寫在DeepSeek持續發酵背後：中國互聯網大廠的想象力還在嗎？_風聞

如果説在AI技術尚不足以構成產品內核的如今，創新的AI技術尚且很難對社交、電商、本地生活、供應鏈、遊戲等基本盤業務構成威脅；那麼當AGI時代真正到來呢，當下一個AI應用的DeepSeek到來呢，這些才是對互聯網企業未來想象力的最大拷問。 

杭州和深圳的押注告訴我們，這個時間並不會太久遠。 

作者| 皮爺 

出品|產業家 

碎髮，銀框眼鏡，習慣不打領結。這個春節，梁文峯和他的DeepSeek成了絕對的焦點。

如果把時間拉回今年1月，沒有人能想到這個結局。“去年我們也有關注DeepSeek，但當時沒有這麼驚豔，包括模型能力、模型參數都不算特別出彩。”一位投資人告訴產業家，“但一個春節後，一切都變了。”

中國的AI確實變了。從技術側來看，最新的一個數據是，DeepSeek在開源社區Hugging Face（最權威的AI開源社區）上的點贊數躍居第一，獲約8730次點贊，這一數字仍在持續上漲。

排在DeepSeek之後的均是在過去幾年時間裏的某個階段引領AI潮流趨勢的模型企業，比如排名第二的是曾以AI生圖“新王”名號橫空出世的FLUX.1，排名第六的是全球1000名科學家組成BigScience打造的參數高達1760億個的超大NLP模型BLOOM。

從世界AI格局的視角來看，這是獨屬於中國AI的突破。

但這個在短短幾個月內讓國內AI玩家達成共識的命題如今也更帶來着一些新的思考，即如果技術實力上DeepSeek的能力最強，那麼中國各大互聯網大廠，在過去兩年的佈局等於什麼？

過去兩年時間裏，在中國的AI版圖裏，互聯網大廠是足夠重要的一環，不論是從模型自身的技術路線和實力側，還是從AI大模型的工具鏈、生態環節構建側，都在通過不斷完善自身的AI拼圖進而拿下AI時代的船票。

儘管其中的策略有快有慢，有投資激進派，也有開源、閉源派。

但DeepSeek的出現讓這些佈局在外界眼中似乎成了“陳舊的包袱”。其中幾個被鮮明提出的問題恰是：之前大量投入到預訓練的算力佈局是否被浪費了？基於各家自身大模型的工具鏈、生態是否需要推翻重建？以及在2024年各互聯網大廠達成共識的AI應用到底應該是怎麼樣的？

這些問題背後都在折射出一個更為本身的問題，即伴隨着DeepSeek的出現，AI時代的大門正在或者説已經被悄然推開，在這個幾乎聘美第一次工業革命的新時代裏，包括BAT在內的互聯網大廠接下來應該採取怎樣的動作，繼續深耕模型層，還是加註產品？或者説，從當下的目光來看，它們的想象力到底在哪？

伴隨着國民級應用微信接入DeepSeek以及騰訊一改常態的產品和戰略架構“動作”，這個問題正在被愈發擺到枱面上。

一、DeepSeek，

共識背後的“共振”

在談及大廠想象力之前，一個更應該被重新理解的問題是：DeepSeek到底強在哪？它的能力邊際線是否可以覆蓋部分或者全部大廠的業務範圍？

答案是沒有。

從本質來看，DeepSeek的模型能力強是毋庸置疑的，包括DeepSeek-V3基座模型以及微調後的DeepSeek-R1都讓全球AI玩家眼前一亮，而更向底層延伸的重強化學習的訓練思路以及基於開源模型蒸餾的模型構建方式也同樣給了AI行業新的啓發。

此外，DeepSeek的“強大”之處不僅在於模型單體能力，**其如今有足夠強的影響力的最核心關鍵在於DeepSeek採取的全面開源路線。**即和之前國內大模型廠商以及國外Llama等AI企業開源路線不同的是，其不僅開源了訓練方式，更開源了包括訓練數據在內的諸多模型訓練要素。

從某種角度來看，這種開源更可以理解為“AI普惠”。即基於DeepSeek的開源模型，企業可以以更低（接近十分之一）的成本構建出效果更好的模型。

這種接近公益的“普惠”也恰是如今舉國推崇DeepSeek的核心原因。即在強技術和強開源的基礎上，商業邊界和商業業務壁壘被極大地弱化，對於各方而言，DeepSeek提供的都是一個不需成本即可站上的巨人肩膀。

