在AI领域，一家名为DeepSeek的公司正以惊人的速度闯入公众视野。这家曾经默默无闻的初创企业，在2024年底宣布即将推出其大模型DeepSeekR1，引发了业界的广泛关注。
DeepSeek的创始人梁文锋在朋友圈转发了一篇关于AI行业变革的文章，并发表评论称“旧世界正在分崩离析，新时代正在光速到来”。此言一出，外界对DeepSeek的期待值迅速攀升。
回顾DeepSeek的崛起之路，可谓充满戏剧性。在2024年5月，AI大模型市场已是群雄逐鹿，百度、阿里、字节跳动等巨头纷纷布局。然而，DeepSeek却以惊人的勇气，打响了大模型“降价潮”的第一枪。公司宣布开源第二代MoE大模型DeepSeek-V2，其性能与GPT-4Turbo相当，但价格仅为GPT-4的百分之一。这一举措迅速吸引了市场的目光，也让DeepSeek赢得了“AI界拼多多”的称号。
随着DeepSeek-V2的推出，智谱、阿里、字节、百度等企业纷纷跟进，大模型市场的竞争格局发生了微妙的变化。尽管DeepSeek在当时仍处于行业边缘，但其极具性价比的产品无疑为市场带来了新的活力。
然而，真正的转折发生在2025年1月。DeepSeek正式发布官方App，并上线了iOS与安卓应用市场。紧接着，公司又推出了DeepSeek-R1模型，该模型在数学、代码、自然语言推理等任务上表现出色，性能与OpenAI的o1正式版不相上下。随着R1模型的发布，DeepSeek的用户数量开始呈现爆发式增长，日活跃用户数迅速突破3000万大关，成为史上最快达成这一里程碑的应用。
然而，就在DeepSeek迅速蹿红的同时，质疑声也随之而来。其中，最引人关注的就是其训练成本的争议。DeepSeek研发团队在论文中透露，他们仅使用了550万美元的算力训练成本就完成了6710亿参数大模型的训练。这一数据引发了业界的广泛讨论，部分专家认为这一成本低得难以置信。
面对质疑，Anthropic首席执行官达里奥·阿莫迪发表了一篇长文，对DeepSeek的进展进行了讨论。他指出，DeepSeek并没有用极低的成本实现美国AI公司花费数十亿美元才能实现的事情。他还表示，如果AI训练成本的下降趋势是每年4倍，那么DeepSeek的训练成本符合正常趋势。
除了训练成本争议外，DeepSeek的模型性能也受到了一些质疑。虽然DeepSeek-R1在诸多任务上表现出色，但也有观点认为，在某些特定场景下，其性能表现并未达到宣传中的水平。例如，在一些对模型推理速度和准确性要求极高的金融风险预测场景中，有用户反馈DeepSeek-R1的表现不尽如人意。
DeepSeek一体机市场也陷入了困境。尽管一开始市场热点频现，但迅速遇冷。许多采购了DeepSeek一体机的企业发现设备难以使用，机房里的设备大量闲置。同时，销售商也面临着产品难以卖出的困境。算力百科还指出，DeepSeek一体机还面临着法律风险，部分厂商将开源项目进行简单的界面篡改后推向市场，严重侵犯了知识产权。
在DeepSeek官方发布《DeepSeek-V3 / R1推理系统概览》后，关于其成本利润率的争议再次升级。官方声称，若所有Tokens按DeepSeek R1定价计算，理论上一天总收入为56.2027万美元，成本利润率高达545%。然而，这一数据与潞晨科技创始人尤洋此前的计算结果大相径庭。尤洋通过计算指出，现阶段通过Token计费获得的收入难以覆盖大模型算力成本。
面对争议，尤洋解释称，DeepSeek与基于开源模型做To B生意的MaaS厂商面临的情况本质不同。他还强调，按2025年2月初的状态，该业务不可能盈利。随后，尤洋在社交媒体上多次发文，对DeepSeek的官方数据提出质疑，并指出其使用体验不佳。
然而，硅基流动创始人袁进辉对DeepSeek官方披露的数据表示赞赏。他认为，DeepSeek的架构与其他主流模型差别很大，导致其他系统无法有效适配。他还提到，DeepSeek已经开源了主要模块，降低了社区复现的难度。
值得注意的是，DeepSeek前员工罗福莉曾在知乎发文提到，大家不用担心模型断更或API涨价。她表示，目前的服务价格不亏本，利润率超过50%。然而，随着争议的持续发酵，DeepSeek的未来仍然充满不确定性。
作为本土AI界的“现象级选手”，DeepSeek的崛起之路充满了波折。训练成本争议、市场遇冷、商业模式质疑等问题如同暗礁，随时可能冲击其前行的航线。然而，无论未来如何，DeepSeek都已经成为业界关注的焦点，其每一步动向都牵动着无数人的心。
