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        國內大模型的泡沫有多大?DeepSeek給AI巨頭上了一課!

        在科技飛速發展的今天,大模型領域宛如一片充滿無限可能的新大陸,吸引著無數企業與資本競相探索。而DeepSeek的橫空出世,恰似一顆重磅炸彈,在這片領域掀起了驚濤駭浪,讓國內眾多AI大模型的真實狀況,暴露無遺。

        觀察,DeepSeek的出現,不僅打破了原有的市場格局,更引發了資本、技術與商業層面的一系列連鎖反應,深刻地影響著國內AI大模型行業的走向。

        DeepSeek異軍突起,揭了本土AI大模型的“老底”

        據媒體報道,自DeepSeek發布以來,其在用戶增長方面展現出了驚人的速度。上線僅20天,其日活躍用戶數就突破了2000萬大關,達到2215萬,這一數字不僅成功超越了豆包的1695萬日活躍用戶數,更是達到了ChatGPT日活躍用戶的41.6%。而在上線的第21天,其月活躍用戶數(MAU)更是飆升至3370萬,如此迅猛的增長態勢,在大模型領域實屬罕見。

        反觀國內其他大模型,許多產品在用戶增長上陷入了瓶頸。以曾經在C端市場風光無限的Kimi為例,去年憑借一系列營銷手段,Kimi在B站等平臺大規模投流,成功吸引了大量用戶,一度成為國產大模型的“流量擔當”。

        然而,DeepSeek的出現,瞬間打破了一些AI軟件的增長神話。在DeepSeek爆火之后,部分AI軟件的用戶增長幾乎停滯,新用戶獲取變得困難,老用戶活躍度也持續下降。曾經熱鬧的AI社區,如今討論熱度也大幅降低,用戶紛紛轉向體驗更好的DeepSeek。

        從應用下載量來看,DeepSeek在各大應用商店的排名一路飆升。上線一個月內,下載量突破5000萬次,在同類應用中名列前茅。而同期國內某知名大模型應用,盡管此前也積累了一定的用戶基礎,但在DeepSeek的沖擊下,下載量增長不足10%,在應用商店的排名也逐漸被其他新興應用超越。

        不難發現,這種巨大的差距,直觀地反映出DeepSeek在市場吸引力上的巨大優勢,也凸顯出國內其他大模型在用戶獲取和留存方面的嚴重不足。

        實際上,在Deepseek出現前,國內的AI大模型應用就存在一些不足,只是,隨著Deepseek逐漸得到行業認可,在其對比之下,其原有的不足也如同被“揭老底”,暴露無疑。

        具體來看,AI大模型的行業應用深度滲透與差距依然不可忽視。據觀察,相對很多AI大模型產品只是停留在智能文案創作、智能客服服務等方向,DeepSeek在行業應用方面,已經成功滲透到金融、醫療、教育等多個關鍵領域,并與眾多頭部企業建立了深度合作關系。

        例如,在金融風控領域,DeepSeek的智能模型能夠快速、準確地識別各種潛在風險,為金融機構提供高效、可靠的風險預警服務。

        據媒體報道,某大型銀行在引入DeepSeek的風控模型后,風險識別準確率提高了30%,不良貸款率顯著降低,有效提升了銀行的風險管理水平和運營效率。

        而在醫療領域,DeepSeek的大模型可以輔助醫生進行疾病診斷和治療方案制定。通過對大量醫療數據的學習和分析,它能夠快速給出合理的診斷建議和治療方案參考,為醫生節省了大量時間和精力。據了解,在一些醫學影像診斷任務中,DeepSeek的模型表現甚至超過了部分經驗不足的醫生,大大提高了診斷的準確性和效率。

        與之形成鮮明對比的是,國內部分大模型在行業應用中卻面臨著諸多挑戰。由于技術不夠成熟,在面對復雜的業務場景時,常常出現誤判、漏判等問題。實際上,這不僅在國內,在海外大模型產品,也曾出現了因為算法不夠智能出現誤判給人們生活帶來極大風險的案例。

        此前有一篇國外論文顯示,在北美一款流行的蘑菇識別AI工具在識別毒蘑菇時常出現誤判,將致命的毒蘑菇如毒蠅傘、死亡帽誤判為可食用品種,導致數十人因食用有毒真菌入院治療。

