出品｜虎嗅科技组
作者｜余杨
编辑｜苗正卿
头图｜视觉中国
DeepSeek-R1的推出促使全球资本重新评估中国科技公司的价值。2月11日消息，梁文峰因DeepSeek的成功而财富激增，身价或将超过英伟达CEO黄仁勋，问鼎亚洲新科技首富。彭博社调查显示，DeepSeek估值在10亿至1500亿美元之间，梁文峰持有84%股份，投行看好DeepSeek，认为其估值可达OpenAI一半，即1500亿美元，梁文峰股份价值或达1260亿美元，超过英伟达CEO黄仁勋的1180亿美元。
自去年12月底到今年1月底，一个月的时间，DeepSeek全球用户数从34.7万激增至1.19亿。Xsignal（奇异因子）的创始人刘震博士认为，“DeepSeek现象和去年豆包等AI应用的火爆有着根本的不同。”
根据Xsignal提供的最新DAU（日活跃用户）数据，截止2月8日，DeepSeek国内APP端日均活跃用户数达到3494万；海外APP端DAU达到3685万，全球Web端日活更是直击4800万。全球日活用户总量达到1.19亿。
2025/01/10-2025/02/08，DeepSeek日均活跃用户数（单位：万），数据来源：Xsignal（奇异因子）
这组数据意味着什么呢？
从全球AI应用赛道来看，达到这一用户规模，ChatGPT用了两年时间，DeepSeek仅用了一年多时间便实现了。
而在国内，DeepSeek直接刷新了豆包、Kimi和文心一言等国内大模型的用户量榜单，2025年1月，DeepSeek月均活跃用户数跃居第一。
DeepSeek仿佛一夜之间站上了风口。但从其自身成长动态的周期数据来看，这“泼天富贵”并不是“突然”到来的。以时间为轴，通过DeepSeek内部模型迭代过程和外部用户增长数据的对比，我们或许更能透视出DeepSeek“蜕变”的关键时间节点。
DeepSeek崛起的四个关键时刻
DeepSeek自2024年以来，以惊人的速度不断迭代升级，其发展历程如下：
数据来源：Xsignal（奇异因子）
2024年1月5日：DeepSeek LLM首次亮相，这是DeepSeek在大型语言模型领域的初步探索。
2024年2月5日：DeepSeek-Math版本上线，专注于数学问题的解决能力。
2024年3月11日：DeepSeek-VL发布，引入了视觉语言融合技术，拓展了模型的应用场景。
2024年5月7日：DeepSeek-V2版本发布，优化了语言生成的流畅度和准确性。
2024年6月17日：DeepSeek-Coder-DeepSeek-VL2推出，进一步强化了代码生成和多模态交互能力。
2024年10月17日：DeepSeek-Janus版本推出，引入了多语言和跨领域的能力。
2024年12月13日：DeepSeek-VL2升级，提升了视觉理解与生成的性能。
2024年12月26日：DeepSeek-V3版本发布，进一步提升了模型的综合性能。
2025年1月20日：DeepSeek-R1发布，凭借其强大的性能和创新的功能，迅速登顶美区App Store免费榜。
2025年1月27日：DeepSeek-Janus-Pro版本上线，为专业用户提供了更强大的功能支持。
结合以下的DeepSeek用户增长数据，刘震分析认为：“它的‘爆火’并非毫无预兆，这里有几个关键时间节点：2024年的4月、10月、12月，以及2025年1月20日。”
DeepSeek日均活跃用户数总量趋势，数据来源：Xsignal（奇异因子）
从去年4月份开始，DeepSeek即迎来了一波迅速增长，Web端DAU数据不断攀升。下面这组DeepSeek全媒介月度声量的变化和活跃用户数趋势一致。
DeepSeek全媒介月度声量总量趋势，数据来源：Xsignal（奇异因子）
放大看，到了1月20日，随着DeepSeek-R1的发布，全媒介每日声量趋势呈现出质的变化，从1月26日开始极速增长，并持续至2月10日，单日媒介声量超20万。
