今天小编分享的科技经验：短期高估、长期低估：微信接入DeepSeek的冷思考，欢迎阅读。
微信搜索接入 DeepSeek 后，我看到了太多 DeepSeek 生成的水文，也看到了太多 " 王炸 "、" 里程碑 "、" 深水炸弹 "、" 重构 AI 搜索 "、" 游戏终结 " 等虎狼之词。
比如这篇，直接把 DeepSeek 幻觉搬上来了
实在忍不住了，决定出来基于事实和逻辑来一版的冷静分析。
一
一个事实是，这次 DeepSeek 的接入微信搜索，从产品层面准备之仓促，就好像是 " 用透明胶将 DeepSeek 粘到了微信搜索上 " ——没有历史记录、没有上下文联动、没有檔案上传功能、没有接入个人数据、没有融入关系链、没有和其他功能联动，甚至结果中偶尔还有明晃晃的 <think> 标签。
唯一能体现产品经理存在感的两个 feature：一是搜索结果支持分享、二是输出结果之后有 " 推荐问题 "。
而这两个 feature，从技术的角度，核心逻辑不超过 10 行代码。
如果拿出来让业内同学盲猜，我相信至少五成的从业者不会相信这是微信推出的产品。
二
那么问题来了，为什么要这么匆忙上线？
投资人戴雨森说过一个三字策略—— " 快、猛、糙 "。
微信这次接入 DeepSeek 可以称之为 " 快、糙 "，但并不 " 猛 "。
我们先分析 " 快 " 和 " 糙 "，事实上，" 糙 " 是 " 快 " 的结果，而 " 快 " 是 " 糙 " 的原因，这次的操作很显然很不 " 微信 Style"。
我不认为微信这次这么快上是为了 " 卡位 "、" 先上牌桌 "、" 建立心智 "、" 立 AI 人设 "，这 100% 不在龙哥的产品哲学之内。
而最大的可能性是团队想低调地快速练兵以获得反馈，甚至可能没有考虑过外界的反响。
我不成熟地猜测，微信产品团队内心的 OS 可能是—— " 我们去年也推过 AI 问一问、公众号 AI 语音、公众号 AI 回复、输入法 AI、微信读书 AI 总结，也没见大伙这么热情啊 "！
而前台呈现的所谓 " 糙 "，我理解是一个工程上的优先级的问题——对于 DeepSeek 的接入，第一优先级肯定是 " 能用、不崩 "，第二优先级是基础索引、RAG、Embedding 等工程质量，至于前端体验细节，以微信的产品功力，后续可以分分钟根据反馈快速优化。
为什么谈不上 " 猛 "？
注意，微信这次接入并不是整个搜索都由 DeepSeek 接管了，而是在微信搜索框的下方给了一个独立的入口。
这二者有本质区别，后者只是嫁接在搜索框的入口之下，是纸糊上去的，并没有和微信的核心功能深度打通。
" 深入口、浅体验 " 的设计在很大程度上证明微信团队有意缩小影响范围，从相对边缘的场景切入，并不想大张旗鼓。
龙哥治下的微信向来 " 敢为天下后 "，支付、短视频、电商莫不如此，节奏不急不缓，心态四平八稳。
客观地讲，微信此次的接入在 PR 上相当低调、在产品上略显粗糙，初衷是试水，完全没有搞一个大新闻的任何意思。
但微信本身 " 超级 App" 的地位决定了它的任何一个动作都会被媒体捕捉放大，更何况是 DeepSeek 这种热搜圣体加持。
三
为什么选择搜索切入？
之所以选择搜索场景，原因在于相比于对话型的 Chatbot 产品，搜索在心智上本身就属于 " 短平快 "，用户更倾向于搜完即走，这从成本的角度可以节省 Token。
此外，DeepSeek R1 这种推理模型，一个重要特征在于其推理是需要时间的，无论微信内部技术性能如何优化，这个思考时间没办法大幅缩减的，而相比于其他场景，主动点击 AI 搜索用户等待接受度更高。
我个人猜测，后续微信的节奏，大概率还是会从公众号对话、小程式客服等长尾场景继续切入，在打磨成熟之后才会切入聊天框等核心场景。
四
微信搜索的接入 DeepSeek 这类推理模型的真实体验增量在一定程度上被夸大了。
实际上，对于绝大部分人而言，被动型的高级 AI 搜索在需求上本身是一个很小的子集。
和输入一两个关键词的普通搜索相比，要输入提示词的门槛本身就会挡住绝大多数人，后者在操作成本上比前者高一个数量级，而用户规模则会低一个数量级。
复杂高级的 AI 搜索，本质上是一个生产行为，而非消费行为。
这也是为什么率先接入 GPT4 的微软 Bing，并没有从谷歌抢到什么市场份额的核心原因。
