DeepSeek“接入潮”：千行百业进入“大洗牌时刻”

摘要： ​接入DeepSeek一小步，却是行业洗牌的一大步。全文4400字，读完约需要10分钟。开年后的朋友聚会，免不了要聊一个...

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接入DeepSeek一小步，却是行业洗牌的一大步。

全文4400字，读完约需要10分钟。

开年后的朋友聚会，免不了要聊一个话题：DeepSeek。

DeepSeek实在太热了，就像我在之前的文章里说的，这个春节假期返工的心是被DeepSeek“砸”醒的，各行各业为之一振，海外研究机构直接将DeepSeek的推出称为“人工智能的斯普特尼克时刻”。

尤其是，上下游产业链、软硬件公司、互联网应用纷纷接入DeepSeek，更是为这场大模型热添了一把火。一转眼间，从芯片制造、云计算、汽车、教育、医疗到电商、电信、搜索引擎，纷纷完成DeepSeek接入，尤其是“双微”——微信搜索和微博智搜的接入，更是让DeepSeek“飞入寻常百姓家”。

但“接入”究竟意味着什么？会带来什么改变？目前大家还莫衷一是，很多人还持“谨慎观望”的态度。

我的观点很鲜明，在我看来，接入的一小步，却是AI生态大繁荣的一大步，也是众多行业竞争格局大洗牌和AI真正进入普惠化时代的一大步。

为啥这么说呢？

简单说，我赞同这样一个观点：AI的比拼，短期看算法，中期看算力，长期看能源，终局看应用。中国在算力层面存在短板的情况下，DeepSeek在推理上的成本突破，再加上开源模式带来的千行百业的应用场景接入，有望弥补中国在算力上的不足，弯道超车，重塑AI竞争格局，率先改变产业格局，让千行百业的面貌为之一新。

朋友们听我这么一说，都觉得很好奇，接下来我详细地说一说。

1

“接入”的一小步，

却是AI生态繁荣的一大步

从历史上来看，任何一项技术的普及和生态繁荣，往往始于一次关键性的“成本突破”，汽车如此，电力亦如此。

DeepSeek的横空出世，也离不开两个核心支点：低成本和开源。

DeepSeek通过混合专家架构（MoE）与多头潜在注意力机制（MLA）的创新设计，结合强化学习优化训练流程，只用了557.6万美元就实现了与GPT-4o匹敌的性能。更关键的是，其推理成本仅为OpenAI的1/30。

这个突破，彻底打破了“算力堆砌=性能提升”的行业惯性，让AI的创新开始走出了堆算力的“大水漫灌”思维，把更多的目光朝向算法效率和资源优化。

就像DeepSeek创始人梁文锋多次在演讲中表达的，AI竞赛不仅涉及芯片等硬件技术的较量，更涵盖了算法优化、生态建设等多个方面。

但是，请注意，这还只是第一层的改变，也就是对AI行业本身发展产生的影响。

更深的一层影响，是对千行百业的改变。

DeepSeek的低成本和开源模式，让过去不敢想、想也做不到的公司，也有机会跑步进入大模型时代，由此形成“低成本-高渗透-生态扩散”的链条。

一家头部金融机构的AI技术人士对媒体说，DeepSeek的API定价仅为OpenAI运行成本的1/30，每百万词元仅需2.2美元，这种低成本使得我们这样的企业能够负担得起。

一些智能硬件公司，比如做智能穿戴产品的公司，由于产品本身体积较小，过去很难支撑大模型需要的算力，有了DeepSeek的轻量化架构，智能手表、AR眼镜等产品首次实现了本地化AI功能，让智能穿戴时代更快一步到来。

再比如借助DeepSeek的开源模式，微信内置DeepSeek搜索功能，腾讯元宝、钉钉、华为小艺接入DeepSeek选项，微博智搜接入DeepSeek-R1模型，在最贴近用户的一线场景中，将智能交互嵌入实际生活中，让用户低成本地一步迈入AI时代。

还有人们津津乐道的政务场景中的“AI数智员工”。在深圳福田，数智员工已经在200多个业务场景中上岗了，将原来需要数小时处理的文书，压缩到几分钟，效率大大提升。

我把这种接二连三的传导称之为DeepSeek的“涟漪效应”——你可以把它想象成在寂静的湖水中丢下了一块小石子，它所产生的震荡和带来的影响一圈一圈的向外扩展，绵延不绝。

