DeepSeek使用率骤降引热议 数据背后暗藏科技角力
近期，国际半导体研究机构Semianalysis发布的一份报告引发行业震动。数据显示，中国AI企业深度求索（DeepSeek）的使用率从年初7.5%的峰值回落至3%，官网流量同期下滑29%。这一数据立即在科技界引发两极反响：部分海外分析师将其解读为中国AI发展遇挫的证据，而国内专家则直指该统计存在严重方法论缺陷。
数据争议的核心在于统计口径的局限性。报告仅监测了DeepSeek官网流量，却忽略了其通过腾讯元宝、百度、夸克等第三方渠道的庞大触达量。这种"选择性失明"的统计方式，恰如仅通过自来水厂官网访问量来评估城市供水规模。全球AI模型平台Poe的数据同样存在类似问题——其统计的Token流量占比下滑，反映的可能是DeepSeek主动调整分发策略，而非真实市场影响力的衰减。
流量波动背后的商业逻辑值得深究。年初的访问峰值恰逢中国农历新年假期，个人用户激增导致服务器频繁出现过载提示。创始人梁文锋在后续战略调整中，明确将重心转向基础研究和生态建设，这种从"直接服务C端"向"赋能B端"的转型，本质上是对商业模式的优化。正如微软通过Azure输出AI能力而非死守必应搜索，DeepSeek选择成为AI时代的"水电煤"，这种战略升维反而彰显其技术自信。
更深层的角力在于全球AI竞赛的话语权争夺。当ChatGPT和Gemini分别公布40.6%、85.8%的增长数据时，西方机构选择性地忽略了中国AI市场独特的生态结构——头部科技企业的深度协同形成的"隐形矩阵"。这种差异本质上反映了技术路线的分野：美国企业倾向打造超级应用，而中国阵营更注重底层技术的渗透式发展。Rokid创始人祝铭明透露的服务器扩容讨论，恰恰证明DeepSeek具备承接流量的能力，只是主动选择了更可持续的发展路径。
行业领袖对梁文锋"技术纯粹性"的评价，揭示了这场争论的本质。在AI发展的长周期中，短期流量波动犹如技术浪潮的涟漪，真正决定胜负的是基础研究的深度和生态构建的广度。当第三方数据显示接入DeepSeek技术的应用日均调用量突破50亿次时，仅凭官网流量下滑就断言"退潮"，显然忽视了潮汐运动的全貌。
这场争议恰似AI发展现状的缩影：在技术民族主义抬头的背景下，数据成为新型战略资源，而解读数据的方法论本身就可能暗含立场。对于观察者而言，或许应该超越非此即彼的二元判断，既看到中国AI企业在分布式创新模式上的探索，也正视其在全球化叙事能力上的短板。毕竟，真正的科技角力从来不在纸面数据，而在实验室的算法突破与产业端的实际渗透。
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