那些分析微信接入 DeepSeek" 搜索游戏终结 " 的论调对行业的基本常识缺乏尊重。
五
和很多国内早早宣布接入 DeepSeek 的产品不同，无论是 360 的纳米搜索、百度还是知乎、元宝，无论是手机厂商华为、OPPO 还是车企吉利、零跑，本质上都是用 DeepSeek 给自己带货。
而微信则不同，它其实是在给 DeepSeek 带货。
某种意义上，微信是大模型最大的一个货架。
由于遵循 MIT 开源協定这种宽松的自由軟體许可标准，微信的私有化部署本身并不给 DeepSeek 公司带来直接受益，但 13.8 亿用户国民应用的接入对 DeepSeek 进一步基础设施化、成为阶段性的智能 " 水电煤 " 是一个重要的示范。
腾讯其实也投资了 "AI 六小龙 " 中的多家，而如此迅速地接入 DeepSeek，除了性能，另一个更重要的前提是 DeepSeek 开源开的彻底，腾讯部署完全不用关心数据安全问题。
六
必须指出的的是，尽管微信接入 DeepSeek 被媒体和自媒体高估，但另一个极端论调同样不客观，该论调认为微信接 DeepSeek" 是一种套壳行为 "。
在我看来，判断一个产品是否套壳只有一个标准，那就是有没有提供体验增量。
很显然，尽管微信的接入很仓促、很简陋，但仅凭接入公众号海量联网数据这一点，其体验增量就已经和那种接 API 的真套壳产品有本质区别了。
DeepSeek 本身作为一个独立 App 的一个杀手锏核心是 " 深度思考 "+" 联网搜索 "。
如今，任何接入 DeepSeek 的 App 在 " 深度思考 " 思考上没有能力差距，和体验层的核心差异在于 " 联网搜索 "，而 " 联网搜索 " 也得拆抽成 " 联网 " 和 " 搜索 " 两个点独立分析。
先看 " 联网 "。
" 联网 " 的背后对应的是数据，除了爬虫能爬到的公共数据，核心差异其实是 App 孤岛背后私有数据。
很显然，知乎接 DeepSeek、雪球接 DeepSeek、小红书接 DeepSeek 和微信接 DeepSeek，同样一个问题，由于数据源不同，答案是不一样的。
而公众号的数据，总体而言高于头条等通俗媒体，但同样有类别上的差异和偏好。
比如对于偏生活类的信息，其不一定有小红书那么多元，比如对于财经信息，其不一定有雪球那么深入。
再看 " 搜索 "。
" 搜索 " 其实是上一代互联网的技术皇冠。
同样的数据源，一个搜索引擎如何建立高效的索引，如何算结果质量分，如何粗排、精排，如何反作弊，其搜索结果千差万别。
这个搜索基建对于 AI 搜索同样重要，AI 搜索核心逻辑是先根据问题智能地生产关键词进行搜索，然后再根据搜索结果智能地组织信息、呈现结果。
而这个过程需要大量的工程上的优化，比如，AI 根据多少条搜索结果来组织答案就是其中一个典型多要素复杂问题——选的结果太多成本高、冗余度大，选的结果太少质量低、不全面。
从我个人的体验看，有一些问答，同属腾讯流量的元宝和微信 AI 搜索的答案，呈现出很大的不同，背后的原因其实就涉及了两个产品在工程层面的差异。
这正是 Perplexity、秘塔这类专门的 AI 搜索产品存在的价值。
从这个意义上，微信搜索接入 DeepSeek，只是迈出了第一步，其任重道远的体验进化之路必然漫长。
七
微信和 DeepSeek 这类推理模型结合的想象空间大概率还埋在冰山底下。
我举一个很小的例子，微信其实很早就推出了 " 微信对话开放平台 "，支持一分钟构建对话机器人，但这个服务至今只局限在 " 公众号 "、" 企业微信 "、" 小程式 " 这些客服类的垂直场景。
我们简单开一个腦洞——如果这个 AI 对话机器人直接向个人通讯录开放，让不同的 AI 智能体变成你随时聊天的好友，体验增量会比现在的纸糊产品提升一个数量级。
我赌 5 毛钱，以龙哥的野心和节奏，一定会在两年内推出微信版的 Agent 平台，它不同于现有的任何 Agent，有微信独有的产品气质，而它的能量不会小于今天的小程式。
八
微信和其他腾讯接入 DeepSeek，并不意味着 DeepSeek 成为小甜甜的同时腾讯自研的基座模型混元就成了牛夫人。
事实上，混元在 MoE 架构上的探索是相对早的，也相继开源了旗下文生文、文生图、3D 生成和视频大模型。
而腾讯复杂而庞大的产品生态需要混元的多模态能力，而多模态恰恰现阶段还是 DeepSeek 的短板。