        而即使是最初帶火國內AI大模型熱潮的ChatGPT,也曾陷入媒體的質疑之聲中。例如,紐約科恩兒童醫療中心的研究顯示,ChatGPT-3.5在分析兒科病例時,其錯誤診斷率高達83%。夸張的錯誤率引發了對其可靠性的重大質疑。

        此外,一項研究將100份來自《美國醫學會雜志·兒科學》和《新英格蘭醫學雜志》的兒科病例輸給ChatGPT,并發現聊天機器人盡管輸出了一些具有一定相關性的答案,但絕大多數都不夠具體。

        實際上,在金融、醫療場景,同樣存在國內大模型因為技術不成熟、應用場景不匹配等客觀問題的存在,而限制了其在行業內的應用推廣,與DeepSeek廣泛應用并深受歡迎相比,更是相形見絀。

        資本風向的急劇轉變,本土模型再難獲得資本加持

        在關于AI大模型的嘈雜聲音中,還有一種觀點認為,目前DeepSeek再次掀起的大模型熱潮,并沒有改變資本已經逐漸變得理性、冷靜的客觀事實。

        例如,1月初,一則有關“01萬物散伙了 卡和預訓練團隊賣給阿里了”的傳聞開始出現在社交媒體。雖然事后零一萬物創始人兼CEO李開復,對此進行了辟謠。

        但是據《智能涌現》等媒體報道:零一萬物與部分地方政府和國資的融資進展并不順利,“賬上的錢撐不到一年”。這也意味著,進入2025年,AI大模型獨角獸的淘汰賽開啟了。這也是延續2024年AI大模型如何生存老話題的又一挑戰。

        不過,DeepSeek的出色表現,卻讓資本對其態度截然不同。近期,有分析人士預測,DeepSeek目前的估值已經達到1500億美元,梁文鋒的個人財富可能達到1260億美元,甚至高于目前英偉達創始人CEO黃仁勛的個人財富。

        據了解,DeepSeek投資方陣容堪稱豪華,匯聚了國內外頂尖投資機構。這些資本的注入,為DeepSeek的技術研發、人才招募和市場拓展提供了充足的資金支持,使其在市場競爭中擁有更強大的資源優勢。

        例如,某國際知名投資機構在對DeepSeek進行深入調研后,毫不猶豫地投入了數億美元,成為其重要股東之一。該投資機構表示,DeepSeek在技術創新和商業應用方面展現出的巨大潛力,使其成為了大模型領域最具投資價值的項目之一。

        本土模型的融資困境與挑戰

        與DeepSeek的風光無限形成鮮明對比的是,國內其他大模型企業在資本層面遭遇了前所未有的寒冬。許多原本計劃投資大模型領域的資本,紛紛將目光轉向了DeepSeek,導致國內其他大模型企業的融資難度大幅增加。

        據不完全統計,2024年下半年至2025年初,國內大模型領域的融資總額下滑,而流向DeepSeek的資金,卻占據了新增融資的半壁江山。據了解,一些中小規模的大模型初創公司,由于缺乏資本支持,在技術研發和人才吸引方面面臨重重困難。

        而由于無法承擔高昂的研發成本,這些公司的技術更新迭代緩慢,產品競爭力逐漸下降;在人才市場上,由于資金有限,難以提供具有競爭力的薪酬和福利待遇,導致優秀人才紛紛流向資金充裕的DeepSeek等企業。

        前文所述,曾經以零一萬物為代表、備受關注的“AI六小虎”,如今也因DeepSeek的出現,在融資和估值方面受到了嚴重影響。

        除了部分企業融資計劃被迫擱置,企業估值大幅下調的壓力外,人才流失的問題也格外嚴重。據媒體報道,2024年下半年以來,大模型獨角獸的不少核心成員都選擇了出走創業。

        例如,12月初,有報道顯示,百川智能聯合創始人、商業化負責人洪濤離職。而在此之前,零一萬物算法副總裁、模型預訓練負責人黃文灝,于今年8月加入了字節跳動。另外,有媒體報道稱月之暗面幾位出海產品負責人也于11月前后離職創業;MIniMax產品負責人張前川于今年9月被確認離職后,至今未更新消息。