DeepSeek全媒介月度声量总量趋势，数据来源：Xsignal（奇异因子）
根据以上数据，我们大致可以作出以下判断：1月20日 DeepSeek-R1的发布彻底引爆了DeepSeek。那么，R1模型到底有什么魔力？DeepSeek爆火的背后逻辑又是什么？
DeepSeek的成功，这里有几个关键词：中国，高水平，低成本，新路径，开源。
首先，DeepSeek在技术层面过硬。在Artificial Analysis给出的人工分析质量指标数据中，R1模型达到了可以媲美ChatGPT-o1 推理模型的水平。这一点，我们从2月8日OpenAl不得不作出应对而发布o3-mini也可以看出。
人工分析质量指标（包括MMLU、GPOA Diamond、MATH-500和HumanEval)，数据来源：Artificial Analysis
其次，从研发来讲，DeepSeek采用了巧妙的技术路径，通过优化模型架构和训练方法，大幅降低了训练和推理成本。例如，其MoE（Mixture of Experts）架构通过动态路由技术，实现了高效的计算资源分配，推理成本仅为GPT-4 Turbo的17%。这种低成本的新开发路径对国内大模型能力提升是一个很好的启示。不过，稍后我们也会谈到，这种跟随式的开发方法也为大模型的能力上限埋下了“隐忧”。
DeepSeek-R1以低成本打破AI市场：在不同的人工智能模型上处理一百万个tokens的预估价格，数据来源：Statista
这并不意味着AI大模型的入局“门槛”降低了。DeepSeek并不是完全意义上的“低成本”，模型诞生之初DeepSeek训练模型也消耗了相当的GPU，幻方量化前期为此付出了相当的投资，换句话说，要先训练出一个模型来。
另外，在中美AI竞争的背景下，美国在AI领域一直在舆论上“处于领先地位”，中国发展自己的大模型，受到海外芯片、算力等硬件和技术上的多重限制。从拜登政府开始，美国即采取了限制高性能芯片等手段。并且，国外头部的大模型大多不开源。
Deepseek在资源受限的开发环境里走出一条创新之路，在技术上对标国际头部水平，在应用场景和用户体验上也进行了创新，如此横空出世，让中美两国皆感震惊。在中国Deepseek激发了民族自豪情绪，在美国，Deepseek让硅谷震惊于东方大国的AI实力。结果是，Deepseek在两个国家成为共同的热点话题。
与此同时，DeepSeek的开源战略也是其成功的重要因素之一。
我们知道，ChatGPT-o1是收费的，但DeepSeek对同等高水平模型的开源，极大地吸引了普通的用户，有利于大模型端侧应用的普及和生态的发展。同时，其闭源版本为企业客户提供了定制化服务，满足了不同用户的需求。这种双轨战略不仅推动了行业生态的多元化，还打破了闭源模型的垄断局面，迫使OpenAl、谷歌Deepmind全系列在内的大模型推出低收费版本模型，极大地推动了AI的普及、普惠和平权。
DeepSeek和豆包们：本土两种不同的崛起之路
实际上，这并不是本土AI大模型的第一次“火爆”。2024年，DeepSeek还未崭露头角，豆包和Kimi等国内大模型驱动的AI应用也刷爆过多个网络平台，但刘震表示，DeepSeek的火爆的内在逻辑与豆包等AI产品显然不同。
以豆包为例，DeepSeek的火爆和豆包的火爆，首先是企业推动和国家推动的区别。
我们通过一组DeepSeek和豆包的全媒介声量对比数据具体看看。
DeepSeek与豆包全媒介声量对比数据，数据来源：Xsignal（奇异因子）
第一部分显示的是全媒介的总声量，豆包是DeepSeek的8倍；但在第二部分的总互动量中，DeepSeek是豆包的7倍，远远超出了豆包，在平均互动量中也是如此。
可以看出，DeepSeek获得了大量的媒介互动，是过去4个月里最火热的话题。
