今天小编分享的科技经验：数据揭露DeepSeek崛起的秘诀，欢迎阅读。
出品｜虎嗅科技组
作者｜余杨
编辑｜苗正卿
头图｜视觉中国
DeepSeek-R1 的推出促使全球资本重新评估中国科技公司的价值。2 月 11 日消息，梁文峰因 DeepSeek 的成功而财富激增，身价或将超过英伟达 CEO 黄仁勋，问鼎亚洲新科技首富。彭 * 博社调查显示，DeepSeek 估值在 10 亿至 1500 亿美元之间，梁文峰持有 84% 股份，投行看好 DeepSeek，认为其估值可达 OpenAI 一半，即 1500 亿美元，梁文峰股份价值或达 1260 亿美元，超过英伟达 CEO 黄仁勋的 1180 亿美元。
自去年 12 月底到今年 1 月底，一个月的时间，DeepSeek 全球用户数从 34.7 万激增至 1.19 亿。Xsignal（奇异因子）的创始人刘震博士认为，"DeepSeek 现象和去年豆包等 AI 应用的火爆有着根本的不同。"
根据 Xsignal 提供的最新 DAU（日活跃用户）数据，截止 2 月 8 日，DeepSeek 国内 APP 端日均活跃用户数达到 3494 万；海外 APP 端 DAU 达到 3685 万，全球 Web 端日活更是直击 4800 万。全球日活用户总量达到 1.19 亿。
2025/01/10-2025/02/08，DeepSeek 日均活跃用户数（部門：万），数据来源：Xsignal（奇异因子）
这组数据意味着什么呢？
从全球 AI 应用赛道来看，达到这一用户规模，ChatGPT 用了两年时间，DeepSeek 仅用了一年多时间便实现了。
而在国内，DeepSeek 直接刷新了豆包、Kimi 和文心一言等国内大模型的用户量榜单，2025 年 1 月，DeepSeek 月均活跃用户数跃居第一。
DeepSeek 仿佛一夜之间站上了风口。但从其自身成长动态的周期数据来看，这 " 泼天富贵 " 并不是 " 突然 " 到来的。以时间为轴，通过 DeepSeek 内部模型迭代过程和外部用户增长数据的对比，我们或许更能透视出 DeepSeek" 蜕变 " 的关键时间节点。
DeepSeek 崛起的四个关键时刻
DeepSeek 自 2024 年以来，以惊人的速度不断迭代更新，其发展历程如下：
数据来源：Xsignal（奇异因子）
2024 年 1 月 5 日：DeepSeek LLM 首次亮相，这是 DeepSeek 在大型语言模型领網域的初步探索。
2024 年 2 月 5 日：DeepSeek-Math 版本上线，专注于数学问题的解决能力。
2024 年 3 月 11 日：DeepSeek-VL 发布，引入了视觉语言融合技术，拓展了模型的应用场景。
2024 年 5 月 7 日：DeepSeek-V2 版本发布，优化了语言生成的流畅度和准确性。
2024 年 6 月 17 日：DeepSeek-Coder-DeepSeek-VL2 推出，进一步强化了代码生成和多模态互動能力。
2024 年 10 月 17 日：DeepSeek-Janus 版本推出，引入了多语言和跨领網域的能力。
2024 年 12 月 13 日：DeepSeek-VL2 更新，提升了视觉理解与生成的性能。
2024 年 12 月 26 日：DeepSeek-V3 版本发布，进一步提升了模型的综合性能。
2025 年 1 月 20 日：DeepSeek-R1 发布，凭借其强大的性能和创新的功能，迅速登顶美区 App Store 免费榜。
2025 年 1 月 27 日：DeepSeek-Janus-Pro 版本上线，为专业用户提供了更强大的功能支持。
结合以下的 DeepSeek 用户增长数据，刘震分析认为：" 它的‘爆火’并非毫无预兆，这里有几个关键时间节点：2024 年的 4 月、10 月、12 月，以及 2025 年 1 月 20 日。"
DeepSeek 日均活跃用户数总量趋势，数据来源：Xsignal（奇异因子）
从去年 4 月份开始，DeepSeek 即迎来了一波迅速增长，Web 端 DAU 数据不断攀升。下面这组 DeepSeek 全媒介月度声量的变化和活跃用户数趋势一致。
DeepSeek 全媒介月度声量总量趋势，数据来源：Xsignal（奇异因子）
