为什么DeepSeek突然不火了?

最近刷朋友圈,发现讨论DeepSeek的人突然少了。

几个月前它还是朋友圈的“技术顶流”,现在连广告圈的朋友都开始聊起其他AI工具。

这事儿挺有意思——为啥一个曾被捧上天的国产大模型,突然就“静音”了?

先说句实在话:DeepSeek不是不行了,而是我们对AI的热情转移了。

就像当年追《甄嬛传》时恨不得背下所有台词,现在也得给新剧腾出时间。

但这背后,其实藏着三个更深层的原因。

一、用户门槛太高,普通人“玩不起”

DeepSeek刚火那阵子,我让助理试着用它优化广告文案。

小姑娘捣鼓半天,最后甩给我一句:“哥,这玩意儿比Excel难用多了。”

后来问了咱们群里的小伙伴,发现大家都在吐槽:“连提示词都要学半天,还不如直接让实习生改稿子。”

这暴露了一个致命问题——它虽然支持高分辨率图片输入、多模态处理,但普通用户要花大量时间研究提示词结构(比如信息类、结构类、控制类元素),这对每天赶KPI的打工人来说太奢侈。

反观某些一键生成文案的AI工具,反而成了办公室标配。

二、广告人集体“戒断反应”

去年DeepSeek最火的时候,朋友圈全是“3分钟生成TVC脚本”“AI自动写提案”的案例。

结果呢?客户发现这些方案看着光鲜,转化率却不见涨。

有个做母婴产品的客户吐槽:“AI写的文案像机器人在背说明书,连我家月嫂读起来都觉得假。”

这暴露出AI工具的通病——它擅长模仿套路,但缺乏真实洞察。

虽然DeepSeek能快速产出符合品牌调性的文案,但广告行业早就过了“堆砌金句”的时代。

所以现在广告人更愿意把AI当“效率工具”,而不是创意替代品。

三、赛道太挤,巨头入场分蛋糕

还记得年初那波“百模大战”吗?文心一言、通义千问纷纷升级,连老牌办公软件都嵌入了AI助手。

有个做电商的朋友说:“现在PPT自动生成方案、Excel自动算ROI,干啥还要专门跑DeepSeek?”

更狠的是,有些企业直接拿开源模型“魔改”。比如用DeepSeek R1蒸馏模型+Ollama搭建本地知识库,既省钱又好用。

这种“定制化”玩法,反而比原版更适应细分场景。就像奶茶行业从喜茶一家独大到遍地开花,用户自然会分流。

四、技术迭代太快,用户审美疲劳

说个扎心的事实:现在AI圈的更新速度比手机发布会还密集。

DeepSeek刚推出多模态功能时,大家惊呼“未来已来”,结果没多久,某平台就上线了“AI自动生成广告分镜”。技术军备竞赛里,没有永远的王者。

而且用户也开始“挑食”了。有个做直播的朋友说:“现在观众早看腻了AI生成的土味视频,反而更爱看真人主播唠嗑。” 

这就像短视频刚兴起时,所有人拍卡点音乐,现在反而素人vlog更火——新鲜感过去后,真实才是稀缺品。

五、AI工具没有“永远的神”

