今天小編分享的互聯網經驗：AI終端“覺醒時刻”到來，曾經一度爆火的AI新貴們淪為“電子垃圾”，歡迎閱讀。
" 今年的消費電子市場應該會很精彩，雖然去年 AI 大模型就開始落地應用，但今年應該才算是真正的‘元年’ "，一名 AI 機器人創業者對钛媒體 APP 作者說道，"DeepSeek ‘煽動’了翅膀，是一次從研發端到市場端對 AI 的大規模普及。"
開年以來，DeepSeek 的火爆，成為全球市場都在關注的焦點。不僅僅局限于科技行業，對于普通大眾用戶來說，DeepSeek 也已經成為日常讨論的話題。在其低成本、高體驗的助推下，從手機到 PC，再到電視、汽車甚至是廚電，都開始了接入的風潮，借助 DeepSeek 的優秀能力，去助推品牌產品在終端的落地。
IDC 對作者指出，DeepSeek 作為一款具有突破性技術的 AI 應用，不僅在短時間内迅速積累了龐大的用戶群體，還通過其開源特性與高效的算力優化，推動了終端設備的智能化更新，并對未來的終端技術創新和市場增長帶來了新的動力。
毫不誇張地說，DeepSeek 開啟了消費電子的 " 覺醒時代 "。不僅如此，對于資本、人才等并不占優的初創企業來說，DeepSeek 也讓它們縮短了與巨頭之間的距離，有了彎道超車的機會。不過，仍需要認清的一點是，DeepSeek 也并不是萬能的，接入之後如何做到 1+1 大于 2，還要看產品自身的優化。另外，AI 時代，消費電子的基本點沒變，脫離用戶本源的偽創新，最終只會淪為電子垃圾。
DeepSeek，成了消費電子終端的 " 座上賓 "
近兩年的時間裡，在 AI 大模型的推動下，全球各大產業都掀起了一波新的革命，其中 ChatGPT 作為絕對的 C 位，一直是行業的标杆。不過，這一風頭在今年有了變化，來自中國的 DeepSeek 登上了舞台的中央，成為國内各大消費終端的 " 座上賓 "，一時間掀起了接入的風潮。
通常情況下，用戶要使用 DeepSeek，可以通過在官網以及下載 APP 使用。而在從系統端接入之後，用戶則可以直接調用，無需再下載軟體，更為便捷。作為主流的終端，手機、PC 以及汽車的各大品牌，都在第一時間接入，并在短時間内成為差異化競争的關鍵點。比如華為，在第一時間就接入了 DeepSeek，但只有純血鴻蒙 HarmonyOS NEXT 的版本才支持，某種程度上來說也是華為借助 DeepSeek 推廣純血鴻蒙的一種手段。
作為最早一批接入的手機廠商，星紀魅族副總裁王煉表示，星紀魅族目前已經在應用和生產層面接入 DeepSeek，在手機上是通過智能體的方式接入，在生產端則是需要 DeepSeek 做中台的一些能力，去做復雜的推理。
" 整體能感覺到其智能化水平很高，之前智能體更多的是對話，現在是有更清晰的邏輯推理的過程，從用戶端得到的反饋也是智能化水平更高了，調用使用頻率也提升了，側面也增加了用戶的黏性。"
PC 廠商們，也是在第一時間接入 DeepSeek，但基本都是和手機一樣，在雲端調用。聯想在全線接入 DeepSeek 雲端模型外，其最新發布的 YOGA AIPC 元啟系列新品，更是融合了 DeepSeek 端側大模型，可實現消費級設備運行 70 億參數端側模型。
IDC 分析師對作者表示，DeepSeek 對于終端市場規模的影響逐漸将在 2-5 年間起到顯著的帶動作用。最新發布的數據預計，在中國市場上，PC、平板和智能手機出貨量未來五年復合增長率将分别實現 2.6%，1.0% 和 1.3%。伴随華為、聯想、榮耀、OPPO、vivo 等終端廠商紛紛接入 DeepSeek，其終端設備的智能化水平将通過自然語言處理和多模态推理能力，實現更流暢的語音互動和更智能的自動化控制，并且加速 AI 終端應用落地。
智能化大潮下，汽車廠商表現得也很積極，比亞迪、理想、智己、極氪等超過 20 家車企已經接入了 DeepSeek 模型。值得一提的是，除了大眾所認知的智能化屬性較強的消費終端，一些諸如廚電、電動車等也将 DeepSeek 視為產品變革的關鍵宣傳點。只是，從目前的應用和產品屬性來看，這種接入可能更多的是營銷層面的作用大一些，落實到具體場景，如何激發用戶的使用的頻率才是關鍵和更難的事情。
