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數據揭露DeepSeek崛起的秘訣

2025-02-14
來源:快科技
關鍵詞: Deepseek 人工智能

DeepSeek-R1的推出促使全球資本重新評估中國科技公司的價值。

2月11日消息,梁文峰因DeepSeek的成功而財富激增,身價或將超過英偉達CEO黃仁勛,問鼎亞洲新科技首富。

彭博社調查顯示,DeepSeek估值在10億至1500億美元之間,梁文峰持有84%股份,投行看好DeepSeek,認為其估值可達OpenAI一半,即1500億美元,梁文峰股份價值或達1260億美元,超過英偉達CEO黃仁勛的1180億美元。

自去年12月底到今年1月底,一個月的時間,DeepSeek全球用戶數從34.7萬激增至1.19億。Xsignal(奇異因子)的創始人劉震博士認為,“DeepSeek現象和去年豆包等AI應用的火爆有著根本的不同。”

根據Xsignal提供的最新DAU(日活躍用戶)數據,截止2月8日,DeepSeek國內APP端日均活躍用戶數達到3494萬;海外APP端DAU達到3685萬,全球Web端日活更是直擊4800萬。全球日活用戶總量達到1.19億。

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2025/01/10-2025/02/08,DeepSeek日均活躍用戶數(單位:萬),數據來源:Xsignal(奇異因子)

這組數據意味著什么呢?

從全球AI應用賽道來看,達到這一用戶規模,ChatGPT用了兩年時間,DeepSeek僅用了一年多時間便實現了。

而在國內,DeepSeek直接刷新了豆包、Kimi和文心一言等國內大模型的用戶量榜單,2025年1月,DeepSeek月均活躍用戶數躍居第一。

DeepSeek仿佛一夜之間站上了風口。但從其自身成長動態的周期數據來看,這“潑天富貴”并不是“突然”到來的。以時間為軸,通過DeepSeek內部模型迭代過程和外部用戶增長數據的對比,我們或許更能透視出DeepSeek“蛻變”的關鍵時間節點。

DeepSeek崛起的四個關鍵時刻

DeepSeek自2024年以來,以驚人的速度不斷迭代升級,其發展歷程如下:

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數據來源:Xsignal(奇異因子)

2024年1月5日:DeepSeek LLM首次亮相,這是DeepSeek在大型語言模型領域的初步探索。

2024年2月5日:DeepSeek-Math版本上線,專注于數學問題的解決能力。

2024年3月11日:DeepSeek-VL發布,引入了視覺語言融合技術,拓展了模型的應用場景。

2024年5月7日:DeepSeek-V2版本發布,優化了語言生成的流暢度和準確性。

2024年6月17日:DeepSeek-Coder-DeepSeek-VL2推出,進一步強化了代碼生成和多模態交互能力。

2024年10月17日:DeepSeek-Janus版本推出,引入了多語言和跨領域的能力。

2024年12月13日:DeepSeek-VL2升級,提升了視覺理解與生成的性能。

2024年12月26日:DeepSeek-V3版本發布,進一步提升了模型的綜合性能。

2025年1月20日:DeepSeek-R1發布,憑借其強大的性能和創新的功能,迅速登頂美區App Store免費榜。

2025年1月27日:DeepSeek-Janus-Pro版本上線,為專業用戶提供了更強大的功能支持。

結合以下的DeepSeek用戶增長數據,劉震分析認為:“它的‘爆火’并非毫無預兆,這里有幾個關鍵時間節點:2024年的4月、10月、12月,以及2025年1月20日。”

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DeepSeek日均活躍用戶數總量趨勢,數據來源:Xsignal(奇異因子)

從去年4月份開始,DeepSeek即迎來了一波迅速增長,Web端DAU數據不斷攀升。下面這組DeepSeek全媒介月度聲量的變化和活躍用戶數趨勢一致。

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DeepSeek全媒介月度聲量總量趨勢,數據來源:Xsignal(奇異因子)

放大看,到了1月20日,隨著DeepSeek-R1的發布,全媒介每日聲量趨勢呈現出質的變化,從1月26日開始極速增長,并持續至2月10日,單日媒介聲量超20萬。

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DeepSeek全媒介月度聲量總量趨勢,數據來源:Xsignal(奇異因子)

根據以上數據,我們大致可以作出以下判斷:1月20日 DeepSeek-R1的發布徹底引爆了DeepSeek。那么,R1模型到底有什么魔力?DeepSeek爆火的背后邏輯又是什么?

