DeepSeek的发行现在估计肠子都悔青了！2025年7月23日消息，仅半年的时间，曾经风靡全球的DeepSeek就跌下了神坛。 在 AI 技术飞速迭代的赛道上，DeepSeek 的轨迹堪称跌宕。 很少有人留意，那些在办公场景里帮人整理数据、在教育平台上辅助备课的 AI 工具，不少都藏着 DeepSeek 的 “内核”。 企业级市场的 API 调用数据显示，有 200 多家公司正在用它的技术框架开发产品，调用量较年初暴涨 20 倍。 这种 “藏于幕后” 的状态，像极了早期安卓系统 —— 普通用户未必知道它的名字，却每天都在通过各种手机应用接触它的底层技术。 但大众视野里的 DeepSeek，却是另一番景象。 最新数据显示，其移动端月均下载量从 8111 万骤降至 2258 万，跌幅超过七成。 社交平台上，“为什么放弃 DeepSeek” 的话题下，满是关于体验的吐槽：有人说写一份会议纪要，竞品能实时生成，它却要加载半分钟。 有人晒出截图，服务器繁忙的提示框三天内弹出了 17 次。 这些细节叠加起来，让不少人觉得这款曾被捧为 “国运级成果” 的产品，正在快速褪色。 回溯 2025 年初，它的热度完全是另一番模样。 App 上线第 28 天，累计下载量突破 1 亿，日活跃用户峰值冲到 9700 万，创下全球 AI 产品增长纪录。 当时高校实验室用它做自然语言处理研究，政务系统接入它优化流程，连国外科技媒体都在专题报道里追问：“这个中国团队是如何用低成本实现接近 GPT-4 的性能？” 创始人梁文锋在行业论坛上放话 “要做国产 AGI” 时，台下掌声雷动，没人觉得这是夸海口。 转折发生在技术迭代的空窗期。 原定于 5 月初发布的 DeepSeek-R2 版本，因芯片供应中断一再推迟，直到 7 月仍无确切消息。 而同期竞品几乎保持着每月两次的更新频率：有的优化了多轮对话逻辑，有的增加了实时数据联网功能。 用户不会等，教育领域的老师转用了能即时生成教案的工具，职场人换成了支持多格式文档解析的竞品，政务系统也开始测试响应更快的替代方案。 更关键的是开源战略带来的复杂局面。 DeepSeek 开源了全部 53 页的技术白皮书，包括模型训练参数和推理逻辑，这在国内 AI 行业是头一遭。 好处是中小企业能用极低成本搭建自己的 AI 应用，坏处是不少团队直接拿它的框架做了 “轻量化改造”—— 去掉冗余功能、优化界面交互，做出的产品比官方版本更贴合用户习惯。 有开发者透露，某款主打 “快速写作” 的工具，核心代码有 60% 源自 DeepSeek 的开源库，却因启动速度快 3 倍，抢走了大量用户。 团队规模也成了被议论的焦点。 外界扒出 DeepSeek 核心研发人员仅 120 人，不到头部 AI 公司的五分之一。 有人据此质疑：“这么点人既要维护开源社区，又要推进 AGI 研发，能顾得过来吗？” 但行业内的人知道，他们的技术积累其实很深 —— 在医疗影像识别、政策文本分析等专业领域，其模型准确率曾多次刷新行业纪录，只是这些成果很少被普通用户感知。 梁文锋的沉默让误解雪上加霜。 面对下载量暴跌的质疑，他既没解释芯片断供的影响，也没说明开源的长远价值，只是在内部信里强调 “要守住技术初心”。 这种态度对比起同行的高调运营 —— 比如豆包联合教育机构推出定制功能、Kimi 邀请用户参与模型训练 —— 显得格外 “不合时宜”。 如今再看，那些争论 “凉没凉” 的人或许没意识到，DeepSeek 的故事正在分两条线走：一条是 C 端用户看得见的下载量下滑，另一条是 B 端市场看不见的技术渗透。 而梁文锋最该反思的，可能不是哪条线走得不顺，而是没能让公众明白：他要做的从来不是一款 “用完即走” 的工具，而是想搭建一个能支撑整个行业的技术底座。 就像当年的互联网基础设施，初期没人在意服务器放在哪，直到电商、社交、支付都跑在上面，才显露出价值。 如果各位看官老爷们已经选择阅读了此文，麻烦您点一下关注，既方便您进行讨论和分享，又能给带来不一样的参与感，感谢各位看官老爷们的支持！