国力如何，AI便如何！百舸争流不进则退！最近为什么那么多人唱衰DeepSeek？_风闻

DeepSeek这颗曾经璀璨的AI新星，如今光芒似乎开始黯淡，在各个平台出现很多不好声音，开始怀疑国内的AI水平。

在春节期间，DeepSeek凭借技术创新与强大功能吸引了大量用户，活跃率一度飙升至7.5%的高峰。

然而，热度如潮水般退去，用户活跃率跌落至3%左右，第三方平台托管的Token流量也从3月的42%迅速降至5月的16%，这意味着市场对DeepSeek的关注和依赖明显减弱。

这一切的背后，核心原因无疑是其重磅新一代模型R2迟迟未能如期发布。计划在今年5月推出的R2，一再延期，如同OpenAI的GPT-5跳票一般。

传言DeepSeek CEO梁文锋对R2性能不满，认为未达预期，令市场期待化为失望。曾经引领风潮的产品，如今因迭代迟缓而失去光环，用户热情和市场口碑双双受挫。

与此同时，激烈的国内外竞争压得DeepSeek喘不过气。国际阵营中，OpenAI的ChatGPT和谷歌的Gemini表现强劲，用户增长分别达40.6%和85.8%；

国内市场，字节跳动的豆包、阿里的千问等新晋模型，效果更优、成本更低，迅速蚕食市场份额。豆包深度思考模型用户评价高出DeepSeek R1 8%，推理成本减少50%，成为强有力对手。

尽管如此，DeepSeek仍保有一定领先优势。3月时，月活1.94亿，稳居AI原生APP榜首，远超第二名豆包。5月月活降至1.69亿，领先幅度缩小。6月更跌破亿级，剩9400万，豆包反超登顶。App Store下载排名亦由榜首跌至30名开外，用户兴趣显著流失。

腾讯旗下元宝产品全面接入DeepSeek，曾被视为黑马弯道超车，但热度未能持续。3月4164万月活骤降至5月2256万，反映用户对DeepSeek生态信心动摇。

其实，DeepSeek热度下降，主要是用户期待与实际体验落差、迭代速度慢导致。其他大模型多次更新，DeepSeek却停滞早期版本，难以跟上行业节奏。

竞争日益白热化。DeepSeek爆红，促使百度文心大模型开源，OpenAI推出优质开源模型，国内“月之暗面”等团队亦加入开源阵营，行业格局持续重塑。

所以，DeepSeek曾凭创新与技术红极一时，随着迭代滞后、竞争加剧、用户期望变化，光环渐失。

其未来是否能靠R2复兴辉煌，仍需看技术实力与市场表现能否打动用户。AI更新换代赛道，不进则退，DeepSeek下一步走向决定其命运。

那么，中国的AI究竟处于什么水平？

其实不难理解。核心就是一条：中国的AI发展，强绑定于国家综合国力。

换言之，中国今天能实现的AI水平，根本取决于工业基础、科研体系、市场规模，甚至制度效率与社会组织力。

不是单纯某实验室的黑科技，而是国家整体资源调配的系统工程。这一逻辑不懂，你就只会纠结模型参数，却看不到背后的时代大势。

如今AI，不再是“程序员灵光一闪”，而是大国竞争的全新战场。核心要素是：算力、数据、算法。

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背后比拼的是工业体系的完备、资本投入的深度、数字社会的广度，和资源协调的能力。