DeepSeek的成功,這里有幾個關鍵詞:中國,高水平,低成本,新路徑,開源。

首先,DeepSeek在技術層面過硬。在Artificial Analysis給出的人工分析質量指標數據中,R1模型達到了可以媲美ChatGPT-o1 推理模型的水平。這一點,我們從2月8日OpenAl不得不作出應對而發布o3-mini也可以看出。

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人工分析質量指標(包括MMLU、GPOA Diamond、MATH-500和HumanEval),數據來源:Artificial Analysis

其次,從研發來講,DeepSeek采用了巧妙的技術路徑,通過優化模型架構和訓練方法,大幅降低了訓練和推理成本。

例如,其MoE(Mixture of Experts)架構通過動態路由技術,實現了高效的計算資源分配,推理成本僅為GPT-4 Turbo的17%。這種低成本的新開發路徑對國內大模型能力提升是一個很好的啟示。

不過,稍后我們也會談到,這種跟隨式的開發方法也為大模型的能力上限埋下了“隱憂”。

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DeepSeek-R1以低成本打破AI市場:在不同的人工智能模型上處理一百萬個tokens的預估價格,數據來源:Statista

這并不意味著AI大模型的入局“門檻”降低了。DeepSeek并不是完全意義上的“低成本”,模型誕生之初DeepSeek訓練模型也消耗了相當的GPU,幻方量化前期為此付出了相當的投資,換句話說,要先訓練出一個模型來。

另外,在中美AI競爭的背景下,美國在AI領域一直在輿論上“處于領先地位”,中國發展自己的大模型,受到海外芯片、算力等硬件和技術上的多重限制。從拜登政府開始,美國即采取了限制高性能芯片等手段。并且,國外頭部的大模型大多不開源。

Deepseek在資源受限的開發環境里走出一條創新之路,在技術上對標國際頭部水平,在應用場景和用戶體驗上也進行了創新,如此橫空出世,讓中美兩國皆感震驚。在中國Deepseek激發了民族自豪情緒,在美國,Deepseek讓硅谷震驚于東方大國的AI實力。結果是,Deepseek在兩個國家成為共同的熱點話題。

與此同時,DeepSeek的開源戰略也是其成功的重要因素之一。

我們知道,ChatGPT-o1是收費的,但DeepSeek對同等高水平模型的開源,極大地吸引了普通的用戶,有利于大模型端側應用的普及和生態的發展。同時,其閉源版本為企業客戶提供了定制化服務,滿足了不同用戶的需求。這種雙軌戰略不僅推動了行業生態的多元化,還打破了閉源模型的壟斷局面,迫使OpenAl、谷歌Deepmind全系列在內的大模型推出低收費版本模型,極大地推動了AI的普及、普惠和平權。

DeepSeek和豆包們:本土兩種不同的崛起之路

實際上,這并不是本土AI大模型的第一次“火爆”。2024年,DeepSeek還未嶄露頭角,豆包和Kimi等國內大模型驅動的AI應用也刷爆過多個網絡平臺,但劉震表示,DeepSeek的火爆的內在邏輯與豆包等AI產品顯然不同。

以豆包為例,DeepSeek的火爆和豆包的火爆,首先是企業推動和國家推動的區別。

我們通過一組DeepSeek和豆包的全媒介聲量對比數據具體看看。

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DeepSeek與豆包全媒介聲量對比數據,數據來源:Xsignal(奇異因子)

第一部分顯示的是全媒介的總聲量,豆包是DeepSeek的8倍;但在第二部分的總互動量中,DeepSeek是豆包的7倍,遠遠超出了豆包,在平均互動量中也是如此。

可以看出,DeepSeek獲得了大量的媒介互動,是過去4個月里最火熱的話題。

再結合以下全媒介新聞、社媒、短視頻的分布數據,可以清晰地看到,豆包的流量九成來自短視頻,其爆火有著字節跳動天然良好生態的加持;而DeepSeek的媒介聲量中,新聞、社媒和短視頻占比分布均勻。

