都还在起点。
听筒Tech（tingtongtech）原创
文 | 艾莉亚
编 | 饶 言
在经典美剧《权力的游戏》中，颇为精彩的是，不到最后，永远不知道主角是谁。
这在如今的AI行业，同样适用。自2023年以来，国产AI的故事，瞬息万变，越来越精彩。
今年2月，DeepSeek刚凭借高性能、低成本与开源策略迅速崛起，成为全球AI领域的一匹黑马。3月6日凌晨，Manus又横空出世。
尽管目前Manus仍存在质疑，但必须承认的是，这个新的AI产品，再度引发了市场对中国AI产品的高度关注。
一个有意思的现象是，每个AI新产品的出圈，均会引发一轮讨论：新产品的出现，对过去的产品是一个“碾压”，是“毁灭性的打击”。这在DeepSeek初面世时，体现得淋漓尽致。
“DeepSeek‘杀死’国产大模型”，“DeepSeek，正在AI应用市场进行一场无声的清洗”，这也是自DeepSeek爆火之后，市场和社交媒体上集中体现的声音。
但事实真是如此吗？未必。
实际上，AI应用并非一场商业模式的掠夺，而是在不同细分领域、充满技术沉淀的实践。仅从产业链视角看，DeepSeek的突破，反而激活了国产AI生态的协同效应，为行业带来了新的增长机会。
在更多的业内人士看来，随着市场活跃度的提升，AI的竞争，才刚刚开始，不到最后，谁也不知道谁能坐上王位，又或者，没有王者。
星贤文化创始人陈坤便对《听筒Tech（ID:Tingtongtech）》直言，这是一个你追我赶的时代，“未来的AI生态，一定是丰富的，会有更多符合不同需求的领先应用共生。”
-01-
一个“全面开花”的时代
今年年初，当DeepSeek横空出世后，市场上对国产大模型的未来，充满了担忧。
不少声音认为，DeepSeek的技术和开源策略，无异在AI领域投入一记重磅炸弹，对其他国产大模型的打击，是“毁灭性”的。
也有声音认为，不管是最早发力的各家大厂大模型，还是早于DeepSeek出圈的月之暗面Kimi，在DeepSeek面前，都只能“俯首称臣”。更为直接的声音便是，DeepSeek的出现，对Kimi们而言，尤为“致命”。
时至今日，DeepSeek在市场已历练几月，事实如何？
一个最新的榜单阐释了AI领域新的变化趋势，在过去的半年里，中国的生成式AI正迎来勃勃生机。
3月7日，全球著名投资基金、咨询公司Andreessen Horowitz（以下简称“a16z”）发布了最新一期的2025年全球100生成式AI消费级应用排行榜，多款来自中国的产品上榜，DeepSeek的增长速度尤为显著，排到了全球榜第二。
除DeepSeek外，字节跳动的豆包，月之暗面、海螺视频和快手可灵等来自中国的大模型也进入上述榜单，其中豆包排名第10、月之暗面排名11、海螺视频排名12、可灵排名20。
在前50大AI原生移动应用中，ChatGPT依旧排名第一。但在TOP10的应用中，有三款来自中国公司，分别是百度AI搜索、夸克AI和豆包，其中百度AI搜索排名最高，名列第四。此外，DeepSeek排名第14，美图排名第17。
相关资料显示，a16z发布的榜单每半年更新一次，榜单分为“网页”和“移动”两个部分，分别是基于 Similarweb月独立访问量排名评选前50大AI原生网页产品，基于Sensor Tower月活跃用户排名评选前50大AI原生移动应用。
而在上一期2024年8月的榜单里，中国的产品，仅有字节和美图秀秀的几款产品位列其中。更重要的是，上一期榜单中，不管是“网页”，还是“移动”，前五均没有中国产品的身影。
事实上，榜单的背后，诸多声音同样认为，2025年，中国的产品正在迎来爆发式的增长，这个增长，不仅仅是DeepSeek，还包括国产大模型。
可供参考的依据是，互联网大厂的产品性能明显加速。
就在3月6日凌晨，阿里云通义千问官微宣布发布并开源最新的推理模型QwQ-32B，发布后，当天即登顶Hugging Face的开源模型榜单。
一组公开的数据亦显示，目前，海内外开源社区中Qwen的衍生模型数量已突破10万。根据Hugging face2025年2月10日最新的全球开源大模型榜单，排名前十的开源大模型全部是基于通义千问Qwen开源模型二次开发的衍生模型。
更早的3月3日晚，腾讯元宝超过DeepSeek，在苹果中国区应用商店免费App下载排行榜位居第一。而在一个月前，元宝还被外界认为是“最没存在感的AI应用”。
