn)R2開發(fā)，CEO梁文鋒本人對模型能力的標(biāo)準(zhǔn)相當(dāng)嚴(yán)苛，這種“追求更好”的執(zhí)念值得敬佩。然而，技術(shù)產(chǎn)品的尷尬在于——“還沒準(zhǔn)備好”也可能意味著“已經(jīng)太遲”。

此外，英偉達(dá)H20芯片短缺對整個中國AI產(chǎn)業(yè)鏈都是一道難題，DeepSeek首當(dāng)其沖。高性能GPU的匱乏限制了模型的訓(xùn)練效率和部署能力。也正因如此，R2的跳票并非單純的產(chǎn)品管理失誤，也暴露出國產(chǎn)AI基礎(chǔ)設(shè)施的脆弱性。

這也讓人看清一個現(xiàn)實：在AI大模型領(lǐng)域，僅靠算法與人才遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，算力與資本才是決定生死的基石。

三、市場環(huán)境變了，強(qiáng)敵環(huán)伺之下腹背受敵

在DeepSeek陷入“更新難產(chǎn)”之際，競爭對手們卻在全速前進(jìn)。

OpenAI發(fā)布GPT-4o后，ChatGPT官網(wǎng)流量增長40.6%；谷歌Gemini則借助多模態(tài)能力，實現(xiàn)了85.8%的流量增長。Anthropic的Claude、Mistral的開源模型、Meta的Llama家族也都在不斷搶奪用戶注意力。

尤其是GPT-4o的免費化策略，對所有中高端國產(chǎn)模型構(gòu)成降維打擊。當(dāng)用戶能在官方渠道免費使用一個比DeepSeek更強(qiáng)、更快、更穩(wěn)定的模型時，國產(chǎn)模型所仰賴的“民族親切感”與“中文優(yōu)化”就顯得不那么有殺傷力了。

換句話說：產(chǎn)品力不足時，情懷也拯救不了冷冰冰的留存率。

四、產(chǎn)品戰(zhàn)略失衡：模型強(qiáng)，但“平臺感”不足

相比OpenAI、Anthropic等公司，DeepSeek在“產(chǎn)品+平臺”的打造上還顯稚嫩。雖然DeepSeek官網(wǎng)功能齊全，但在用戶體驗、插件生態(tài)、文檔支持、第三方API接入等方面明顯滯后。而ChatGPT已經(jīng)逐步完成了從“AI模型”到“AI操作系統(tǒng)”的躍遷。

此外，不少用戶反映DeepSeek官網(wǎng)對話體驗缺乏記憶能力、響應(yīng)速度不穩(wěn)定，甚至UI設(shè)計也偏“工程氣”，難以打動泛用戶人群。這種“重技術(shù)、輕產(chǎn)品”的傾向，在初期可以靠硬核用戶撐起門面，但在市場擴(kuò)張期就成了短板。

更致命的是：DeepSeek雖然有被騰訊元寶、夸克、百度等平臺接入，但自身缺乏像Claude或OpenAI那樣具備清晰品牌感與平臺閉環(huán)的核心陣地。在用戶心中，它更像是一個“被接入的模型”，而非“主動打開的網(wǎng)站”。

五、數(shù)據(jù)爭議也難改趨勢真相

也有人對Semianalysis和Poe的數(shù)據(jù)提出質(zhì)疑，認(rèn)為其忽略了中國市場上各類分發(fā)渠道的真實活躍情況。比如很多用戶通過夸克、QQ瀏覽器等場景調(diào)用DeepSeek，官網(wǎng)流量下降未必代表整體使用萎縮。

這個質(zhì)疑并非毫無道理。但需要注意的是：即使排除數(shù)據(jù)偏差，DeepSeek用戶活躍度的下滑也基本成為共識。不少開發(fā)者反饋，DeepSeek最近兩個月在API調(diào)用與集成服務(wù)中的響應(yīng)質(zhì)量明顯波動，部分用戶已遷移到Kimi、百川智能等平臺。

換言之，即便數(shù)據(jù)不精確，但“趨勢是真實的”。一個模型使用率在多個平臺、多種渠道下同步走低，其背后必然是能力、產(chǎn)品、運營三者的共振下滑。

結(jié)論：當(dāng)潮水退去，誰在裸泳？

DeepSeek的斷崖式下跌提供了一個重要警示：AI行業(yè)的爆發(fā)，不等于某家公司的成功。

中國大模型賽道從“百模大戰(zhàn)”走到“幾強(qiáng)爭霸”，已經(jīng)進(jìn)入洗牌期。技術(shù)、算力、運營、生態(tài)，缺一不可。

當(dāng)然，DeepSeek并不是失敗了，它只是暫時沒能跨過第二道門檻。從技術(shù)人主導(dǎo)的科研項目，進(jìn)化為一個真正可持續(xù)的AI產(chǎn)品平臺，仍需時間。但市場不會停下來等你。

潮水退去時，所有公司的底牌才開始顯露。DeepSeek能否逆風(fēng)翻盤，不僅取決于R2的上線速度，更取決于它能否真正打磨出一個足以留住用戶的“體驗閉環(huán)”。

而這，恰恰是中國所有AI模型的下半場考題，也是中國科技行業(yè)一直以來的老大難問題。

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