AI 終端 " 覺醒時刻 " 到來，硬體產品價值被重塑
站在今年，看去年 AI 的發展，會發現其從一個本能性的大模型紅利，到逐漸與終端產品融合。目前，國内市面上的大模型產品很多，一些消費電子大廠也都自研大模型，并将其與自家產品相融合。但是，單純從體驗上來看，端側的部署畢竟還有限制，端雲結合才能提供更優的服務。而在三方雲端大模型的體驗上，對比國外的 GPT 仍有差距，這也是為何 AI 在終端市場難以成為用戶購買關鍵決策的原因之一。
成立于 2023 年的 DeepSeek，相較于百度、阿裡、智譜等，在此前并沒有太多人關注。今年春節前，DeepSeek 因其強大的性能和低成本被廣泛讨論，并在假期期間多次登上熱搜，一度也是對大洋彼岸的二級市場造成了衝擊。
作者了解到，DeepSeek 以其輕量化的優勢，能夠更好的适配終端設備相較于雲端而言有限的硬體資源，降低了模型的存儲和計算需求，為終端設備的底層模型統一化提供了更多可能。
IDC 方面指出，DeepSeek 通過模型優化、軟硬協同、跨平台适配等技術手段，顯著提升了終端設備端側部署的兼容性。再加上其輕量化版本能夠适配從低端到高端芯片的多種硬體，進一步推動了端側 AI 的生态建設。
萬興科技相關負責人也對作者表示，DeepSeek 通過創新的訓練方法和架構優化，實現了在較低算力投入下達到高性能的目标，降低了端側應用部署大模型的門檻，使得更多資源受限的設備能夠承載和運行復雜的 AI 模型，對于希望在端側部署 AI 應用的企業來說極具吸引力。手機等終端設備在搭載 AI 模型時不再受限于高端、高算力芯片，有望降低手機等終端設備的硬體成本，使得更多消費者能夠享受到 AI 帶來的便利。
上文的創業者透露，在國内，相比較主流的產品，DeepSeek 的價格還是貴一些的。但是，基于同一水平的體驗，相對于 GPT o1 來說，DeepSeek 的價格只有幾十分之一。可以說，DeepSeek 開啟了 AI 終端的 " 覺醒時代 "，帶動大模型開發成本下降，顯著降低了企業進入 AI 終端領網域的門檻，将加速 AI 終端的市場普及。與此同時，在某種程度上，DeepSeek 也縮短了國内 AI 終端與國外產品的差距，起碼在 AI 側差不多找平。
IDC 中國研究總監潘雪菲認為，DeepSeek 支持多模态互動和高效推理，通過降低大模型開發成本和優化端側部署技術，能夠顯著帶動更多智能終端設備的 AI 化更新和市場普及。尤其在智能手機、智能音箱和家電等家居設備、PC 以及智能眼鏡等終端設備上，以輕量化和優化的端側部署優勢，通過語音、影像等多模态互動方式，為用戶提供更自然的互動體驗。
而 DeepSeek 也帶來了一些場景上的閉環，會出現一些實用的場景，充分理解人的意圖，很精準，通過人的記憶理解人的潛在意圖，從而做出精準的決策。王煉表示，AI 手機概念到現在并沒有導致手機大幅增長，因為 AI 只是效率工具，解決小問題，費用也貴。之前所有廠商的 AI 場景都是同質化的，DeepSeek 出現後，模型的 AI 能力變強，核心在于有可能會出現一些超級場景。
相關機構給出的預測報告顯示，2030 年中國 AI 終端市場規模将達到 208.6 億美元，未來幾年年復合增長率 CAGR 為 22.6%。未來三年内，AI 終端将全面爆發，2025 年全球 AI PC 出貨量或超 1 億台，智能手機、IoT 設備等總量或達數億級别。
值得注意的是，現在雖說很多設備都接入了 DeepSeek，但是體驗各不同，有的就很順暢，有的就很卡。為此，多數品牌都選擇接入雲廠商來部署 DeepSeek，用戶可通過雲端調用服務，無需依賴特定終端系統。而這，也讓一些雲廠商和相關概念股在這段時間股價翻倍。據 Wind 數據，A 股市場有 41 家 DeepSeek 概念股，這段時間都有着不錯的漲幅。
将通用能力轉為垂類能力，避免淪為 " 電子垃圾 "