放大看，到了 1 月 20 日，随着 DeepSeek-R1 的发布，全媒介每日声量趋势呈现出质的变化，从 1 月 26 日开始极速增长，并持续至 2 月 10 日，单日媒介声量超 20 万。
DeepSeek 全媒介月度声量总量趋势，数据来源：Xsignal（奇异因子）
根据以上数据，我们大致可以作出以下判断：1 月 20 日 DeepSeek-R1 的发布彻底引爆了 DeepSeek。那么，R1 模型到底有什么魔力？DeepSeek 爆火的背后逻辑又是什么？
DeepSeek 的成功，这里有几个关键词：中国，高水平，低成本，新路径，开源。
首先，DeepSeek 在技术层面过硬。在 Artificial Analysis 给出的人工分析质量指标数据中，R1 模型达到了可以媲美 ChatGPT-o1 推理模型的水平。这一点，我们从 2 月 8 日 OpenAl 不得不作出应对而发布 o3-mini 也可以看出。
人工分析质量指标（包括 MMLU、GPOA Diamond、MATH-500 和 HumanEval ) ，数据来源：Artificial Analysis
其次，从研发来讲，DeepSeek 采用了巧妙的技术路径，通过优化模型架构和训练方法，大幅降低了训练和推理成本。例如，其 MoE（Mixture of Experts）架构通过动态路由技术，实现了高效的计算资源分配，推理成本仅为 GPT-4 Turbo 的 17%。这种低成本的新开发路径对国内大模型能力提升是一个很好的启示。不过，稍后我们也会谈到，这种跟随式的开发方法也为大模型的能力上限埋下了 " 隐忧 "。
DeepSeek-R1 以低成本打破 AI 市场：在不同的人工智能模型上处理一百万个 tokens 的预估价格，数据来源：Statista
这并不意味着 AI 大模型的入局 " 门槛 " 降低了。DeepSeek 并不是完全意义上的 " 低成本 "，模型诞生之初 DeepSeek 训练模型也消耗了相当的 GPU，幻方量化前期为此付出了相当的投资，换句话说，要先训练出一个模型来。
另外，在中美 AI 竞争的背景下，美国在 AI 领網域一直在舆论上 " 处于领先地位 "，中国发展自己的大模型，受到海外芯片、算力等硬體和技术上的多重限制。从拜登政府开始，美国就采取了限制高性能芯片等手段。并且，国外头部的大模型大多不开源。
Deepseek 在资源受限的开发环境里走出一条创新之路，在技术上对标国际头部水平，在应用场景和用户体验上也进行了创新，如此横空出世，让中美两国皆感震惊。在中国 Deepseek 激发了民族自豪情绪，在美国，Deepseek 让硅谷震惊于东方大国的 AI 实力。结果是，Deepseek 在两个国家成为共同的热点话题。
与此同时，DeepSeek 的开源战略也是其成功的重要因素之一。
我们知道，ChatGPT-o1 是收费的，但 DeepSeek 对同等高水平模型的开源，极大地吸引了普通的用户，有利于大模型端侧应用的普及和生态的发展。同时，其闭源版本为企业客户提供了定制化服务，满足了不同用户的需求。这种双轨战略不仅推动了行业生态的多元化，还打破了闭源模型的垄断局面，迫使 OpenAl、谷歌 Deepmind 全系列在内的大模型推出低收费版本模型，极大地推动了 AI 的普及、普惠和平权。
DeepSeek 和豆包们：本土两种不同的崛起之路
实际上，这并不是本土 AI 大模型的第一次 " 火爆 "。2024 年，DeepSeek 还未崭露头角，豆包和 Kimi 等国内大模型驱动的 AI 应用也刷爆过多个网络平台，但刘震表示，DeepSeek 的火爆的内在逻辑与豆包等 AI 产品显然不同。
以豆包为例，DeepSeek 的火爆和豆包的火爆，首先是企业推动和国家推动的区别。
我们通过一组 DeepSeek 和豆包的全媒介声量对比数据具体看看。
DeepSeek 与豆包全媒介声量对比数据，数据来源：Xsignal（奇异因子）
第一部分显示的是全媒介的总声量，豆包是 DeepSeek 的 8 倍；但在第二部分的总互动量中，DeepSeek 是豆包的 7 倍，远远超出了豆包，在平均互动量中也是如此。