其中，第一圈可以理解为改变AI企业创新的方向，第二圈赋能千行百业，第三圈重塑经济格局。经过这三圈，AI实现了从“技术奇点”迈向“社会奇点”，从封闭走向开放，从精英化走向普惠化。

那么，这种“涟漪效应”将产生多大的产值？

高盛在报告中说，“Deepseek的出现表明中国AI发展和应用速度比我们之前预计的要快”，预计“到2030年，AI技术将为中国 GDP带来20~30个基点的增长”。

清华大学人工智能学院教授沈阳说，DeepSeek的成功不仅是中国AI行业的突破，更是全球经济的利好消息。“如果DeepSeek能持续保持开源第一的地位，其经济价值可能突破十万亿元人民币，并通过金融杠杆的放大作用，进一步扩大其经济影响力。”

2

“接入”DeepSeek，

绝不意味着只是多了个“入口”

我们再往深处说，“接入”其实只是第一步，更深层次的变化，就像海平面下面的冰川，或许肉眼还不可见，但在水下正酝酿着巨大的改变。

要理解这一点，我们首先要理清一个问题，就是“接入”的性质到底是什么。

有朋友说，“干嘛都接入DeepSeek，我下载了DeepSeek APP就可以了，要那么多其它入口干嘛呢？”

这话初听有道理，其实是一个大大的误解，我先不讲答案，我们亲手试试就知道了。

我们知道腾讯元宝接入了DeepSeek，给用户提供了混元大模型和DeepSeek两个备选接口，我选择了DeepSeek，然后问了一个“送分题”——通过腾讯元宝使用DeepSeek-R1模型与直接使用DeepSeek独立APP有什么不一样？

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元宝很快给出了完整的回答，从使用体验稳定性、应用场景、数据来源等多个方面，列举出了两者的差异性，其中非常重要的一点是，强调借助元宝使用DeepSeek可以直接调用微信公众号、视频号的内容资源，这是在其他场景下无法实现的，因为这些内容没有对其他应用开放。

我又拿微博智搜接入的DeepSeek-R1模型试了一下，提了一个生活类话题，“孩子喜欢看手机，有什么好办法可以纠正？”

微博智搜立刻给出了一个简明扼要、极具针对性的答案。粗看起来似乎与其他平台没有太大的差异，但当你点开信息来源链接，会发现一个不同，这些内容主要来自于微博平台博主发布的内容。

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这些内容以往可能淹没在浩如烟海的内容中，或者被微博每天都在发生的热点新闻刷下去了，但现在他们神奇般地被打捞起来，并组合成了一个全新的内容产品。

再举一个办公应用场景的例子，打开钉钉APP，找到AI助理，选择“创建AI助理”，这个时候会发现里面有模型配置备选，里面有通义千问，也有DeepSeek，还有月之暗面、零一万物等多项备选。

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我选择了DeepSeek，设置完毕后，就可以在钉钉的办公场景下随时随地调用DeepSeek，它可以完成针对特定场景的用户需求，比如帮我提炼会议纪要，汇总特定行业的关键资讯等。

上面这些案例告诉我们什么呢？就是所谓“接入”DeepSeek，不是说多了一个进入DeepSeek的入口，然后大家在不同的应用场景下进入同一个DeepSeek，得到一样的答案，不是这样的。

而是，相当于在这些应用当中内置了一个强大的AI大模型能力，结合着这个应用本身的场景需求、内容特色、数据资源和生态优势，两两相加，创造出独特的产品，产生1+1>2的效果。

用专业术语来说，就是“基础模型开源+垂直场景定制”生态模式，在这种模式下，企业在无需自研底层技术的前提下，实现了技术创新与生态共建的深度融合。

就拿微博来说，过去由于微博的热搜体质，很多用户将其视为获取第一手消息的来源，而忽视了其兴趣内容。相比小红书等生活方式分享平台，微博的垂直兴趣内容用户心智一直被稀释。但随着 DeepSeek 的接入，这一情况可能很快发生改变。

DeepSeek 能够精准挖掘微博平台上的兴趣类内容，将那些曾经被淹没的高价值内容重新呈现给用户。如此一来，垂类内容创作者就能获得更多被看见和实现商业变现的机会，微博用户也能够更好地消费兴趣内容。