中国恰恰拥有这一切。

算力方面，外界常说中国受制于GPU采购限制，但真相远比表面复杂。

中国善于把系统级效率做到极致，靠芯片替代、架构优化、超大规模调度，以更低成本跑出近似效果，彰显国家级工程实力。

数据方面，中国是唯一拥有复杂结构、高覆盖、高密度数字化场景的国家。14亿人口全网联通，数字生活无处不在，年龄、行业、地域、行为模式全方位覆盖。

这是任何国家都无可复制的生态底座。

没有如此规模与复杂度，根本无法训练出真正通用的大模型。

算法方面，近年来高校、科研机构与企业齐头并进，从基础架构到工程优化，从中文语义理解到政务医疗场景，成果层出不穷。国产模型越来越准、越来越稳，且更懂“本地语境”。

更关键的是，中国不仅能“造”AI，更能“用”AI。

这极其重要。许多国家技术有，但市场无，落地难。中国则从数据采集到部署应用一条龙作战，产业体量庞大，驱动模型具备实用级能力。

只有经过大规模应用不断反馈、优化的模型，才是真正有生命力的模型。

这正是中国AI最大特色：全面转向开源协同的“群众路线”。

2024年，中国AI在开源领域彻底放开，DeepSeek便是典范：开源、开放、实用，且获国家认可。这不是偶然，而是战略选择。

这次，DeepSeek爆红，正是中国大模型首次与世界顶尖技术同步“同桌竞技”的信号。与移动互联网时代中国电商、支付、社交领先全球的感觉相似。

2018年中美贸易战爆发后，很多人把中国科技成果贬为“模式创新”，质疑只是靠人口红利堆砌的假繁荣。杭州也被批评“没硬科技”“没后劲”。

结果呢？从游戏《黑神话·悟空》、人形机器人到DeepSeek，杭州悄然孕育出一批数字硬科技企业，坊间称“杭州六小龙”，涵盖系统、机器人、游戏，底层逻辑是数字经济——

软硬结合、虚实融合、算法驱动的未来产业样板。

如今仍有人习惯割裂软件与硬件，其实这已是旧思维。

机器人不是单纯硬件，智能靠云端数据和AI算法实时驱动。

未来是数据时代，数据是血液，AI是神经，没有AI的硬件只是无魂躯壳。

从这个视角看，杭州的电商、金融、支付积累非“虚拟”，而是数据经济核心应用场景。阿里云算力、移动支付普及、金融科技落地，是AI发展必备“基础设施”。

AI归根结底是数据处理能力，中国在这一领域全球领先。

放眼全球，中美两国就像F1赛道上的两辆跑车，其他国家还在拖拉机阶段。AI竞争，本质就是中美之间的较量。

这也让我们重新认识“虚拟经济”的价值。

游戏、动画、电影、金融等领域，常被误解为泡沫，实则AI成长的沃土。显卡升级为何快？不是科研而是游戏驱动。动画电影对GPU依赖甚至比AI训练更敏感。

正是这些软场景，催生了硬科技进步。

有人说芯片被卡脖子，没错，但中国不缺需求、不缺市场、不缺产业协同。拥有全球最大实际应用市场，市场需求持续拉动，硬件突破迟早到来。

回头看DeepSeek，资本背景也耐人寻味。其母公司幻方量化是金融量化企业，在外界眼中或“虚”，但金融与AI深度耦合是全球趋势。

金融带来高算力场景、雄厚资金和长期视野，是技术突破的天然温床。

DeepSeek的成功不是偶然，而是中国土壤孕育的必然。创新不是计划出来，而是在宽容试错的环境中自发迸发。

只要底层土壤肥沃，未来必定不断涌现更多“横空出世”的创新。

所以，我们要构建一个不问“虚”“实”、不区分“软”“硬”，只看价值的创新生态。

看看通义千问，十万衍生模型，全球第一。这背后是成千上万开发者不懈试验、调优、测评的结果。闭源根本不可能实现这种生态，因为这不是实验室单打独斗，而是国家系统合力产物——教育、算力、制度、产业、资本协同推动。

这才是“AI基础设施化”的真谛。

这条路，中国不是第一次走。过去20年发展制造业、数字经济的路径，正在AI领域重演：起步慢，靠模仿，一旦跑通，全系统跟进，体量碾压，效率超越，形成闭环生态。

过去造芯片、做软件被称“后来者”，现在中国是世界工厂、供应链心脏。

AI领域，将重现此剧本，但跑得更快、体系更强、全民动员能力更高。

但别误以为这样就天下大同。

社会分层才刚开始。

部分人用AI写代码、办公自动化、生成方案，效率飞涨，收入攀升，未来肯定会出现一批AI+的超级个体，这部份人会实现阶层跃迁；另一部分人仍质疑AI，感觉“我不懂、我用不上”，甚至没意识到“被淘汰”风险。

这不是AI的问题，而是人类自我筛选。

AI不会拯救所有人，只属于愿意主动拥抱它的人。

工具已经摆在面前，接口已开，全套国产方案运行中，下一步看你是否动手。

别等别人教，也别等行业逼，用起来，就是胜利。

总结一句：

国力如何，AI便如何。中国AI发展，是科技路径选择，也是AI不是奇迹，而是国家级资源调度能力在新时代的产物。国力层级的直接体现。

答案很清楚：中国的AI水平，取决于中国的国力水平。

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