DeepSeek全球“狂飙”：重塑AI产业格局

　　2025 年以来，一家名为 DeepSeek 的人工智能公司成为全球科技领域焦点，其在 C 端与 B 端市场展现出的强劲发展势头，正深刻影响 AI 产业生态。

　　1 月 11 日推出的 DeepSeek APP 宛如一颗投入湖面的巨石，激起千层浪。上线仅 7 天，累计下载量便突破 1 亿次，刷新全球应用下载速度纪录;上线 20 天，全球日活跃用户数(DAU)突破 2000 万，成为全球增速最快的 AI 应用。截至上线 21 天，日活用户达 2215 万，占 ChatGPT 日活用户的 41.6%，超越豆包的 1695 万，在全球 AI 产品日活总榜中仅次于 ChatGPT，位居第二。

　　在 B 端市场，DeepSeek 同样备受青睐。微软、英伟达、亚马逊、英特尔、AMD 等全球科技巨头，基于其高性能与低成本特性，第一时间上线 DeepSeek 开源模型推理服务，彰显出 DeepSeek 在企业级应用中的巨大潜力。

　　DeepSeek 究竟凭借什么优势，在竞争激烈的 AI 市场中突出重围?1 月 20 日发布的开源大语言模型 DeepSeek - R1 给出答案。经多方机构测评，在数学、代码、自然语言推理等任务上，DeepSeek - R1 超越 Qwen 和 Llama 等开源模型，与世界顶尖闭源模型 OpenAI o1、Claude - 3.5 - Sonnet 难分高下。基于 DeepSeek 蒸馏的 32B 和 70B 小模型，在多项能力上也实现对标 OpenAI o1 - mini 的效果，性能十分强劲。

　　不仅如此，DeepSeek 在成本控制上堪称卓越。训练成本方面，以 DeepSeek - V3 模型为例，仅用 2048 块 H800 GPU 训练 2 个月，消耗 278.8 万 GPU 小时，而 Llama3 - 405B 消耗 3080 万 GPU 小时，是 V3 的 11 倍。按 H800 GPU 每小时 2 美金计算，V3 训练成本仅 557.6 万美金，而同等性能模型通常需 0.6 - 1 亿美金，DeepSeek - R1 在 V3 基础上提升推理能力的同时，成本亦远低于海外同类模型，训练成本降低约 90%。推理成本上，OpenAI o1 每百万输入 Token 成本 15 美元，每百万输出 Token 成本 60 美元，而基于 R1 模型的 DeepSeek Reasoner 每百万输入 Token 成本 0.55 美元，每百万输出 Token 成本 2.19 美元，DeepSeek - R1 的 API 成本比 OpenAI o1 低 95% 。

　　与部分公司收费使用模式不同，DeepSeek R1 面向全球开源，允许所有用户无限制商用。个人用户可通过网页、App 客户端使用，或接入 API 付费使用，也能自行下载部署;第三方云计算厂商如微软、亚马逊，可直接在平台部署基于 DR1 的云服务。这极大降低全球用户获取顶尖 AI 大模型的成本，打破个别公司对模型的垄断。

　　DeepSeek 的出现，正深刻改变 AI 产业格局。从算力需求看，其 V3 模型在有限算力下实现超强模型能力，推理 API 服务价格不到 OpenAI 十分之一，意味着提升模型能力并非仅依赖 Scaling Law，对训练和推理芯片性能要求降低，为国产及其他非英伟达芯片用于训练和推理带来机遇。2 月 1 日，硅基流动上线基于华为昇腾 910B 芯片的 DeepSeek R1/V3 推理云服务，AMD、海光也公告旗下产品支持 DeepSeek R1 推理，推动 AI 芯片供应多元化。

　　在应用创新层面，此前高性能 AI 大模型被少数公司垄断，成本高昂，限制众多企业和个人探索 AI 应用。DeepSeek 开源后，消除模型壁垒，企业和个人得以低成本获取高性能大模型，加速 AI 应用在金融、法律、医疗、教育等传统 IT 能力较弱行业的创新、迭代与落地，全面推动 AI 商业化进程。

　　此外，随着大量企业接入 DeepSeek 大模型，相关产品在各行业落地，推理算力需求呈爆发式增长。垂直领域一体机需求大增，国内云计算厂商纷纷大幅上修资本开支。字节跳动 2025 年资本开支提升到 1600 亿元，2024 年第四季度阿里巴巴资本开支达 318 亿元，环比增长 80%，且表示未来三年资本开支总额将超过去 10 年总和，腾讯元宝接入 DeepSeek 后，APP 迅速冲上 AI 应用榜首，市场预计腾讯资本开支也将大幅上调。

　　DeepSeek 以其在 C 端和 B 端的出色表现、强大的技术优势和成本竞争力，正在重塑全球 AI 产业格局，引领 AI 产业迈向新的发展阶段。