DeepSeek，正在遭遇“中年危机”

技术创新并非一蹴而就，需要漫长的积累，持续的投入，需要经历螺旋式上升的复杂进程。

爆红全球的DeepSeek，如今是否正在面临“中年危机”，甚至要“凉”了？

最近有媒体报道，DeepSeek R2因为芯片问题被迫推迟，此时距离R1版本的发布，已经过去了7个月时间，而R2版本原计划在5月就应该推出。

相较于发布时的风光无限，如今的社交媒体上，DeepSeek的话题热度下降了不少，数据显示其下载量也有所下滑，它的幻觉问题更被不少网友吐槽。

屋漏偏逢连夜雨，有幻方量化员工日前卷入“亿元返佣”案，引发广泛关注，也给作为子公司的DeepSeek蒙上了一层阴影。

曾经的大模型“国产之光”，正在跌落神坛？

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QuestMobile在《2025年二季度AI应用价值榜》中提到，DeepSeek月均下载量从第一季度的8111.3万猛降至2258.9万，下滑超过70%。

用户下载量、官网访问量等相关数据的下滑，是不容回避的事实，但若因此唱衰DeepSeek，甚至断言它要“凉了”，显然是没有看到它作为开源模型的底层价值。

DeepSeek本身是开源模型，它的核心技术底座，被广泛应用于多个第三方平台。在各大平台厂商接入DeepSeek大模型的前提下，哪怕用户不去官网，不下载软件，也照样能够使用到DeepSeek提供的服务。

也就是说，有大量的应用场景，并没有直接体现在DeepSeek的官方流量数据中，其实际价值远非简单的下载数据所能体现。

当然，相较于发布时的火爆，DeepSeek的热度正在退潮，这确实是不争的事实。其热度波动是多重因素共同作用的结果。

DeepSeek横空出世时，在语义理解、逻辑推理等方面，新颖功能与出色表现吸引大量用户尝鲜，随着时间推移，用户新鲜感下降，是很正常的现象。

图/豆包AI生成

另一方面，DeepSeek的训练和推理，需要庞大的算力支撑，而美国对高性能芯片的出口管制加剧算力短缺，同时国产芯片面临工艺瓶颈，在此前提下，DeepSeek的模型迭代，无疑会受到不小的影响。

受此影响，新版本发布延迟，产品无法持续推出新亮点、新功能，用户关注度和讨论热度，自然会跟着下滑。

此外，当前的大模型市场竞争激烈，呈现出百花齐放的局面。DeepSeek不再是唯一的主角，市场份额受到竞争对手的威胁，出现部分用户流失也在所难免。

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DeepSeek热度的下降，某种程度上，也反映了用户对技术创新的态度正逐渐回归理性。

事实上，从早期ChatGPT横空出世，再到DeepSeek惊艳全球，大模型的火爆引发了市场的热切追捧，各种概念炒作，乃至不切实际的吹捧也开始涌现。尤其是DeepSeek的国产属性，让市场上出现了中国人工智能依然“遥遥领先”发达国家的捧杀声音。

如今，用户对大模型技术了解加深，不再盲目跟风，而是更注重产品实际性能、用户体验和长期价值。这种理性回归，确实会伴随着对DeepSeek关注流量的下降，但也促使整个行业更加理性地审视人工智能的发展进程。

至少对用户来说，在大模型百花齐放的前提下，会写文章，会做PPT，这些基本的任务处理已经很难有绝对的吸引力，新鲜感消退后，人们开始关注一个现实——以大模型为代表的AI，到底能解决什么实际问题？

图/图虫创意

大模型的技术突破固然重要，但在实际应用场景落地，实现商业价值的转化，才是决定其能否持续发展的关键。

一个不争的事实是，包括DeepSeek在内的各类大模型，目前的商业化进程仍较为缓慢，具体应用仍然集中在内容写作生成、简单问答等相对简易的场景，国民级的超级应用的诞生还遥遥无期。

在金融、医疗、工业等相对复杂的领域，DeepSeek等大模型虽然已经有所应用，但在处理这些领域复杂问题时，仍存在精度不足、数据安全难以保障等问题。

技术创新的目的，是要解决真实世界的问题，而不是单纯地进行参数比拼。大模型最终要实际落地，才能产生价值。这对DeepSeek以及整个国产AI行业来说，都是必须面对和解决的难题。

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DeepSeek热度下滑，甚至遭遇“中年危机”，其实不是坏事。

过去几年，人工智能行业从星火燎原走向烈火烹油，行业泡沫也随之膨胀，许多公司靠融资烧钱维持高估值，而实际产品却难以落地。

如今，市场回归理性，用户对技术创新的态度，从盲目追捧转向理性期待，开始审视AI行业的发展前景，而不是一味捧杀、沉浸在“赶英超美”的民族喜悦中。

这有助于挤出泡沫，促使企业和开发者专注技术研发与产品优化，专注于将AI落地到实际应用场景，从概念狂欢走向价值深耕。

当然，尽管DeepSeek在内的国产大模型，都面临着商业化落地、芯片限制等方面的压力，我们也不必对国产的人工智能创新过于悲观。

一方面，中国拥有全球最大的互联网用户群体，为大模型提供了海量训练数据。

另一方面，在工业、医疗、金融等领域，我们有丰富的数字化场景，可以作为AI应用的天然试验田。同时，电商、社交等数字经济发展成熟，使AI技术能快速转化为商业价值，这种“规模效应”是其他国家难以复制的优势。

图/图虫创意

技术创新并非一蹴而就，需要漫长的积累，持续的投入，需要经历螺旋式上升的复杂进程。

回顾人类科技发展史，每一次的创新突破，都建立在不懈的探索之上——世界上第一台实用的蒸汽提水机1698年诞生，但直到六七十年后，瓦特改良蒸汽机，才开始得到广泛的应用。

具体到人工智能产业而言，竞赛才刚刚开始。DeepSeek当前的发展波动，是国产AI成长过程中的正常现象。

当然，它的降温提醒我们：技术的价值，最终要回归到解决实际问题上来；行业的成熟，需要经历从狂热到理性的沉淀。

只有保持长期主义精神，不捧杀，不棒杀，既不盲目追求短期热度，也不轻易否定长期价值，尊重科技创新的规律，中国的AI产业，一定能走得更远。