图为中国大陆人工智能初创公司Deepseek的资料照。（宋碧龙／大.纪.元;）
2025年中国传统新年时，中国人工智能初创公司DeepSeek推出R1大语言模型，以每百万输入和输出Token仅为0.5美元、2.19美元的破坏性定价（仅为OpenAI同期产品5%），迅速席卷市场。DeepSeek官网流量暴增，市占率飙升至7.5%，登顶美国苹果和谷歌应用商店，两周内海外安装量突破1,000万次。
中共官媒将其包装为“弯道超车”典范，公司创始人梁文峰甚至受邀参加国务院座谈会并亮相央视，社交媒体上“DeepSeek秒杀ChatGPT”“中国AI崛起”的标题刷屏。然而，短短四个月后，热潮迅速消退。官网流量骤降29%，市占率跌至5%，使用率从50%暴跌至3%，活跃用户锐减。
R2模型原定于2025年5月发布，但至今未见踪影。与ChatGPT（增长40.6%）、Claude（增长36.5%）、Gemini（增长85.6%）和Grok（增长247.1%）的强劲表现相比，凸显DeepSeek竞争力快速消退。这场“从凤凰到土鸡”的反转，背后究竟有什么深层次原因？
从全民狂热到集体弃用：DeepSeek的体验崩塌
DeepSeek的爆红源于低价策略与官媒引发的民族情绪。用户对百度等国内搜索引擎不满，加上“中国AI崛起”的舆论热潮，让R1迅速成为焦点。然而，关键性能、数据质量和过滤机制缺陷，使R1无法成为高质量对话工具，导致用户转向ChatGPT、Claude等竞品。其在用户体验层面有以下五大缺陷：
第一，响应延迟严重。首Token输出延迟长达数秒，远超PowerSell、Friendly的近零延迟和微软Azure的表现。这种延迟无法满足用户即时性需求，即使价格更贵，用户还是转向更流畅的竞品。
第二，上下文窗口受限。R1的64K上下文窗口远低于主流的128K—256K，限制了长文档处理与复杂编程场景的应用。相比之下，Lambda、Navias以相同价格提供2.5倍容量，用户自然流向更优选择。
第三，交互速率低。R1生成速度仅为每秒25个Token，远低于Astrobic Cloud（45个）和OpenAI（60个），在高频对话场景中表现不佳，进一步削弱用户体验。
第四，响应性能差：为压缩成本，DeepSeek采用GPU高密度批处理，导致延迟剧增、吞吐下降，大幅牺牲了响应性能，令用户体验显着恶化。
第五，数据与过滤机制缺陷：R1早期通过蒸馏ChatGPT数据保持较高输出质量，但接入简中互联网后，吸收大量低质量内容（如营销帖、伪科学），导致“小说变历史、童话当报告”的内容混淆，幻觉率高达14.3%（行业平均约5%）。
更糟糕的是，DeepSeek为了遵守中共信息审查制度，设置了“史上最严苛”的过滤系统，对超过35万敏感词一律拒答或回避。这不仅限制了模型的表达能力，也让用户失去了对AI输出质量的信任。
技术瓶颈与战略失误：DeepSeek的致命缺陷
DeepSeek出现危机的根源是由于其在技术和战略上处于双重困境。技术层面，三大瓶颈暴露DeepSeek核心竞争力不足：
首先，是算力短缺。DeepSeek高度依赖英伟达芯片，但2025年美国升级芯片禁令，切断了其算力供应链。国产替代品（如华为昇腾910B）性能仅为H100的60%，价格却高30%，企业难以负担。算力短缺导致DeepSeek无法支撑高并发需求，R2模型开发受阻。
其次，是原创性技术不足。R1依赖知识蒸馏，通过向OpenAI等模型大量提问获取答案，低成本复制已有成果。这种方式涉嫌侵权，且缺乏原创性。DeepSeek算法多借鉴Meta的LLaMA，核心技术依赖国外开源框架，难以形成独特竞争力。
最后，是数据质量瓶颈。R2需更大规模高质量数据，但国内简中数据池受限于低质量内容和严格审查，屏蔽国际资讯、历史资料及政治讨论。低质量数据导致输出不可靠，中共严苛的审查机制阻碍用户反馈，限制模型优化。
从战略方向选择来看，DeepSeek还存在着以下三大误判：
第一，选择低价策略，放弃用户体验。由于算力不足，DeepSeek将资源优先分配给内部通用人工智能（AGI）研发和ATI实验项目，而非外部推理服务。低价虽能引来流量，却无法留住用户。
