DeepSeek，正在遭遇“中年危機”

技術創新并非一蹴而就，需要漫長的積累，持續的投入，需要經歷螺旋式上升的復雜進程。

撰文丨熊志

爆紅全球的DeepSeek，如今是否正在面臨“中年危機”，甚至要“涼”了？

最近有媒體報道，DeepSeek R2因為芯片問題被迫推遲，此時距離R1版本的發布，已經過去了7個月時間，而R2版本原計劃在5月就應該推出。

相較于發布時的風光無限，如今的社交媒體上，DeepSeek的話題熱度下降了不少，數據顯示其下載量也有所下滑，它的幻覺問題更被不少網友吐槽。

屋漏偏逢連夜雨，有幻方量化員工日前卷入“億元返傭”案，引發廣泛關注，也給作為子公司的DeepSeek蒙上了一層陰影。

曾經的大模型“國產之光”，正在跌落神壇？

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QuestMobile在《2025年二季度AI應用價值榜》中提到，DeepSeek月均下載量從第一季度的8111.3萬猛降至2258.9萬，下滑超過70%。

用戶下載量、官網訪問量等相關數據的下滑，是不容回避的事實，但若因此唱衰DeepSeek，甚至斷言它要“涼了”，顯然是沒有看到它作為開源模型的底層價值。

DeepSeek本身是開源模型，它的核心技術底座，被廣泛應用于多個第三方平臺。在各大平臺廠商接入DeepSeek大模型的前提下，哪怕用戶不去官網，不下載軟件，也照樣能夠使用到DeepSeek提供的服務。

也就是說，有大量的應用場景，并沒有直接體現在DeepSeek的官方流量數據中，其實際價值遠非簡單的下載數據所能體現。

當然，相較于發布時的火爆，DeepSeek的熱度正在退潮，這確實是不爭的事實。其熱度波動是多重因素共同作用的結果。

DeepSeek橫空出世時，在語義理解、邏輯推理等方面，新穎功能與出色表現吸引大量用戶嘗鮮，隨著時間推移，用戶新鮮感下降，是很正常的現象。

另一方面，DeepSeek的訓練和推理，需要龐大的算力支撐，而美國對高性能芯片的出口管制加劇算力短缺，同時國產芯片面臨工藝瓶頸，在此前提下，DeepSeek的模型迭代，無疑會受到不小的影響。

受此影響，新版本發布延遲，產品無法持續推出新亮點、新功能，用戶關注度和討論熱度，自然會跟著下滑。

此外，當前的大模型市場競爭激烈，呈現出百花齊放的局面。DeepSeek不再是唯一的主角，市場份額受到競爭對手的威脅，出現部分用戶流失也在所難免。

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DeepSeek熱度的下降，某種程度上，也反映了用戶對技術創新的態度正逐漸回歸理性。

事實上，從早期ChatGPT橫空出世，再到DeepSeek驚艷全球，大模型的火爆引發了市場的熱切追捧，各種概念炒作，乃至不切實際的吹捧也開始涌現。尤其是DeepSeek的國產屬性，讓市場上出現了中國人工智能依然“遙遙領先”發達國家的捧殺聲音。

如今，用戶對大模型技術了解加深，不再盲目跟風，而是更注重產品實際性能、用戶體驗和長期價值。這種理性回歸，確實會伴隨著對DeepSeek關注流量的下降，但也促使整個行業更加理性地審視人工智能的發展進程。

至少對用戶來說，在大模型百花齊放的前提下，會寫文章，會做PPT，這些基本的任務處理已經很難有絕對的吸引力，新鮮感消退后，人們開始關注一個現實——以大模型為代表的AI，到底能解決什么實際問題？

大模型的技術突破固然重要，但在實際應用場景落地，實現商業價值的轉化，才是決定其能否持續發展的關鍵。

一個不爭的事實是，包括DeepSeek在內的各類大模型，目前的商業化進程仍較為緩慢，具體應用仍然集中在內容寫作生成、簡單問答等相對簡易的場景，國民級的超級應用的誕生還遙遙無期。

在金融、醫療、工業等相對復雜的領域，DeepSeek等大模型雖然已經有所應用，但在處理這些領域復雜問題時，仍存在精度不足、數據安全難以保障等問題。

技術創新的目的，是要解決真實世界的問題，而不是單純地進行參數比拼。大模型最終要實際落地，才能產生價值。這對DeepSeek以及整個國產AI行業來說，都是必須面對和解決的難題。

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DeepSeek熱度下滑，甚至遭遇“中年危機”，其實不是壞事。

過去幾年，人工智能行業從星火燎原走向烈火烹油，行業泡沫也隨之膨脹，許多公司靠融資燒錢維持高估值，而實際產品卻難以落地。

如今，市場回歸理性，用戶對技術創新的態度，從盲目追捧轉向理性期待，開始審視AI行業的發展前景，而不是一味捧殺、沉浸在“趕英超美”的民族喜悅中。

這有助于擠出泡沫，促使企業和開發者專注技術研發與產品優化，專注于將AI落地到實際應用場景，從概念狂歡走向價值深耕。

當然，盡管DeepSeek在內的國產大模型，都面臨著商業化落地、芯片限制等方面的壓力，我們也不必對國產的人工智能創新過于悲觀。

一方面，中國擁有全球最大的互聯網用戶群體，為大模型提供了海量訓練數據。

另一方面，在工業、醫療、金融等領域，我們有豐富的數字化場景，可以作為AI應用的天然試驗田。同時，電商、社交等數字經濟發展成熟，使AI技術能快速轉化為商業價值，這種“規模效應”是其他國家難以復制的優勢。

技術創新并非一蹴而就，需要漫長的積累，持續的投入，需要經歷螺旋式上升的復雜進程。

回顧人類科技發展史，每一次的創新突破，都建立在不懈的探索之上——世界上第一臺實用的蒸汽提水機1698年誕生，但直到六七十年后，瓦特改良蒸汽機，才開始得到廣泛的應用。

具體到人工智能產業而言，競賽才剛剛開始。DeepSeek當前的發展波動，是國產AI成長過程中的正常現象。

當然，它的降溫提醒我們：技術的價值，最終要回歸到解決實際問題上來；行業的成熟，需要經歷從狂熱到理性的沉淀。

只有保持長期主義精神，不捧殺，不棒殺，既不盲目追求短期熱度，也不輕易否定長期價值，尊重科技創新的規律，中國的AI產業，一定能走得更遠。

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