写在DeepSeek持续发酵背后：中国互联网大厂的想象力还在吗？

碎发，银框眼镜，习惯不打领结。这个春节，DeepSeek成了绝对的焦点。

如果把时间拉回今年1月，没有人能想到这个结局。“去年我们也有关注DeepSeek，但当时没有这么惊艳，包括模型能力、模型参数都不算特别出彩。”一位投资人告诉产业家，“但一个春节后，一切都变了。”

中国的AI确实变了。从技术侧来看，最新的一个数据是，DeepSeek在开源社区Hugging Face（最权威的AI开源社区）上的点赞数跃居第一，获约8730次点赞，这一数字仍在持续上涨。

排在DeepSeek之后的均是在过去几年时间里的某个阶段引领AI潮流趋势的模型企业，比如排名第二的是曾以AI生图“新王”名号横空出世的FLUX.1，排名第六的是全球1000名科学家组成BigScience打造的参数高达1760亿个的超大NLP模型BLOOM。

从世界AI格局的视角来看，这是独属于中国AI的突破。

但这个在短短几个月内让国内AI玩家达成共识的命题如今也更带来着一些新的思考，即如果技术实力上DeepSeek的能力最强，那么中国各大互联网大厂，在过去两年的布局等于什么？

过去两年时间里，在中国的AI版图里，互联网大厂是足够重要的一环，不论是从模型自身的技术路线和实力侧，还是从AI大模型的工具链、生态环节构建侧，都在通过不断完善自身的AI拼图进而拿下AI时代的船票。

尽管其中的策略有快有慢，有投资激进派，也有开源、闭源派。

但DeepSeek的出现让这些布局在外界眼中似乎成了“陈旧的包袱”。其中几个被鲜明提出的问题恰是：之前大量投入到预训练的算力布局是否被浪费了？基于各家自身大模型的工具链、生态是否需要推翻重建？以及在2024年各互联网大厂达成共识的AI应用到底应该是怎么样的？

这些问题背后都在折射出一个更为本身的问题，即伴随着DeepSeek的出现，AI时代的大门正在或者说已经被悄然推开，在这个几乎聘美第一次工业革命的新时代里，包括BAT在内的互联网大厂接下来应该采取怎样的动作，继续深耕模型层，还是加注产品？或者说，从当下的目光来看，它们的想象力到底在哪？

伴随着国民级应用微信接入DeepSeek以及腾讯一改常态的产品和战略架构“动作”，这个问题正在被愈发摆到台面上。

一、DeepSeek，共识背后的“共振”

在谈及大厂想象力之前，一个更应该被重新理解的问题是：DeepSeek到底强在哪？它的能力边际线是否可以覆盖部分或者全部大厂的业务范围？

答案是没有。

从本质来看，DeepSeek的模型能力强是毋庸置疑的，包括DeepSeek-V3基座模型以及微调后的DeepSeek-R1都让全球AI玩家眼前一亮，而更向底层延伸的重强化学习的训练思路以及基于开源模型蒸馏的模型构建方式也同样给了AI行业新的启发。

此外，DeepSeek的“强大”之处不仅在于模型单体能力，其如今有足够强的影响力的最核心关键在于DeepSeek采取的全面开源路线。即和之前国内大模型厂商以及国外Llama等AI企业开源路线不同的是，其不仅开源了训练方式，更开源了包括训练数据在内的诸多模型训练要素。

从某种角度来看，这种开源更可以理解为“AI普惠”。即基于DeepSeek的开源模型，企业可以以更低（接近十分之一）的成本构建出效果更好的模型。

这种接近公益的“普惠”也恰是如今举国推崇DeepSeek的核心原因。即在强技术和强开源的基础上，商业边界和商业业务壁垒被极大地弱化，对于各方而言，DeepSeek提供的都是一个不需成本即可站上的巨人肩膀。

实际上，这也是如今各家纷纷宣布接入DeepSeek的原因。

对互联网厂商而言，接入DeepSeek可以直接提升自身的产品力和服务力，中间没有任何“水土不服”，比如腾讯元宝这次的大动作；对一众中大型企业而言，其不需要再像之前一样面向市场直接进行AI大型项目的招投标，而是自己可以“先试一试”；对于如今各地宣布接入DeepSeek的政务企业而言，DeepSeek的开源模型可以让其更为安全地部署在本地，不用担心性能。