写这篇文章前,我翻了翻自己半年前的笔记,当时还在惊叹DeepSeek能写出像样的广告提案。

现在想来,这波热度退潮反而是好事——它让我们看清一个真相:工具的价值不在于多炫酷,而在于能不能解决具体问题。

把AI拉下神坛,才是对技术最好的尊重。

所以别急着唱衰DeepSeek。

它只是从“万众瞩目”的C位,退到了更适合的位置——就像厨房里的绞肉机,虽然不再天天被夸,但没了它还真麻烦。

未来AI的竞争,拼的不是谁更会造概念,而是谁能把自己变成“空气和水”一样的存在。

<think>嗯,用户问的是如何看待深度求索(DeepSeek)的爆。首先我需要回顾之前对话,用户之前询问过有哪些AI编程助手,其中提到了DeepSeek Coder作为企业级解决方案。现在用户可能对它的突然流行感到好奇,想了解背后的原因和影响。 用户可能是开发者或技术爱好者,关注AI工具的发展。他们可能想知道DeepSeek为什么在众多工具中脱颖而出,是否有独特优势,或者是否适合自己使用。此外,用户可能关心市场趋势,比如AI编程助手的未来发展方向。 需要分析DeepSeek的原因。可能包括技术优势,比如支持长代码生成、中文优化、私有化部署,这些都是之前提到的特点。另外,可能和市场需求有关,国内企业需要本地化解决方案,重视数据隐私,而DeepSeek正好满足这些需求。 还要考虑行业背景,比如国产化替代的趋势,以及大模型在垂直领域的应用。用户可能想知道DeepSeek的成功是否可持续,是否有潜在挑战,比如技术壁垒、市场竞争等。 需要保持客观,既讲优势,也提可能的挑战,比如模型规模、生态依赖等。最后给出建议,帮助用户判断是否适合采用DeepSeek,或未来如何发展。</think>DeepSeek(深度求索)的爆,尤其是其代码模型 **DeepSeek Coder** 的迅速走红,反映了当前AI技术垂直化、场景化落地的趋势,以及国内市场对本土化AI工具的需求。其成功背后既有技术突破,也有市场策略和行业背景的推动。以下从多个维度分析其爆的原因、意义及潜在挑战: --- ### **一、技术层面:精准解决开发者痛点** 1. **长代码生成能力** DeepSeek Coder 支持生成数百行的完整功能模块(如API接口、数据处理流程),远超多数工具仅补全单行或短片段的能力。这对需要快速搭建原型的开发者具有直接吸引力。 2. **中文语境优化** 针对中文注释、变量命名和业务逻辑的理解更精准(例如生成符合国内审批流程的代码),避免了直接使用Copilot等工具时因文化差异导致的偏差。 3. **私有化部署与数据安全** 支持企业本地部署模型,避免代码上传云端,契合金融、政务等领域对数据隐私的强需求,成为其打入企业市场的关键优势。 --- ### **二、市场环境:填补国内空白** 1. **国产替代浪潮** 在中美科技竞争背景下,国内企业对“自主可控”工具的诉求增强。DeepSeek作为国产团队(创始人周靖人曾为阿里云首席科学家),更易获得政策支持和大型企业信任。 2. **垂直场景需求爆发** 通用大模型(如ChatGPT)在专业编程场景中表现有限,而DeepSeek Coder专注代码生成,通过高质量代码数据和领域微调,显著提升实用价值。 3. **企业降本增效压力** 在经济下行周期中,企业希望通过AI工具减少基础编码人力投入。DeepSeek提供从代码生成到测试的全流程辅助,直接回应了这一需求。 --- ### **三、爆的背后逻辑** 1. **差异化定位** - **对标Copilot但更“接地气”**:在中文支持、私有化部署、定价策略(国内企业定制方案更灵活)上形成差异化。 - **瞄准企业级市场**:同于Copilot以个人开发者为主,DeepSeek通过API和私有化方案主攻B端,避开直接竞争。 2. **技术-场景-商业闭环** - 早期通过开源社区(如GitHub)吸引开发者试用,积累口碑。 - 与国内云厂商(如阿里云、腾讯云)合作,嵌入企业开发环境,快速铺开应用场景。 - 通过标杆客户案例(如金融、能源行业)建立行业信任。 --- ### **四、争议与挑战** 1. **技术天花板** - 模型规模(如6B/33B参数)仍小于国际顶尖代码模型(如GPT-4),复杂逻辑生成能力有限。 - 对业务知识的理解依赖训练数据,在医疗、法律等强领域知识的场景中需额外定制。 2. **生态依赖性** - 深度绑定JetBrains、VS Code等主流IDE,若未来工具链变化(如AI原生IDE崛起),可能面临适配压力。 - 开源社区贡献度足,生态建设落后于Hugging Face、GitHub等平台。 3. **商业化压力** - 企业私有化部署成本高,中小客户付费意愿有限。 - 国际巨头(如微软、谷歌)加速布局代码AI,可能挤压其市场空间。 --- ### **五、行业启示与未来展望** 1. **垂直化是AI落地关键** DeepSeek的案例证明,通用大模型难以通吃所有场景,聚焦细分领域(如代码、设计、法律)的“小切口、深挖掘”模式更具竞争力。 2. **国产AI的突围路径** - 利用本土化优势(语言、政策、行业Know-How),避开与国际巨头的正面竞争。 - 通过“开源+商业版”组合扩大影响力(参考百川、智谱AI策略)。 3. **未来趋势** - **AI与低代码结合**:DeepSeek可能向可视化编程扩展,降低非技术人员的开发门槛。 - **多模态代码生成**:结合UML图、需求文档等非代码输入生成完整系统。 - **开发流程重构**:从“辅助编码”转向覆盖设计、测试、运维的全生命周期AI协作者。 --- ### **六、总结:理性看待“爆”** DeepSeek的走红并非偶然,而是技术积累、市场洞察和行业红利共同作用的结果。其对开发者效率的提升是实打实的,但需警惕过热炒作。**对开发者而言**,可将其作为效率工具,但需保持对生成代码的审查;**对企业而言**,私有化部署是亮点,但需评估ROI(投资回报率);**对行业而言**,它标志着AI从“玩具”向“生产力工具”的实质性跨越。
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