        資本的冷遇、人才的流失,使得國內大模型企業在發展過程中面臨著巨大的資金壓力,許多企業不得不削減研發投入和市場推廣費用,以維持企業的正常運營。這進一步削弱了它們在市場上的競爭力,形成了一個惡性循環,讓國內大模型企業在與DeepSeek的競爭中。愈發艱難。

        2B、2C商業落地的“左右為難”

        據了解,目前國內AI大模型普遍面臨商業化挑戰。而且,在技術路線以及在商業模式方面,2B還是2C是一道選擇題。

        例如,開年伊始,AI六小虎之一的零一萬物,率先作出了妥協,調整團隊、放棄超大模型、主攻應用。雖然零一萬物創始人李開復坦言,零一萬物開啟了“大廠+小虎”的全新模式,但從某種程度來說,零一萬物已然與其他“小虎”在規模和影響力上有了差異。

        李開復的那句“這就是一個難解的局,To B、TOC、國內、國外,都不容易做”,似乎確是當下國產AI初創時,在商業模式方面進退兩難的真實寫照。

        也有一種基金的觀點認為,國內大模型創業公司紛紛押注To B,不是因為To B賽道有多好,而是因為只能承擔To B商業模式。現在除了互聯網巨頭,沒人敢對AI to C模式燒錢。例如百川押注醫療解決方案,因為連王小川都不敢在To C產品上堆人力,砸錢獲客更是十分謹慎。

        盡管如此,依然有AI大模型企業在C端產品方面拿到了結果。例如,據量子位2024年5月13日報道,零一萬物海外To C產品上線9個月用戶近千萬,2014年單款產品預計收入過億元,產品ROI(投入產出比)接近1。

        除此以外,2024年實現跨越式發展的Kimi母公司月之暗面,也被視為2C模式下的一匹黑馬。在當年獲得了多輪巨額資本的加持。

        例如,據天眼查顯示,2024年2月,月之暗面完成超10億美元融資,投資方包括阿里巴巴、紅杉中國、美團、小紅書等知名機構和企業,此后的2024年8月,月之暗面再次公布B輪融資,融資額超3億美元。

        多輪資本的接力,也讓其估值持續飆升,由25億飆升至33億美元,成功晉級行業頭部陣營,值得注意的是,在不久前,月之暗面宣布會將重心聚焦于Kimi,而2024年3月,KimiChat將上下文輸入限制突破至200萬文字,此消息一出,小程序一度宕機,甚至二級市場催生了Kimi概念股板塊。

        只是,在DeepSeek強勢來襲后,Kimi也顯得有些黯然失色。而字節跳動旗下的豆包等2C免費的產品,更是因為2C的商業模式并不清晰,而缺少想象力。

        對比之下,在商業落地方面,DeepSeek已經與多個行業的頭部企業達成合作,實現了從技術到產品的快速轉化,商業價值得到了充分驗證。通過與企業的合作,DeepSeek能夠深入了解行業需求,針對性地優化模型和產品,為企業提供定制化的解決方案,從而實現商業價值的最大化。

        因此,總結DeepSeek的聲名鵲起,或許得益于其在C端積累了用戶口碑,在B端拿下了諸多訂單,因此也得以在資本市場所向披靡,受到資本與市場、消費者的熱捧也是時代的必然。

        只是,對比之下,國內其他大模型廠商過去的各種高調、夸張式的宣傳,DeepSeek無異于扯掉了這些AI企業的遮羞布,甚至讓很多AI大模型的從業者有些無地自容。

        尤其是坊間傳言的DeepSeek揭穿了英偉達黃仁勛“推理過程需要大量英偉達GPU和高性能網絡”的謊言,更是頗有一種諷刺意味。

        期待DeepSeek能夠真正為百模大戰開辟出一條新道路,讓曾經有些“虛胖”、被過度鼓吹的AI大模型行業,變得更加接地氣,從而真正釋放AI技術的應用價值。

        作者:尼古

        編輯:尼克免責聲明:本文基于已公開的資料信息或受訪人提供的信息撰寫,但財狗商業評論及文章作者不保證該文章提及或者展示關聯等信息資料的完整性、準確性。在任何情況下,本文中的信息或所表述的意見均不構成對任何人的投資建議。

               原文標題 : 國內大模型的泡沫有多大?DeepSeek給AI巨頭上了一課!

        聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權或其他問題,請聯系舉報。

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