除了这些水面之上的影响，波纹还在延伸向更远处。比如对于AI应用开发者而言，其尝试AI应用的成本更低，效果更好，等等都在成为DeepSeek这波浪潮的受益者。

这种声势的加持也更来自于各个互联网大厂自身核心产品的接入。比如微信，比如腾讯元宝，比如百度文心，百度地图，阿里的1688、国际站等等，这些在过往只能使用自家AI大模型的核心业务产品也都在重磅宣布接入DeepSeek。

这种共识之后的共振，在商业能量足够旺盛，区隔度向来较高的中国市场鲜有如此。

但如果向更底层来审视，能够看到的更为本质的是DeepSeek本身贡献的是技术能力，而非业务产品能力（AI应用）。这其中的区别在于前者对应的是可以无限叠加、可增可删的能力，而后者则是各家互联网大厂的产品壁垒和商业故事空间。

这也恰是如今对于DeepSeek的几个描述中有一条较为贴切的表达，即从宏观看，DeepSeek一方面影响了中国优质资产的重估标准，另一方面正在从底层拔高了当下中国软件应用的服务能力。

二、重新理解互联网大厂的基本盘

那么，这种共识之后的共振，或者说DeepSeek的出现以及普及会影响中国互联网大厂的未来想象力吗？或者说，这种绝对性是否完全成立？

同样，在看待这些问题之前，我们需要先来重新梳理当下互联网大厂的业务基本盘以及核心优势壁垒。

对于互联网大厂，现如今的核心业务类型更多可以被看作C端业务和B端业务，C端业务比如搜索、电商、社交、短视频、游戏等等，B端业务则主要指云业务和企业业务（如阿里国际站、1688、京东政企业务等）。

在过去的多年时间里，尽管云计算和软件颠覆一切的口号被持续发声，但几乎所有互联网大厂的核心阵地仍然在C端业务，或者说起核心营收来源依然在电商、游戏、广告等业务。而伴随着中国人口红利的消失，对应的也恰是C端的收入放缓，与之对应的是各家对包括云计算、企业服务、物流等等B端业务的加码。

这种加码更可以理解为是长期的布局，比如算力的不断投入，除了DeepSeek所在的幻方，几乎所有的GPU算力卡都集中分布的各个大厂手中，如字节、腾讯都是英伟达大客户，再比如对于开发者社区的建立，如阿里的魔搭、字节火山的稀土掘金，以及包括TO B渠道和生态体系的构建等等，全部汇聚到一起共同构成着各家对于TO B的布局。

可以说，这些C端产品背后对应的用户关系/需求供给，以及B端业务背后对应的产业链积累如今恰是各个互联网厂商的基本盘。

换言之，在过去两年被讨论的大模型之外，对于中国用户社交关系、需求逻辑、算法机制、需求场景等生意的理解、占据，和在TO B产业链的版图布局才更是中国互联网厂商的隐形并且逐渐递增的壁垒。

而这些壁垒在AI大模型的加持下，基于自身的平台数据、场景数据可以被逐渐加厚，实际上，这也恰是过去两年时间里各家互联网大厂纷纷赛马AI大模型的核心原因，也更是如今DeepSeek以开源姿态出山后，各家都毫不犹豫地切换的本质考量。

其实，在过去的几个月内，在DeepSeek用户量不断创新高的数据背后，另外一些数据也更在悄然更新，比如各家基于AI大模型在不同产业项目上的落地，如金融、政务，一个真相是，伴随着AI大模型的爆火，大模型厂商的算力生意会越来越好，对应的工具链、渠道生态建设也在越来越健全，而这些也恰是独立厂商不能承接超大规模AI项目标的的底层支撑。

比如各家基于DeepSeek对于自身产品的升级进化，最典型的莫过于微信，选择强产品路线的腾讯，如今几乎全线产品都全部宣布接入DeepSeek，最近也更是基于DeepSeek的流量对元宝进行更近一步的推广下载，这种果敢的态度背后背后对应的也更是腾讯一直以来的“产品公司”哲学。

即这些行为背后的思考是，在AI大模型技术目前尚且无法构成一个成熟的产品之前，这种路线带来的必然是对固有产品的增量。同样行动的还有阿里的电商，百度的地图等等，相信接下来各个传统的互联网厂商也会陆续跟进。