在消费端，市场对AI的应用，更是狂热。在国内，诸多的用户从“不知AI为何物”，到“学会AI”，再到“用上AI”，仅仅用了短短几个月时间里。
“就连村里的老人，都学会了用AI”，一股“全民AI”的浪潮正在形成，这也加快推动了中国AI产品的落地。
一组来自量子位的数据显示，2025年2月，国内AI智能助手APP迎来翻倍增长的爆发式第二春，月新增下载超8000万，日均DAU超过4500万。
即便被认为承压最大的Kimi，在2月份也新增下载超过2700万，增速超过30%，甚至站上了“APP端月新增下载榜”榜首。
更重要的是，对于中国的AI产品而言，一个更为巨大的、可供开发的市场仍在招手。
数据显示，在2024年度3M科学现状指数（State of Science Index）的调研里，93%的受访者尝试过在工作中使用AI，另高达90%的中国受访者认为，AI将从根本上改变世界，远高于77%的全球比例。
AI行业研究人士大李亦表示，“DeepSeek最大的贡献，是让整个行业发现，原来AI训练的Scaling Law（规模化法则），在细分领域可以再次陡峭起来。”
-02-
国产生成式AI这三年
中国生成式AI的故事，在2023年开始出圈。
最早在国内出圈的生成式AI产品，是阿里开发的妙鸭相机，这款AI相机2023年7月上线后，凭借低成本、高效率的AI写真生成功能，出道即巅峰。
公开的数据显示，妙鸭相机上线三天，便吸引超5000人排队使用，服务器多次因负载过高崩溃。于市场而言，尤为重要的是，妙鸭相机的成功，验证了生成式AI在C端市场的变现潜力。
而随着OpenAI推出的ChatGPT全球爆火，推动中国生成式AI进入“元年”。国内企业快速跟进，百度“文心一言”、阿里“通义千问”、科大讯飞“星火”等大模型相继发布。
尤其是2023年10月，月之暗面发布的Kimi智能助手，更是因其在长文本处理能力上的革新，迅速引爆全球。
诸多分析认为，Kimi的长文本处理技术推动了国内大模型的快速迭代，促使行业整体向长文本、多模态方向升级。申万宏源便曾发布报告称，自Kimi发布以来，国内大语言模型的能力已超越了GPT-4。
更重要的是，自Kimi之后，全球AI市场开始对中国的AI技术有了全新的认知，中国生成式AI产品迎来爆发式的增长。
工信部的数据显示，2023年，中国生成式AI市场规模达14.4万亿元，10亿参数以上大模型数量超100个，主要应用于电商、传媒、游戏等领域。在2023年，各互联网大厂对AI的投入也在加速。
进入2024年后，国内AI行业重心转向应用落地与生态整合。生成式AI在医疗、教育、制造业等领域加速渗透。AI辅助医疗诊断系统、个性化教育工具等开始试点。产业链逐渐完善，覆盖芯片、算法、平台到应用的全链条。
但也是在这一年，AI行业的痛点开始显现，算力成本高企、数据安全隐忧、商业模式不清晰等问题制约规模化应用。这一年，市场对是否开源争论颇多。
而这种争议，直至DeepSeek的出现，在一定程度上被打破。
低成本、开源和算力优化能力，被认为是DeepSeek对AI领域最大的贡献，这也使得更多资源有限的主体能够参与创新。
AI企业落地师石云升便对《听筒Tech》表示，DeepSeek选择开源，便是集众共赢的策略，“由此，未来模型也会越来越强大。”
这也解释了，包括政务、医疗机构和头部企业纷纷接入DeepSeek的原由。而在实现“DeepSeek+”后，AI才真正让一切变得皆有可能。
更重要的是，DeepSeek的出现，让人们意识到“大力出奇迹”并非AI唯一出路。
此前，浙江大学人工智能研究所所长吴飞这样分析，“DeepSeek对模型算法和工程优化进行了创新，在2048块英伟达H800 GPU（针对中国市场的低配版GPU）集群上完成训练，打破了大语言模型以大算力为核心的预期。”
也就是说，DeepSeek改变了用更节省、更高效的手段解决算力瓶颈的问题。更为重要的是，这一开发范式完全由国人自主设计，且对外开源。
这直接推动了国产模型的“长尾创新”。
例如，百度文心一言凭借其在检索增强生成（RAG）领域的优势，在中文深度理解任务中表现超越ChatGPT。豆包的实时语音大模型则通过拟人化交互，刷新了国产端到端语音系统的技术认知。
这也意味着，行业并非“零和竞争”的关系，而是通过技术共享加速了全行业的应用落地。
-03-
AI迎来“技术硬核”时代