實際上，這也是如今各家紛紛宣佈接入DeepSeek的原因。

對互聯網廠商而言，接入DeepSeek可以直接提升自身的產品力和服務力，中間沒有任何“水土不服”，比如騰訊元寶這次的大動作；對一眾中大型企業而言，其不需要再像之前一樣面向市場直接進行AI大型項目的招投標，而是自己可以“先試一試”；對於如今各地宣佈接入DeepSeek的政務企業而言，DeepSeek的開源模型可以讓其更為安全地部署在本地，不用擔心性能。

**除了這些水面之上的影響，波紋還在延伸向更遠處。**比如對於AI應用開發者而言，其嘗試AI應用的成本更低，效果更好，等等都在成為DeepSeek這波浪潮的受益者。

這種聲勢的加持也更來自於各個互聯網大廠自身核心產品的接入。比如微信，比如騰訊元寶，比如百度文心，百度地圖，阿里的1688、國際站等等，這些在過往只能使用自家AI大模型的核心業務產品也都在重磅宣佈接入DeepSeek。

這種共識之後的共振，在商業能量足夠旺盛，區隔度向來較高的中國市場鮮有如此。

但如果向更底層來審視，能夠看到的更為本質的是DeepSeek本身貢獻的是技術能力，而非業務產品能力（AI應用）。這其中的區別在於前者對應的是可以無限疊加、可增可刪的能力，而後者則是各家互聯網大廠的產品壁壘和商業故事空間。

這也恰是如今對於DeepSeek的幾個描述中有一條較為貼切的表達，即從宏觀看，DeepSeek一方面影響了中國優質資產的重估標準，另一方面正在從底層拔高了當下中國軟件應用的服務能力。

二、重新理解互聯網大廠的基本盤

那麼，這種共識之後的共振，或者説DeepSeek的出現以及普及會影響中國互聯網大廠的未來想象力嗎？或者説，這種絕對性是否完全成立？

同樣，在看待這些問題之前，我們需要先來重新梳理當下互聯網大廠的業務基本盤以及核心優勢壁壘。

對於互聯網大廠，現如今的核心業務類型更多可以被看作C端業務和B端業務，C端業務比如搜索、電商、社交、短視頻、遊戲等等，B端業務則主要指雲業務和企業業務（如阿里國際站、1688、京東政企業務等）。

在過去的多年時間裏，儘管雲計算和軟件顛覆一切的口號被持續發聲，但幾乎所有互聯網大廠的核心陣地仍然在C端業務，或者説起核心營收來源依然在電商、遊戲、廣告等業務。而伴隨着中國人口紅利的消失，對應的也恰是C端的收入放緩，與之對應的是各家對包括雲計算、企業服務、物流等等B端業務的加碼。

這種加碼更可以理解為是長期的佈局，比如算力的不斷投入，除了DeepSeek所在的幻方，幾乎所有的GPU算力卡都集中分佈的各個大廠手中，如字節、騰訊都是英偉達大客户，再比如對於開發者社區的建立，如阿里的魔搭、字節火山的稀土掘金，以及包括TO B渠道和生態體系的構建等等，全部匯聚到一起共同構成着各家對於TO B的佈局。

可以説，這些C端產品背後對應的用户關係/需求供給，以及B端業務背後對應的產業鏈積累如今恰是各個互聯網廠商的基本盤。

換言之，在過去兩年被討論的大模型之外，對於中國用户社交關係、需求邏輯、算法機制、需求場景等生意的理解、佔據，和在TO B產業鏈的版圖佈局才更是中國互聯網廠商的隱形並且逐漸遞增的壁壘。

而這些壁壘在AI大模型的加持下，基於自身的平台數據、場景數據可以被逐漸加厚，實際上，這也恰是過去兩年時間裏各家互聯網大廠紛紛賽馬AI大模型的核心原因，也更是如今DeepSeek以開源姿態出山後，各家都毫不猶豫地切換的本質考量。

其實，在過去的幾個月內，在DeepSeek用户量不斷創新高的數據背後，另外一些數據也更在悄然更新，比如各家基於AI大模型在不同產業項目上的落地，如金融、政務，一個真相是，伴隨着AI大模型的爆火，大模型廠商的算力生意會越來越好，對應的工具鏈、渠道生態建設也在越來越健全，而這些也恰是獨立廠商不能承接超大規模AI項目標的的底層支撐。

比如各家基於DeepSeek對於自身產品的升級進化，最典型的莫過於微信，選擇強產品路線的騰訊，如今幾乎全線產品都全部宣佈接入DeepSeek，最近也更是基於DeepSeek的流量對元寶進行更近一步的推廣下載，這種果敢的態度背後背後對應的也更是騰訊一直以來的“產品公司”哲學。