虽然说各个大厂的基本盘不能完全谈不可动摇，但就当下的AI技术发展而言，DeepSeek的出现（路线的出现）对于几乎所有互联网大厂的核心业务产品而言，都是想象力的加分项，壁垒的加分项，而非减分项，这里面甚至涵盖搜索。

三、互联网大厂的新“创业模型”：挑战在哪？机会在哪？

那么，在场景、产品、TO B版图之外，DeepSeek到底是够给互联网大厂带来一些新的挑战？再或者说，对标DeepSeek的出现，我们应该对中国的最头部科技力量——互联网大厂有怎样的考校？

在过去的2月18号，DeepSeek梁文峰和kimi杨植麟撞车了一个论文主题，即如何强化推理侧的模型速度。通俗来讲，就是模型如何更好地落地到产品侧（软件和端侧）。从技术的视角来看，两者似乎成了这次AI创新的绝对主角。

这也恰是对互联网大厂的最重要也是第一考校点——创新。

也如李彦宏所说，“创新是不可以被规划的”，但这种“不可规划”性正是需要互联网大厂警示的点，尽管腾讯、阿里、字节、京东等在这次的AI浪潮中展现出来的是不同的战略路线，但从最本质的底层模型和产品创新来看，在单纯的算力叠加、预训练的基础上，都需要在固定的投入之外，重新思考企业自身的AI时代的创新力架构（从产品定位来看，腾讯已经在架构侧有所动作）。

这种创新力甚至可以是中国式的，不跟踪国外AI路线的，不以商业为最核心的底层考校的。从算力的调用效率、AI大模型的训练方法、思维链的构建到上层的对于AI应用和场景的理解（字节底层创新度表现可圈可点），这些从DeepSeek身上都可以看到新的创新点。而这种土壤在人才密度极大的互联网大厂需要被尊重，需要被划分出成长自留地，和商业之外自上而下的强思考和强想象力表达。

这种创新一定程度上也可以带来更深一层的两个思考。

从B端服务视角来看，首先是在新的产业升级时代，互联网厂商的新的价值锚点在哪？在这次民营企业家座谈会，除了互联网企业，更多参与的是新型制造业，这其中既包括比亚迪、小米等传统制造业企业，也更覆盖如宇树科技等机器人硬科技方向，这些未来必然影响国运，甚至决定国运的产业方向对互联网企业有更高的要求。

不论是作为云计算、算力等服务的底层，还是作为大模型生态和工具聚合的加持，抑或是基于SaaS或AI产品的特殊数智化加持，都需要互联网企业有更深的产业积累和更向上的“技术沉淀”。这些都需要创新。

其次是C端价值视角，也恰是回到文章提到的最核心问题，即互联网企业的真正想象力到底在哪？“颠覆一家企业的往往不是同赛道的企业，而是跨界玩家”，这句在互联网时代被奉为圭臬的话，一定程度上恰在成为对互联网企业的真实拷问。

如果说在AI技术尚不足以构成产品内核的如今，创新的AI技术尚且很难对社交、电商、本地生活、供应链、游戏等基本盘业务构成威胁；那么当AGI时代真正到来呢，当下一个AI应用的DeepSeek到来呢，这些才是对互联网企业未来想象力的最大拷问。

杭州和深圳的押注告诉我们，这个时间并不会太久远。

技术需要被重视，需要被尊重。可以肯定的是，在如今的AI技术边际之上，互联网大厂的想象力依然存在，这些在过去多年被凝结的用户理解、场景加持、供应链积累以及TO B服务版图，在AI上半场都在被源源不断地转化为新的业务空间和真金白银。

但挑战时刻存在，危机也更在愈发彰显。

在最近字节的内部会上，梁汝波给字节的新定调——是“务实的浪漫”。他的解释是，“字节过去说要做有想象力的公司，其实是就是科技公司。但去年我们讨论后觉得，做科技公司还不够，得做创新科技公司，不仅要应用好新技术，还要能探索、发明新技术。

互联网时代的潮头，能否继续成为AI时代的弄潮儿。在未来的几年，这个关于想象力的答案或许会愈加明显。这个回答可能是产品战略、新式战略架构、持续的人才战，但也更可能是未来十年的不同企业面孔的新商业故事。