再结合以下全媒介新闻、社媒、短视频的分布数据，可以清晰地看到，豆包的流量九成来自短视频，其爆火有着字节跳动天然良好生态的加持；而DeepSeek的媒介声量中，新闻、社媒和短视频占比分布均匀。
DeepSeek与豆包全媒介新闻、社媒、短视频的分布对比数据，数据来源：Xsignal（奇异因子）
也就是说，从全媒介数据来看，新闻端和社媒端对DeepSeek的传播起到了巨大的推动作用，而豆包更多是在自己的流量生态(短视频)中传播。
另外，回顾DeepSeek的DAU数据，DeepSeek国内APP端达到3494万，而海外APP端达到3685万，全球Web端达到4800万， DeepSeek的用户量，海外市场几乎贡献了一大半。而豆包，我们知道，主要面向的是国内用户。这也显示出DeepSeek和豆包市场定位的差异。
DeepSeek的爆火有着显性和隐性的多重原因，高水平、低成本、开源免费等因素组合在一起原本就具有天然的流量爆点，全球AI竞争态势下的国家竞争更是将其推向了“时代风口”。
此次DeepSeek“震撼”登场后，不少网友很好奇，国内的大模型排名数据发生了哪些变化？DeepSeek的成功是可以“复制”的吗？
在DeepSeek火爆前，国内大模型的DAU排名格局相对稳定。排在前三的是豆包，Kimi和文心一言。以下分别是2024年度APP端和Web端的MAU（月度活跃用户）数据。
2024年度中国APP端TOP 50 AI应用年度榜单，数据来源：Xsignal（奇异因子）
直到1月20号，DeepSeek才发布APP，因而没有APP端数据，只有以下的Web端数据。
2024年度中国Web端TOP 50 AI应用年度榜单，数据来源：Xsignal（奇异因子）
但即便是在Web端，此时的DeepSeek也还无人问津，远远没有进入TOP50的榜单。
Xsignal 向虎嗅指出，V3版本是12月26日上线，R1版本是1月20号上线。1月20号之前，DeepSeek R1和APP都还没有发布，其在Web端12月的DAU数据只有34.7万。
DeepSeek Web端12月DAU数据，数据来源：Xsignal（奇异因子）
接下来的故事大家都很熟悉了，DeepSeek的出现打破了原有的平衡，半个月内国内大模型排名发生了显著变化：
2025/01/10-2025/02/08，AI应用全端DAU数据，数据来源：Xsignal（奇异因子）
自1月10日至2月8日，根据Xsignal 监控到的平均DAU，DeepSeek以近1.2亿的日活数几乎追平ChatGPT，并一举超越豆包、Kimi和文小言。位居第二的豆包，DAU数据大约是2500万，差额也相当大。
这是一个用户数从35万到一亿的过程，堪称“奇迹发生”。
DeepSeek的“奇迹发生”，也引起了外界的一些质疑和担忧。
DeepSeek给行业哪些新启发
一方面关注它的能力到底如何。
刘震向虎嗅分析认为，DeepSeek在开源领域表现出色，其技术能力和应用场景都处于行业领先水平。“然而，其技术模式也存在一些局限性。如何从“智能跟随”到“智能领先”，是DeepSeek接下来需要攻克的难题。”
此外，DeepSeek利用较低的成本训练高水平的模型，本身也存在一些特质。
精确度：为了降低训练时间和成本，DeepSeek在一定程度上牺牲了精确度和推理时间。未来需要在精确度和推理效率之间找到更好的平衡。
稳定性：随着用户规模的扩大，DeepSeek的稳定性面临挑战，社交媒体平台上也爆出了出错、宕机等问题，未来需要进一步优化模型架构以提高系统的稳定性。
维护成本和算力成本：大模型的维护成本和算力成本较高，DeepSeek需要通过技术创新和资源优化来降低成本，并找到自身的商业模式。
安全伦理风险：回顾前文数据，我们了解到，DeepSeek的海外用户量近于国内用户量的2倍，在国际背景下，面对文化差异、道德伦理多元的世界，如何避免TikTok的前车之鉴，找到适合自身的发展模式，在实现内部投入/产出闭环的同时，真正为AI的普惠平权作出贡献，也是DeepSeek亟需解决的问题。