相比較其它大模型廠商，DeepSeek 可以用較少的資源就能撬動更加卓越的能力，這是大家加速接入的原因，同樣也給了更多創業公司以及小廠突圍的機會，縮小了與大廠之間在 AI 上的差距。
眾所周知，無論是自研大模型還是接入第三方大模型，都是一件比較費錢的事情，尤其是前者，投入更是需要時間、人力、資金等多重投入。現如今，DeepSeek 的出現，讓這些 " 小咖 " 看到了彎道超車的機會，可以用更低的成本進入到 AI 終端市場，從而有更多的資金去在產品本身進行投入。
IDC 方面對作者指出，DeepSeek 的開源特性和低成本高性能優勢，顯著降低了企業進入 AI 終端領網域的門檻，尤其中小企業無需組建龐大的技術團隊或購置高端硬體，即可快速接入和應用 DeepSeek 模型。更多參與廠商進入 AI 終端領網域，有利于市場迎來更多技術創新。另外，DeepSeek 的崛起帶動了行業整體降低 AI 模型的收費标準，這種價格下降不僅降低了終端設備的開發成本，還加速了 AI 技術的普及。
不過，仍有一點需要認清的是，DeepSeek 并不是萬能的，不是說接入之後就可以稱得上是一款合格的 AI 終端，後續的融合優化以及适合自己才更重要。畢竟，DeepSeek 也不是十全十美的。
一方面，如何保證體驗上的不卡頓，就需要終端品牌的投入和優化，要麼自己有雲端伺服器，要麼與雲服務供應商保持更加密切的合作，通過更強的算力存儲配置、大模型與算存網的融合和增加分布式的運算節點，好讓大模型運行起來更加順暢。
另一方面，DeepSeek 也存在幻覺問題，這是大模型的通病。DeepSeek R1 的特點就是做深度思考，可能會出現簡單問題復雜化，長思維鏈的問題，復雜的問題會好一些。目前其更好的表現在數據和推理方面，很多垂類場景中可能表現會不好。DeepSeek 不是萬能的，把不同的模型用在不同的領網域，混合大模型會更好。
Omdia 首席分析師蘇廉節認為，其實未必所有設備和行業都需要 DeepSeek。有些行業需要的是極致的降本增效，那 DeepSeek 就會是最優解。其他的行業可能更在乎的是本地化部署、準确性和高精度，對大模型的能力本身未必講究，更需要的是混合雲的部署、與企業數據的打通和對幻覺的控制。
萬興科技上述負責人也給出了相同的結論，"DeepSeek 并非所有行業都适用，不同類型的大模型有不同的适用領網域，各行業企業可以根據自身業務特點選擇合适的大模型。突圍方面，廠商可以從效率和產品兩個維度思考。"
在作者看來，DeepSeek 點燃了 AI 終端的一級助推器，後續如何去打造具有爆發力的殺手級的體驗和場景，還需要廠商自身去重構。目前，DeepSeek 停留在通用能力的層面，後續的差異化競争就看誰能夠将通用能力轉變為垂類能力，給用戶帶來更多價值。
更為重要的是，在 AI 終端的 " 覺醒時代 "，要避免淪為 " 電子垃圾 "。廣義上來說，有了 AI 功能的大概率都會算作是 AI 終端，但有了 AI 并不就是萬事大吉，跟風也要能帶來落地且符合常理的體驗。消費電子是一個特殊的行業，一切的創新都是基于用戶最普遍的需求，為了創新而創新，試圖去改變違背基本習慣的操作邏輯，只會摔得更慘。
AI Pin
一個現實的例子就是去年火爆的 AI 硬體—— AI Pin，一度放下豪言要取代手機，看似酷炫的體驗，其實只是一款為了 AI 而 AI 的產品。2 月 28 日，Ai Pin 全面斷網，停止一切 AI 和雲服務接入，并删除所有客戶數據，最終 1.16 億美元賣給了惠普。
表面上看這還算是一個不錯的結局，但相比較下，當初估值則高達 10 億美元。前魅族高管李楠更是評價稱，" 這是典型的西方硬體公司的困境，原型看起來激動人心，量產和實際使用坑爹到不行。"Rabbit R1 也是一樣，爆火之後就遭遇了翻車，被質疑造假。
屬于 AI 終端的時代已然來臨，但站在用戶的角度，所有的產品都是原來的老需求，還是原來的老用戶。DeepSeek 解決了入門體驗的門檻，但超級場景的創造還需要終端廠商自己來。（本文首發于钛媒體 APP，作者｜杜志強，編輯｜鍾毅）