即這些行為背後的思考是，在AI大模型技術目前尚且無法構成一個成熟的產品之前，這種路線帶來的必然是對固有產品的增量。同樣行動的還有阿里的電商，百度的地圖等等，相信接下來各個傳統的互聯網廠商也會陸續跟進。

雖然説各個大廠的基本盤不能完全談不可動搖，但就當下的AI技術發展而言，DeepSeek的出現（路線的出現）對於幾乎所有互聯網大廠的核心業務產品而言，都是想象力的加分項，壁壘的加分項，而非減分項，這裏面甚至涵蓋搜索。

三、互聯網大廠的新“創業模型”：

挑戰在哪？機會在哪？

那麼，在場景、產品、TO B版圖之外，DeepSeek到底是夠給互聯網大廠帶來一些新的挑戰？再或者説，對標DeepSeek的出現，我們應該對中國的最頭部科技力量——互聯網大廠有怎樣的考校？

在過去的2月18號，DeepSeek梁文峯和kimi楊植麟撞車了一個論文主題，即如何強化推理側的模型速度。通俗來講，就是模型如何更好地落地到產品側（軟件和端側）。從技術的視角來看，兩者似乎成了這次AI創新的絕對主角。

這也恰是對互聯網大廠的最重要也是第一考校點——創新。

也如李彥宏所説，“創新是不可以被規劃的”，但這種“不可規劃”性正是需要互聯網大廠警示的點，儘管騰訊、阿里、字節、京東等在這次的AI浪潮中展現出來的是不同的戰略路線，但從最本質的底層模型和產品創新來看，在單純的算力疊加、預訓練的基礎上，都需要在固定的投入之外，重新思考企業自身的AI時代的創新力架構（從產品定位來看，騰訊已經在架構側有所動作）。

這種創新力甚至可以是中國式的，不跟蹤國外AI路線的，不以商業為最核心的底層考校的。從算力的調用效率、AI大模型的訓練方法、思維鏈的構建到上層的對於AI應用和場景的理解（字節底層創新度表現可圈可點），這些從DeepSeek身上都可以看到新的創新點。而這種土壤在人才密度極大的互聯網大廠需要被尊重，需要被劃分出成長自留地，和商業之外自上而下的強思考和強想象力表達。

這種創新一定程度上也可以帶來更深一層的兩個思考。

從B端服務視角來看，首先是在新的產業升級時代，互聯網廠商的新的價值錨點在哪？在這次民營企業家座談會，除了互聯網企業，更多參與的是新型製造業，這其中既包括比亞迪、小米等傳統制造業企業，也更覆蓋如宇樹科技等機器人硬科技方向，這些未來必然影響國運，甚至決定國運的產業方向對互聯網企業有更高的要求。

不論是作為雲計算、算力等服務的底層，還是作為大模型生態和工具聚合的加持，抑或是基於SaaS或AI產品的特殊數智化加持，都需要互聯網企業有更深的產業積累和更向上的“技術沉澱”。這些都需要創新。

其次是C端價值視角，也恰是回到文章提到的最核心問題，即互聯網企業的真正想象力到底在哪？“顛覆一家企業的往往不是同賽道的企業，而是跨界玩家”，這句在互聯網時代被奉為圭臬的話，一定程度上恰在成為對互聯網企業的真實拷問。

如果説在AI技術尚不足以構成產品內核的如今，創新的AI技術尚且很難對社交、電商、本地生活、供應鏈、遊戲等基本盤業務構成威脅；那麼當AGI時代真正到來呢，當下一個AI應用的DeepSeek到來呢，這些才是對互聯網企業未來想象力的最大拷問。

杭州和深圳的押注告訴我們，這個時間並不會太久遠。

技術需要被重視，需要被尊重。可以肯定的是，在如今的AI技術邊際之上，互聯網大廠的想象力依然存在，這些在過去多年被凝結的用户理解、場景加持、供應鏈積累以及TO B服務版圖，在AI上半場都在被源源不斷地轉化為新的業務空間和真金白銀。

但挑戰時刻存在，危機也更在愈發彰顯。

在最近字節的內部會上，梁汝波給字節的新定調——是“務實的浪漫”。他的解釋是，“字節過去説要做有想象力的公司，其實是就是科技公司。但去年我們討論後覺得，做科技公司還不夠，得做創新科技公司，不僅要應用好新技術，還要能探索、發明新技術。

互聯網時代的潮頭，能否繼續成為AI時代的弄潮兒。在未來的幾年，這個關於想象力的答案或許會愈加明顯。這個回答可能是產品戰略、新式戰略架構、持續的人才戰，但也更可能是未來十年的不同企業面孔的新商業故事。