另一方面，外界关注的，不单单是DeepSeek，还有整个AI 行业大模型未来的商业化路径在哪里。
DeepSeek在全媒介的数据显示，其互动量逐渐下降，热度逐渐下降，媒介关注度的停留毕竟是有限的，归于常态后，DeepSeek又该如何找到属于自己的商业模式？
DeepSeek全媒介声量总互动量，数据来源：Xsignal（奇异因子）
DeepSeek的出现极大地推动了AI的普及，使C端用户能够免费使用高质量的AI服务，打破了“开源模型=低质量低水平”的成见，突破了闭源模型的垄断局面，这种技术平权的理念不仅推动了AI技术的广泛应用，也为全球AI市场带来了新的机遇和挑战。
刘震向虎嗅表示，2024年是AI 应用的元年。2025年，将是一个AI Agent元年，智能化完成任务将成为重要趋势。推理型大模型的出现、情感识别技术的发展和自主进化系统的成熟为AI Agent的应用提供了契机。在这个过程中，AI Agent将逐步可以独立完成一系列任务，而不是单个任务。
数据显示，全球AI Agent市场规模预计将突破500亿美元，年复合增长率达147%。目前我们对智能体的理解还比较狭义，未来需要进一步拓展其应用场景和功能，比如医疗诊断（准确率提升至92%）和金融投研（决策效率提升3倍）等领域。
对全球AI市场来说，DeepSeek的崛起首先推动了全球AI市场的竞争，促使谷歌和OpenAI相继推出新模型，并降低了AI模型的收费标准。DeepSeek的开源模式在为开发者提供了更多选择的同时，推动了AI技术的广泛应用和创新，拓宽了市场的边界，相应地也给投资者带来了信心。
但是，也有一些东西没有变，比如，芯片产业的发展。DeepSeek的火爆将AI带进更多人的视线，随着使用AI的人越来越多，AI的需求不断攀升，英伟达等芯片企业形势向好。这也宣告了中国发展芯片等硬件的急迫性，芯片的能力亟需发展，以逐步走向独立，乃至达到世界领先水平。
对中国AI圈来说，DeepSeek为中国AI大模型提供了新的技术思路，有利于国内企业加快技术研发和产品迭代。与此同时，随着DeepSeek的火爆，整个AI市场热起来了。在这个过程中，Xsignal立足于数据分析到，中国AI圈需要客观冷静地看待DeepSeek现象，持续性审视自身的发展策略。在此基础之上，有几个增长点值得关注。
第一，关注生态。AI应用作为一个商品，需要生态来推动其发展，比如豆包的“火爆”，依赖于字节跳动的流量生态。此外，硬件的生态也非常重要，拥有硬件终端生态的公司，比如苹果，华为在AI应用的发展中会更有优势。
第二，关注垂直赛道。以虚拟社交为例，AI的技术发展到情感识别后，AI虚拟角色星野APP的MAU已近700万，年度入榜次数达到12次，无论是用户粘性还是付费愿望的调查数据都相当好，这显示，国内情感陪伴AI应用仍有很大的市场，深耕垂直赛道也很有价值。
2024年度中国APP端TOP 50 AI应用年度榜单，数据来源：Xsignal（奇异因子）
第三，关注AI应用的发展。互联网时代，中国的APP应用水平全球领先，或许我们也可以借鉴互联网时代的经验，推动AI技术的场景化应用，让AI真正的进入人类生活。
这进而也可以回答刚刚的问题：DeepSeek的成功是可以“复制”的吗？换句话说，DeepSeek级别的成功可能会再发生吗？
“我的回答是：可能。”，刘震向虎嗅表示，“中国在APP应用层面的发展有着震惊世界的成果。人工智能时代，中国在AI应用层面也会有领先的创新和普及。在中美长期AI竞争的大背景下，可能还会出现越来越多的‘DeepSeek现象。就像互联网时代，有人就有需求，有需求就有市场，中国的人口基数在这里，有市场就会有创新，这一点，我很有信心。”
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