同时，微博智搜与原有的热搜形成了有效整合，使热搜不再是转瞬即逝的热点，而是拥有了长尾效应，实现了两者的双向加持。

医疗领域就更典型了，医院接入DeepSeek，可不是简单地将问诊机器人改头换面，而是在数据层、知识层、服务层等多个层面“解耦-再耦合”。你可以理解为，用医疗数据喂养出了一个定制版的DeepSeek ，打造了一个医疗场景下的“大拿医生”。

这里绝不是一个“接口”的概念，而是一个内容和能力的再造，或者说，打造了一个新物种。

其他应用场景也是一样，不管是钉钉、飞书、腾讯文档，还是政务服务系统接入后打造的“AI数智员工”，都是基于特定的场景、特定的需求以及本身特有的优势，重构产品，重构服务能力，让千行百业实现了“AI化”。

这些不同场景下的DeepSeek，既共享着基础模型的“基因”，又带着场景数据的“记忆”——他不是孙悟空拔一根毫毛复制出无数个孙悟空，而是每个人手里都有一个定制版的孙悟空，这是它真正厉害的地方。

3

当“接入”成为常态，

什么能力成为“胜负手”？

我们再往更深的层面思考一步，未来，当接入DeepSeek变成常态，会发生什么？什么样的产品和平台更具有竞争力，或者说什么样的能力变得更为重要？

说到这，我的脑子里闪出了20多年前大学课堂上的一幕，一位经济学教授，颇为得意的对我们说，“我一年发表的论文是其他老师的好几倍，你们知道我怎么做到的吗？因为我会用电脑写作，很多教授现在还在用手写。”

这一幕给我留下了深刻的印象，对DeepSeek的接入也是一样，先接入比后接入能够享受到先人一步的红利，但等大家都接入的时候，比拼的是什么？

假如有两位作家，一个先用上了计算机，一个还在用手写，第一个作家自然写的快、产出高，但当两个人都能够熟练地使用计算机的时候，这种技术的方差被拉平，比拼的就该是创意、天赋、创作的热情，以及持续不断的创作能力。

一样的道理，当各个平台接入DeepSeek后，搜索不再有门槛，传统搜索平台的优势被取代，未来，比拼的一定是哪个平台原生内容多，且具有持续生产新内容的能力。

关于这一点，我们可以做个比喻——内容好比石油，DeepSeek好比抽油机和炼油机，如果大家都具备一样的机器，无疑，谁储备石油量大，谁赢。

我们不妨列个公式：平台内容储备×提炼能力=未来竞争力。

所以我们就能看到类似的话语频频出现在媒体上，比如，腾讯元宝团队会强调通过元宝来使用DeepSeek，用户可以搜到其他平台看不到的微信公众号和视频号的内容，他会强调独家的内容力在“DeepSeek时代”形成的护城河。

微博也是一样。微博智搜接入DeepSeek-R1模型后，微博丰富的原生内容储备和持续的内容生产能力，形成了新一道护城河。

在这样的格局下，用户的搜索习惯也必将随之发生改变，新的内容平台替代传统的搜索平台，整个的行业格局将被大洗牌。

这对内容平台的启示是，在DeepSeek时代，擅长做内容的人就专心做好内容，把自己的内容生态做深、做厚、做新，自然而然就会形成你的护城河。

其他领域也是一样，做智能家居或者做智能穿戴，有了DeepSeek的加持，厂家专心把自己擅长的事情做好，自然就能形成自己的护城河。

这个结果或许是DeepSeek创始人梁文锋所乐见的，他曾说过，从长远来说，希望形成一种生态，业界直接使用DeepSeek的技术和产出，DeepSeek只负责基础模型和前沿的创新，如果能形成完整的产业上下游，就没必要自己做应用。

当然，DeepSeek不会在这个过程中吃亏，因为越来越多的产品接入DeepSeek，DeepSeek就会成为AI基础设施和标准的制定者，也是整个生态的链主角色，这对DeepSeek至关重要，甚至对中国在全球AI竞争中的席位争夺都至关重要。

最后，我们再回到我在开头说的那句话，AI的竞争，短期看算法，中期看算力，长期看能源，终局看应用。说到这，我们就能理解为什么应用才是大模型竞争的终局了——

北京的医生用AI做罕见病诊断；深圳电子厂通过AI调度实现零库存生产；成都火锅店的后厨机器人自主优化千年配方——这些场景的密集涌现，“基础模型开源+垂直场景定制”的深度融合，才是中国AI赢得终局的真正底牌。