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DeepSeek與豆包全媒介新聞、社媒、短視頻的分布對比數據,數據來源:Xsignal(奇異因子)

也就是說,從全媒介數據來看,新聞端和社媒端對DeepSeek的傳播起到了巨大的推動作用,而豆包更多是在自己的流量生態(短視頻)中傳播。

另外,回顧DeepSeek的DAU數據,DeepSeek國內APP端達到3494萬,而海外APP端達到3685萬,全球Web端達到4800萬, DeepSeek的用戶量,海外市場幾乎貢獻了一大半。而豆包,我們知道,主要面向的是國內用戶。這也顯示出DeepSeek和豆包市場定位的差異。

DeepSeek的爆火有著顯性和隱性的多重原因,高水平、低成本、開源免費等因素組合在一起原本就具有天然的流量爆點,全球AI競爭態勢下的國家競爭更是將其推向了“時代風口”。

此次DeepSeek“震撼”登場后,不少網友很好奇,國內的大模型排名數據發生了哪些變化?DeepSeek的成功是可以“復制”的嗎?

在DeepSeek火爆前,國內大模型的DAU排名格局相對穩定。排在前三的是豆包,Kimi和文心一言。以下分別是2024年度APP端和Web端的MAU(月度活躍用戶)數據。

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2024年度中國APP端TOP 50 AI應用年度榜單,數據來源:Xsignal(奇異因子)

直到1月20號,DeepSeek才發布APP,因而沒有APP端數據,只有以下的Web端數據。

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2024年度中國Web端TOP 50 AI應用年度榜單,數據來源:Xsignal(奇異因子)

但即便是在Web端,此時的DeepSeek也還無人問津,遠遠沒有進入TOP50的榜單。

Xsignal 向虎嗅指出,V3版本是12月26日上線,R1版本是1月20號上線。1月20號之前,DeepSeek R1和APP都還沒有發布,其在Web端12月的DAU數據只有34.7萬。

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DeepSeek Web端12月DAU數據,數據來源:Xsignal(奇異因子)

接下來的故事大家都很熟悉了,DeepSeek的出現打破了原有的平衡,半個月內國內大模型排名發生了顯著變化:

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2025/01/10-2025/02/08,AI應用全端DAU數據,數據來源:Xsignal(奇異因子)

自1月10日至2月8日,根據Xsignal 監控到的平均DAU,DeepSeek以近1.2億的日活數幾乎追平ChatGPT,并一舉超越豆包、Kimi和文小言。位居第二的豆包,DAU數據大約是2500萬,差額也相當大。

這是一個用戶數從35萬到一億的過程,堪稱“奇跡發生”。

 DeepSeek的“奇跡發生”,也引起了外界的一些質疑和擔憂。

DeepSeek給行業哪些新啟發

一方面關注它的能力到底如何。

劉震向虎嗅分析認為,DeepSeek在開源領域表現出色,其技術能力和應用場景都處于行業領先水平。“然而,其技術模式也存在一些局限性。如何從“智能跟隨”到“智能領先”,是DeepSeek接下來需要攻克的難題。”

此外,DeepSeek利用較低的成本訓練高水平的模型,本身也存在一些特質。

精確度:為了降低訓練時間和成本,DeepSeek在一定程度上犧牲了精確度和推理時間。未來需要在精確度和推理效率之間找到更好的平衡。

穩定性:隨著用戶規模的擴大,DeepSeek的穩定性面臨挑戰,社交媒體平臺上也爆出了出錯、宕機等問題,未來需要進一步優化模型架構以提高系統的穩定性。

維護成本和算力成本:大模型的維護成本和算力成本較高,DeepSeek需要通過技術創新和資源優化來降低成本,并找到自身的商業模式。

安全倫理風險:回顧前文數據,我們了解到,DeepSeek的海外用戶量近于國內用戶量的2倍,在國際背景下,面對文化差異、道德倫理多元的世界,如何避免TikTok的前車之鑒,找到適合自身的發展模式,在實現內部投入/產出閉環的同時,真正為AI的普惠平權作出貢獻,也是DeepSeek亟需解決的問題。

另一方面,外界關注的,不單單是DeepSeek,還有整個AI 行業大模型未來的商業化路徑在哪里。

DeepSeek在全媒介的數據顯示,其互動量逐漸下降,熱度逐漸下降,媒介關注度的停留畢竟是有限的,歸于常態后,DeepSeek又該如何找到屬于自己的商業模式?