第二，夸大技术实力，误导用户。DeepSeek宣称具备“671B”参数规模，造成一种在体量上可比肩GPT-4o的假象，而实际运行时仅激活37B。
第三，用户数据存储在中国，被国际市场孤立。由于担忧用户数据可能被泄露给中共政府。美国、澳大利亚、意大利、德国和韩国等国以数据安全和隐私为由，明令禁止在政府设备中使用DeepSeek应用，导致其国际市场出海之路被堵死，陷入“孤岛化”发展。
两个AI世界：国产模型正走向孤立
事实上，DeepSeek所代表的中国大模型阵营，与OpenAI、Anthropic等海外主流AI之间，正逐步形成“两套AI体系”的割裂现象，这不仅是一个技术分歧的问题，更深层地反映了中美在AI发展路径、算力结构、市场机制等多方面的分歧。
首先，国外AI走的是“认知智能+通用能力”的道路，不断拓展Agent、多模态、工具链和代码协同能力，如OpenAI的GPT-4o已将语音、图像、代码深度整合；而中国AI则陷于“卷参数、卷榜单、卷成本”的低维竞争中，缺乏通用性和生态转化能力，难以走出闭环测试环境。
其次，国外AI已进入平台化阶段，国产AI仍处于“Demo级产品”阶段。ChatGPT通过多轮对话优化（ReACT）、原生插件系统、与Microsoft365、Azure生态深度融合，已经从一个聊天工具成长为“个人工作助理+企业生产力平台”。
而DeepSeek等国内AI多数没有完整的插件平台与工具链支持；模型接口调用频繁调整，API生态不稳定；面向企业的能力壁垒高，缺乏真实生产力工具的结合方式。
最后，两者落地能力差距显着。OpenAI的ChatGPT、Anthropic的Claude、Google的Gemini等已经在教育、办公、编程、金融服务等多个场景实现大规模应用并实现变现。反观中国AI企业，“找不到买单场景”几乎成了业内共识，商业化路径模糊。
国内外AI对比（笔者整理）
“国产大模型”与国际主流技术生态严重割裂：无法稳定对接OpenAI插件体系、缺乏可靠API市场、开发者生态薄弱，形成两个平行的“AI世界”。
虚假繁荣的缩影：中国AI产业的深层危机
DeepSeek的坠落并非个例，而是中国AI产业虚假繁荣的缩影，它揭示出中国AI行业在技术、资源和生态上的深层危机。曾在2024年风头无两的“杭州六小龙”等大模型公司，近期相继传出融资困难、技术团队流失、核心业务收缩的消息。
第一，表面繁荣与实际困境。国内有260个以上大模型，但实际活跃者不足10家（活跃用户超百万），多数平台重度亏损，Token调用极低，靠政府补贴维持。大模型厂商普遍面临缺场景、缺数据的困境，降低价格门槛成为获取用户和数据的重要手段。
第二，资源与技术断裂。中国AI算力80%依赖英伟达，国产芯片替代率仅15%，许多企业通过参数膨胀、廉价芯片和政策保护追求短期流量，产品性能差、服务不稳定，API接口频繁宕机，难以满足复杂需求。此外，中国AI缺乏原创算法，依赖PyTorch、LLaMA等开源技术，创新能力有限。
第三，审查机制进一步压缩创新空间。中共新出台《人工智能服务管理暂行办法》要求AI内容符合“主旋律”，信息封锁限制数据多样性，政治管控阻碍自由交流，与开放性的AI生态形成根本差距，更像是“一个可控的舆论工具”。连“天安门”问题都无法回答的AI，难以在全球竞争中立足。
第四，资本退潮。2025年05月，中国AI行业融资总额比去年同期减少85%，资本对国产AI增长神话的信心崩塌。相比于OpenAI凭借ChatGPT打造付费订阅模式、Azure接入企业服务体系，中国的AI公司普遍依赖政府补贴与投资热潮维持运营，缺乏市场自驱力。
结语
过去几年，中共政府主导、资本热炒、技术搬运构成了中国AI产业的表面繁荣，DeepSeek的坠落标志着国产大模型“堆量取胜”模式的终结。低价策略、虚假宣传与审查机制掩盖不了技术短板、算力危机与生态缺陷，AI竞争的核心在于稳定、低延迟、高质量的用户体验，而非低价或情怀。
AI突破需开放数据环境、自由学术交流及全球技术合作，而当前中共的信息封锁与审查机制严重制约数据多样性与模型优化。DeepSeek的教训警示中国科技产业：没有开放的数据环境、自由的创新土壤和以用户为中心的产品思维，任何“弯道超车”神话都将最终破灭。
