今天小編分享的财經經驗：國内大廠，為什麼集體錯過DeepSeek？，歡迎閲讀。
本文來自微信公眾号：冰川思享号 （ID：icereview），作者：白樹真，題圖來源：AI 生成
從最初的懷疑到形成熱潮，2025 年 DeepSeek 的影響力，已經不輸給 2023 年初 ChatGPT 對全球產生的衝擊。
但就像 ChatGPT 誕生時大家開始驚訝為什麼人工智能的創新沒有來自于 IBM、谷歌、Meta 之類的傳統 AI 強勢巨頭，今天 DeepSeek 的出現，也同樣引發了一個連鎖問題：
為什麼跑得又早又快、有錢又有卡的阿裏、百度、騰訊、華為、字節跳動等等一眾科技大廠，甚至一度還打出 " 百模大戰 " 的氣勢，卻依然沒有孵化出類似 DeepSeek 這樣的颠覆式創新？
甚至有人調侃，百度風投的北京辦公室恰恰就在 DeepSeek 北京辦公室樓上，卻并沒有發現 DeepSeek 的潛力。
雖然後來百度風投對此辟謠，稱第一時間就拜訪了 DeepSeek 團隊，但彼時對方并不差錢，也沒有接收投資的意願。
可這樣的傳言風行本身就内涵着一個方向，那就是國内的科技大廠們，怎麼就集體錯過了 DeepSeek?
説實話，最開始面對 DeepSeek 的成功，國内科技大廠們是陷入過一陣集體沉默的。
在 DeepSeek 爆火之前的 2023、2024 年，市面上已經有足夠多的大模型應用。百度的文心、阿裏的通義、騰訊的元寶、華為的盤古、字節的豆包 …… 在技術實力上每一家都投入了大量資源。
結果，一家以炒股為主業的、百人級别的初創企業，在通用人工智能領網域卻實現了對 BAT 們天量投入基礎上的技術反超，實在是過于打臉。
當然，後來大廠們很快調整了思路。這幾天最熱門的新聞之一，就是從三大通信運營商到一眾互聯網大廠紛紛宣布接入 DeepSeek，以彰顯自己對于 AI 技術前沿的開放擁抱态度。
但其實了解技術細節就知道，接入 API 接口或者本地部署，事實上難度并不算大。真要説這些接入能為它們自身的 AI 產品帶來多大客流和技術更新，恐怕也未必。
這一舉動唯一能發生改變的，是謙遜和擁抱進步的姿态能夠幫助有效減輕外界對于其投入大量資源卻未能出現颠覆式創新的質疑，這是大公司公關手段的價值。
但真正底層的問題其實一直存在，也不是光靠公關們努力就能夠解決的。那就是為什麼擁有資源、人才、數據、芯片、規模、政策等等一大堆難以言説優勢的一大批互聯網大廠們，在持續幾年你追我趕的大量投入之後，卻似乎只是在進行無意義的 " 内卷 "？
除了百度文小言（原文心一言）之外，一定程度上最可惜的或許是阿裏的通義千問。作為雲計算時代長期位居全球前四名的實力型選手，無論是從算力還是人才角度，阿裏雲在孵化通義千問時應當是有巨大的先發優勢的。
但現實是，通義千問在公眾認知度方向上的掉隊速度，與百度的文小言也相差無幾。如果搜索通義過去兩年來的新聞會發現，這款大模型在技術上的投入并不算差，甚至可以算得上是領先狀态。
早在 2023 年 8 月，阿裏雲就宣布全面開源通義千問 70 億參數模型（Qwen-7B），随後陸續開放 140 億、720 億參數版本，形成國内首個完整開源的大模型家族。在應用端上，AI 開發平台 " 魔搭 " 更是能支持開發者以低代碼方式調用通義千問能力，甚至形成亞洲最大 AI 模型社區。
但很多人可能都有體會，在 To C 應用端，對于通義千問幾乎沒有什麼感知，甚至很多人根本想不起來這款大模型產品。其影響力還不如月之暗面的 Kimi 助手來的認知度高。
通義千問也不怎麼公布自己的日活數量，這可能和產品宣傳力度的投入有關系，但本質上還是因為產品的标籤一直比較模糊，沒有形成一個足夠強大的用户心智。以至于近日當蘋果把中國 AI 合作夥伴定為阿裏巴巴時，很多人都有點意外：為什麼會是阿裏？
當然，類似的問題其實不止是阿裏，同樣體現在騰訊混元身上。本身騰訊跟進 AI 就相對國内大廠晚了一段時間，且在應用層，并沒有讓用户了解到混元大模型和其他大模型產品的差異到底是哪些。
它更像是一個典型的騰訊系產品——别人有的，我們也要有，至于未來怎麼樣，看看哪個模式能跑出來再説，這樣風險最低，效率最高。
一直以來，騰訊更加擅長的是微信這樣的應用創新而非 DeepSeek 這樣的颠覆式創新，騰訊内部的賽馬機制本質也是這個邏輯，先試試看，等成功路徑被基本驗證之後，再進行優化和推廣。
此外，不得不提到的還有前陣子風頭正勁的豆包，當字節跳動投入了大量時間和精力、資源到這款產品上，乃至于眼看就要取得 AI 應用市場占有率第一的最後勝利時，結果 DeepSeek 橫空出世，以領先的颠覆式技術創新，一舉打敗了以往豆包在用户體驗上的精心修補。
所有人都跑去下載 DeepSeek 了，國内一眾大廠打了半天，結果一夜回到解放前。
如果非要給國内大廠為什麼錯過 DeepSeek 總結一個規律的話，那麼可能是因為真正的颠覆式創新，天然就是厭惡組織化、目标化的。
正如熊彼特所言，創新首先就是 " 創造性的破壞 "，它意味着不确定性和巨大的風險。而這一點，與體系化的、組織化的機構目标其實是截然相反的——無論是政府投資還是大型企業組織，天然都是追逐效率而厭惡風險的。
這因此也形成了一個悖論，在數學領網域，這被稱為哥德爾陷阱，成功的系統往往會衍生出限制其今後的内在規則。而在管理學領網域，它被稱為 " 大公司病 "。
這種情況，其實在 ChatGPT 誕生時，在美國就被反思過一遍了。為什麼美股一眾科技巨頭都沒有做出 ChatGPT？當時最直接的原因是由于彼時依靠堆疊算力的路線并不被看好，因為硅谷大廠們普遍認為這是低效率的路線。
今天的 DeepSeek 故事是一樣的：DeepSeek 的混合專家模型（MoE）路線，在過去兩年同樣并不被各個大廠看好。
但也正如李彥宏所説，創新往往就是這樣無法預測的。
而且，曾經率先做出創新的 OpenAI 其實就已經開始逐漸陷入到這種 " 大公司困境 " 之中。回過頭看 OpenAI 這兩年的變化，從閉源路線的選擇到 2024 年中主動限制 IP 為中國地區的 API 接口，一度逼得中國開發者們轉回國内大模型平台。難怪很多人諷刺，OpenAI 正在變得越來越不 Open 了。
OpenAI 的落後，恐怕也是這幾天馬斯克開始提出動議收購這家公司的原因。經歷了此前的政變和宮鬥之後，獲勝者山姆 · 奧特曼顯然并沒有做到讓 OpenAI 持續領先。
從這個角度來看，當梁文鋒已開始可以登上富豪榜單，DeepSeek 未來要如何繼續保持過去的這種創新能力，恐怕才是最大的挑戰。