可以看出，DeepSeek 获得了大量的媒介互动，是过去 4 个月里最火热的话题。
再结合以下全媒介新闻、社媒、短视频的分布数据，可以清晰地看到，豆包的流量九成来自短视频，其爆火有着字节跳动天然良好生态的加持；而 DeepSeek 的媒介声量中，新闻、社媒和短视频占比分布均匀。
DeepSeek 与豆包全媒介新闻、社媒、短视频的分布对比数据，数据来源：Xsignal（奇异因子）
也就是说，从全媒介数据来看，新闻端和社媒端对 DeepSeek 的传播起到了巨大的推动作用，而豆包更多是在自己的流量生态 ( 短视频 ) 中传播。
另外，回顾 DeepSeek 的 DAU 数据，DeepSeek 国内 APP 端达到 3494 万，而海外 APP 端达到 3685 万，全球 Web 端达到 4800 万， DeepSeek 的用户量，海外市场几乎贡献了一大半。而豆包，我们知道，主要面向的是国内用户。这也显示出DeepSeek 和豆包市场定位的差异。
DeepSeek 的爆火有着显性和隐性的多重原因，高水平、低成本、开源免费等因素组合在一起原本就具有天然的流量爆点，全球 AI 竞争态势下的国家竞争更是将其推向了 " 时代风口 "。
此次 DeepSeek" 震撼 " 登场后，不少网友很好奇，国内的大模型排名数据发生了哪些变化？DeepSeek 的成功是可以 " 复制 " 的吗？
在 DeepSeek 火爆前，国内大模型的 DAU 排名格局相对稳定。排在前三的是豆包，Kimi 和文心一言。以下分别是 2024 年度 APP 端和 Web 端的 MAU（月度活跃用户）数据。
2024 年度中国 APP 端 TOP 50 AI 应用年度榜单，数据来源：Xsignal（奇异因子）
直到 1 月 20 号，DeepSeek 才发布 APP，因而没有 APP 端数据，只有以下的 Web 端数据。
2024 年度中国 Web 端 TOP 50 AI 应用年度榜单，数据来源：Xsignal（奇异因子）
但即便是在 Web 端，此时的 DeepSeek 也还无人问津，远远没有进入 TOP50 的榜单。
Xsignal 向虎嗅指出，V3 版本是 12 月 26 日上线，R1 版本是 1 月 20 号上线。1 月 20 号之前，DeepSeek R1 和 APP 都还没有发布，其在 Web 端 12 月的 DAU 数据只有 34.7 万。
DeepSeek Web 端 12 月 DAU 数据，数据来源：Xsignal（奇异因子）
接下来的故事大家都很熟悉了，DeepSeek 的出现打破了原有的平衡，半个月内国内大模型排名发生了显著变化：
2025/01/10-2025/02/08，AI 应用全端 DAU 数据，数据来源：Xsignal（奇异因子）
自 1 月 10 日至 2 月 8 日，根据 Xsignal 监控到的平均 DAU，DeepSeek 以近 1.2 亿的日活数几乎追平 ChatGPT，并一举超越豆包、Kimi 和文小言。位居第二的豆包，DAU 数据大约是 2500 万，差额也相当大。
这是一个用户数从 35 万到一亿的过程，堪称 " 奇迹发生 "。
DeepSeek 的 " 奇迹发生 "，也引起了外界的一些质疑和担忧。
DeepSeek 给行业哪些新启发
一方面关注它的能力到底如何。
刘震向虎嗅分析认为，DeepSeek 在开源领網域表现出色，其技术能力和应用场景都处于行业领先水平。" 然而，其技术模式也存在一些局限性。如何从 " 智能跟随 " 到 " 智能领先 "，是 DeepSeek 接下来需要攻克的难题。"
此外，DeepSeek 利用较低的成本训练高水平的模型，本身也存在一些特质。
精确度：为了降低训练时间和成本，DeepSeek 在一定程度上牺牲了精确度和推理时间。未来需要在精确度和推理效率之间找到更好的平衡。
稳定性：随着用户规模的扩大，DeepSeek 的稳定性面临挑战，社交媒体平台上也爆出了出错、宕机等问题，未来需要进一步优化模型架构以提高系统的稳定性。
维护成本和算力成本：大模型的维护成本和算力成本较高，DeepSeek 需要通过技术创新和资源优化来降低成本，并找到自身的商业模式。