在诸多业内分析师看来，某种意义而言，正是因为DeepSeek的现象级出圈，激发了AI在消费端的应用，让市场嗅到了AI领域的无限可能，从而加快了对AI的推进速度。
这并不是无稽之谈。
2月24日，阿里巴巴集团CEO吴泳铭就宣布，未来3年，阿里将投入超过3800亿元，用于建设云和AI硬件基础设施。
另一家互联网大厂字节跳动同样不甘示弱。此前，媒体报道称，字节跳动在2025年的资本开支预计将达到1600亿元，其中约900亿元将用于AI算力的采购，700亿元用于IDC基建以及网络设备如光模块、交换机的建设。
就连百度，亦在DeepSeek后，宣布开源。李彦宏坦言，DeepSeek的成功让百度重新认识到开源在加速技术普及中的价值。而在过去多年，李彦宏始终强调闭源的重要性。
Kimi的研发速度也明显加快。
先是在1月20号与DeepSeek同天发布了推理模型k1.5，新型注意力机制MoBA的学术论文也在2月18号这天再次与DeepSeek同题“撞车”。
公开资料显示，在短思维链模式下，k1.5模型的数学、代码和视觉多模态能力超越了GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet的水平，达到了550%的领先优势。而在长思维链模式下，k1.5也可以与OpenAI o1正式版的能力相抗衡。
最近，Kimi尚未发布的推理模型k1.6悄然出现在全球知名动态基准测试平台LiveCodeBench上，其在编程能力方面的表现已超越包括OpenAI o3mini和o1在内的等一众模型，登顶榜首。
当然，更多的声音认为，自DeepSeek之后，对AI技术的挑战，迎来了一个新的高度。大李亦表示，DeepSeek之后，“技术为先”，成为用户选择大模型的重要参考指标。
实际上，这在刚刚一夜爆火的Manus上便已经得以应验。即便是“一夜刷屏”，但由于产品尚未得到市场的全面验证，Manus至今仍然备受质疑。
在大李看来，这对诸多开发者而言，无疑是巨大的挑战，“实际上，尽管国产大模型迎来了飞速的发展，但仍面临多重挑战。”
这首先表现在，过去多年，国产大模型“相对封闭”，即便是迎来了开源时代，但“孤岛效应”仍明显。
不可否认在过去多年，国内各研发主体出于技术保密、商业利益等多方面考量，倾向于构建独立的研发体系，导致模型之间缺乏有效的交流与协作。
如此一来，资源难以实现共享，技术优势无法互补，极大地限制了国产大模型整体生态的健康发展。尽管如今倡导 “合作共赢” 的开放生态构建理念，但落实起来仍困难重重。
“DeepSeek之后，AI真正面临的是一个‘合作共赢’的时代，这需要各家能够真正构建开放的生态。”但在大李看来，这一点说起来容易，做起来难。
“因为这不仅涉及到技术层面的兼容难题，更牵扯到不同企业的利益分配、战略规划等深层次问题，企业在打破既有模式、融入开放生态的过程中，面临着巨大的决策成本和风险。”他表示。
另一方面，研发效率瓶颈，仍将在一段时期里困扰厂商。
大李便直言，“数据的处理、分析、整合以及转化为模型可学习的优质资源，需要一套复杂且高效的技术流程和专业团队。许多大厂在数据管理与应用方面存在短板，缺乏成熟的技术架构和科学的管理方法，导致数据资源的价值无法充分挖掘，进而拖累了大模型的研发进度。”
更重要的是，产品的商业化能力，仍是成为困扰企业，尤其是初创企业的核心因素。在大李看来，“技术优势需与业务场景深度融合，这并不容易，部分企业因落地能力不足陷入盈利困境。”
在大李看来，诚如诸多分析所言，DeepSeek的爆发，标志着国产大模型从“营销内卷”转向“技术硬核竞争”，“尤其是那些失去技术优势的企业，甚至可能直接面临融资中断的风险。”
“就连DeepSeek，我们都不能保证说，是否会成为AI时代的‘诺基亚’。它具有引领性，但并不能说就会一直处于不败之地。实际上，在开源和优化算力瓶颈的基础上，AI时代才刚刚开始。”大李直言。
这也意味着，AI的竞争，才刚刚开始，这场大模型的洗牌之局，刚摆上台面，谁能笑得更好，各凭本事。
“大家都在起点，都在努力，不排除未来还有更优秀的产品出现。”陈坤便直言，“从整个行业来说，DeepSeek的出现，为整个AI做了一次非常好的普及。”
（文中大李为化名。）
（头图来自网络。）
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