这周混元也开始小范围公测自己的长思考模型 Hunyuan T1，作为业务庞大的巨头，我谨慎地认为腾讯不会减少对自研基座模型的投入力度，而更多是鞭策他们在资源充裕的支持下，以更高的效率拿出更多指标领先的 " 硬货 "。
九
业界对腾讯 AI 战略的一个担忧是腾讯 AI 团队过于分散，涉及 AI lab、腾讯云、微信 AI 团队、其他应用等多个 AI 相关团队，目前看，腾讯内部也意识到并且在改善这个问题。
一个证据是，今年初，" 元宝 " 产品团队从 TEG 事业群调整至 CSIG。
" 元宝 " 在应用层将由腾讯会议负责人吴祖榕负责，这其实反映了腾讯在有意梳理模型层和应用层的分工。
吴祖榕在 B 端和 C 端经验丰富，他会如何主导数据上落后的元宝与业界先发者竞争，值得观察。
腾讯的生态太复杂、太庞大，也并不见得每一个产品都适合 R1 这样的推理模型，但 DeepSeek 无疑加速了腾讯在应用层的 AI 落地。
而我最期待的是 QQ 这款活化石产品能否跟上 AI 节奏，在我看来，作为腾讯的试验田，QQ 其实可以更激进地尝试 AI。
十
去年马化腾在财报会上谈到 " 对于工业革命来讲，早一个月把电灯泡拿出来不那么重要的 "，当时不少业内人士还评论其在 AI 投入上不够激进。
如今看，随着 DeepSeek 陆续被接入腾讯云、腾讯 IMA、腾讯元宝、腾讯会议、QQ 音乐、微信搜索 ...... 腾讯在应用层的板凳深度开始浮出水面，而这还只是场景层面切入的开始。
事实证明，" 场景 + 数据 " 在很大构成了除模型性能之外的另一个重要护城河。
从另一个角度，昆仑万维周亚辉评价字节 2023 年的 AI 战略 " 不及格 "，而 24 年则是 " 满分表现 "。
很显然，这个评价还是过早了。
这不，梁汝波在最新的字节全员会上开始反思 " 相比追求某个具体产品，比如豆包的 DAU，把智能本身作为最重要的目标可以激发更多尝试、不忽略关键技术节点。"
这句话的潜台词是字节错过了一些关键技术节点。
所以，AI 时代，不要轻易提前下任何结论。
以现在 AI 一日千里的进化速度，任何局中人唯一值得推崇的策略就是用 " 贝叶斯公式 " 随时用新的事实校准自己的认知。
你说李彦宏的脸疼吗？不重要，重要的是公司能不能继续在牌桌上。
十一
" 微信 +AI" 最大的想象力在于输入带宽提升带来的智能升维。
这句有点上价值了，但我确实找不到更好的词来形容。
什么意思？
我们现在和包括 DeepSeek 在内的一切 AI 沟通，输入带宽是很低的，AI 只能从你只言片语的提示词中捕捉有限的信息，总信息量很低。
输入决定输出，AI 智能程度再高，从技术的角度它回应的上限也十分有限。
人是什么？
马克斯韦伯说 " 人是社会关系的总和 "，而微信则是这种关系总和的赛博载体，储存和个人最高度相关、最多元的信息。
如果你无法理解这一点，只要做一个简单的思想实验：如果手机上只能装一个 App，你会装什么？
所以，如果用户主动授权通过微信提升对 AI 的输入带宽，AI 不仅知道你对它提了什么问题，它更立体、细致地了解你这个人和你的社交关系。
当你闺蜜连续两天发加班朋友圈，AI 会用红点贴心礼貌地弱提示—— "XX 最近工作压力指数高，要不要用微信送礼发给她发一张奶茶劵表达关心？"
别笑，我只是举了一个最没有想象力的例子，想要更多案例请将我这段论述输入 DeepSeek，它绘的蓝图一定更精彩。
简单感受一下
十二
总结一下，很显然，和微信礼物一样，业界的虎狼之词显然高估了微信搜索接入 DeepSeek 的短期影响，但低估了微信作为第一国民应用的长期 AI 潜力。
而我的结论是，无论从哪个角度看，微信搜索接入 DeepSeek 只是一道前菜。
两年前，我们说 " 所有的 App 都值得用 AI 重做一遍 "，今天，业界变成了 " 所有的 App 都值得接 DeepSeek 重做一遍 "。
许多年后，当我们回复这一轮 AI 大潮，微信的接入 DeepSeek 绝对只是演出微不足道的暖场片段。
很显然，场子已经热了，而作为观众，没必要在真正的大戏还没上演之前就一惊一乍。
结语
最近恒生科技指数上涨的厉害，腾讯、阿里等标杆涨幅喜人，从宏观的视角，DeepSeek 以一己之力推动了中国资产的价值重估，这个事实，怎么吹都不过分。
2025，AI 还会继续狂奔，让我们搬好小板凳。