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DeepSeek全媒介聲量總互動量,數據來源:Xsignal(奇異因子)

DeepSeek的出現極大地推動了AI的普及,使C端用戶能夠免費使用高質量的AI服務,打破了“開源模型=低質量低水平”的成見,突破了閉源模型的壟斷局面,這種技術平權的理念不僅推動了AI技術的廣泛應用,也為全球AI市場帶來了新的機遇和挑戰。

劉震向虎嗅表示,2024年是AI 應用的元年。2025年,將是一個AI Agent元年,智能化完成任務將成為重要趨勢。推理型大模型的出現、情感識別技術的發展和自主進化系統的成熟為AI Agent的應用提供了契機。在這個過程中,AI Agent將逐步可以獨立完成一系列任務,而不是單個任務。

數據顯示,全球AI Agent市場規模預計將突破500億美元,年復合增長率達147%。目前我們對智能體的理解還比較狹義,未來需要進一步拓展其應用場景和功能,比如醫療診斷(準確率提升至92%)和金融投研(決策效率提升3倍)等領域。

對全球AI市場來說,DeepSeek的崛起首先推動了全球AI市場的競爭,促使谷歌和OpenAI相繼推出新模型,并降低了AI模型的收費標準。DeepSeek的開源模式在為開發者提供了更多選擇的同時,推動了AI技術的廣泛應用和創新,拓寬了市場的邊界,相應地也給投資者帶來了信心。

但是,也有一些東西沒有變,比如,芯片產業的發展。DeepSeek的火爆將AI帶進更多人的視線,隨著使用AI的人越來越多,AI的需求不斷攀升,英偉達等芯片企業形勢向好。這也宣告了中國發展芯片等硬件的急迫性,芯片的能力亟需發展,以逐步走向獨立,乃至達到世界領先水平。

對中國AI圈來說,DeepSeek為中國AI大模型提供了新的技術思路,有利于國內企業加快技術研發和產品迭代。與此同時,隨著DeepSeek的火爆,整個AI市場熱起來了。在這個過程中,Xsignal立足于數據分析到,中國AI圈需要客觀冷靜地看待DeepSeek現象,持續性審視自身的發展策略。在此基礎之上,有幾個增長點值得關注。

第一,關注生態。AI應用作為一個商品,需要生態來推動其發展,比如豆包的“火爆”,依賴于字節跳動的流量生態。此外,硬件的生態也非常重要,擁有硬件終端生態的公司,比如蘋果,華為在AI應用的發展中會更有優勢。

第二,關注垂直賽道。以虛擬社交為例,AI的技術發展到情感識別后,AI虛擬角色星野APP的MAU已近700萬,年度入榜次數達到12次,無論是用戶粘性還是付費愿望的調查數據都相當好,這顯示,國內情感陪伴AI應用仍有很大的市場,深耕垂直賽道也很有價值。

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2024年度中國APP端TOP 50 AI應用年度榜單,數據來源:Xsignal(奇異因子)

第三,關注AI應用的發展。互聯網時代,中國的APP應用水平全球領先,或許我們也可以借鑒互聯網時代的經驗,推動AI技術的場景化應用,讓AI真正的進入人類生活。

這進而也可以回答剛剛的問題:DeepSeek的成功是可以“復制”的嗎?換句話說,DeepSeek級別的成功可能會再發生嗎?

“我的回答是:可能。”,劉震向虎嗅表示,“中國在APP應用層面的發展有著震驚世界的成果。人工智能時代,中國在AI應用層面也會有領先的創新和普及。在中美長期AI競爭的大背景下,可能還會出現越來越多的‘DeepSeek現象。

就像互聯網時代,有人就有需求,有需求就有市場,中國的人口基數在這里,有市場就會有創新,這一點,我很有信心。”


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