安全伦理风险：回顾前文数据，我们了解到，DeepSeek 的海外用户量近于国内用户量的 2 倍，在国际背景下，面对文化差异、道德伦理多元的世界，如何避免 TikTok 的前车之鉴，找到适合自身的发展模式，在实现内部投入 / 产出闭环的同时，真正为 AI 的普惠平权作出贡献，也是 DeepSeek 亟需解决的问题。
另一方面，外界关注的，不单单是 DeepSeek，还有整个 AI 行业大模型未来的商业化路径在哪里。
DeepSeek 在全媒介的数据显示，其互动量逐渐下降，热度逐渐下降，媒介关注度的停留毕竟是有限的，归于常态后，DeepSeek 又该如何找到属于自己的商业模式？
DeepSeek 全媒介声量总互动量，数据来源：Xsignal（奇异因子）
DeepSeek 的出现极大地推动了 AI 的普及，使 C 端用户能够免费使用高质量的 AI 服务，打破了 " 开源模型 = 低质量低水平 " 的成见，突破了闭源模型的垄断局面，这种技术平权的理念不仅推动了 AI 技术的广泛应用，也为全球 AI 市场带来了新的机遇和挑战。
刘震向虎嗅表示，2024 年是 AI 应用的元年。2025 年，将是一个 AI Agent 元年，智能化完成任务将成为重要趋势。推理型大模型的出现、情感识别技术的发展和自主进化系统的成熟为 AI Agent 的应用提供了契机。在这个过程中，AI Agent 将逐步可以独立完成一系列任务，而不是单个任务。
数据显示，全球 AI Agent 市场规模预计将突破 500 亿美元，年复合增长率达 147%。目前我们对智能体的理解还比较狭义，未来需要进一步拓展其应用场景和功能，比如医疗诊断（准确率提升至 92%）和金融投研（决策效率提升 3 倍）等领網域。
对全球 AI 市场来说，DeepSeek 的崛起首先推动了全球 AI 市场的竞争，促使谷歌和 OpenAI 相继推出新模型，并降低了 AI 模型的收费标准。DeepSeek 的开源模式在为开发者提供了更多选择的同时，推动了 AI 技术的广泛应用和创新，拓宽了市场的边界，相应地也给投资者带来了信心。
但是，也有一些东西没有变，比如，芯片产业的发展。DeepSeek 的火爆将 AI 带进更多人的视线，随着使用 AI 的人越来越多，AI 的需求不断攀升，英伟达等芯片企业形势向好。这也宣告了中国发展芯片等硬體的急迫性，芯片的能力亟需发展，以逐步走向独立，乃至达到世界领先水平。
对中国 AI 圈来说，DeepSeek 为中国 AI 大模型提供了新的技术思路，有利于国内企业加快技术研发和产品迭代。与此同时，随着 DeepSeek 的火爆，整个 AI 市场热起来了。在这个过程中，Xsignal 立足于数据分析，中国 AI 圈需要客观冷静地看待 DeepSeek 现象，持续性审视自身的发展策略。在此基础之上，有几个增长点值得关注。
第一，关注生态。AI 应用作为一个商品，需要生态来推动其发展，比如豆包的 " 火爆 "，依赖于字节跳动的流量生态。此外，硬體的生态也非常重要，拥有硬體终端生态的公司，比如苹果，华为在 AI 应用的发展中会更有优势。
第二，关注垂直赛道。以虚拟社交为例，AI 的技术发展到情感识别后，AI 虚拟角色星野 APP 的 MAU 已近 700 万，年度入榜次数达到 12 次，无论是用户粘性还是付费愿望的调查数据都相当好，这显示，国内情感陪伴 AI 应用仍有很大的市场，深耕垂直赛道也很有价值。
2024 年度中国 APP 端 TOP 50 AI 应用年度榜单，数据来源：Xsignal（奇异因子）
第三，关注 AI 应用的发展。互联网时代，中国的 APP 应用水平全球领先，或许我们也可以借鉴互联网时代的经验，推动 AI 技术的场景化应用，让 AI 真正的进入人类生活。
这进而也可以回答刚刚的问题：DeepSeek 的成功是可以 " 复制 " 的吗？换句话说，DeepSeek 级别的成功可能会再发生吗？
" 我的回答是：可能。"，刘震向虎嗅表示，" 中国在 APP 应用层面的发展有着震惊世界的成果。人工智能时代，中国在 AI 应用层面也会有领先的创新和普及。在中美长期 AI 竞争的大背景下，可能还会出现越来越多的‘ DeepSeek 现象。就像互联网时代，有人就有需求，有需求就有市场，中国的人口基数在这里，有市场就会有创新，这一点，我很有信心。"
