大家都成了DeepSeek服务商，然后呢？

DeepSeek成了国运担当，不管是各路国家队还是明里暗里的竞争对手，不管是做不出大模型的，还是大模型做不过你的，一下子都有了SOTA（State-Of-The-Art）大模型，过去套个壳的还遮遮掩掩，怕露了马脚遭人喊打，如今变了天，用你那是支持你，吃着白食还可以高调站队，生怕别人不知道。

至2月9日，DeepSeek的全球下载量已近4000万次，1月的最后7天用户增长1个亿（ChatGPT用了2个月），1月底 DAU（日活跃用户）达 2215 万，超过豆包（上线500天），是ChatGPT的41.6%（上线600天）。到2月6日DeepSeek App的用户已遍及157个国家/地区。这就是说在不到1个月的时间里，DeepSeek的用户关注度与下载量创造了历史。

这泼天的流量加上网络攻击已造成DeepSeek几乎宕机，于是很快44家国内平台商出手了，如果你用不了DeepSeek的服务，你可以选择任何一家，他们利用了DeepSeek的模型，承接了DeepSeek的流量，拦截了DeepSeek的客户，提供网页和API访问，给出了免费限额和收费标准，有些还提供了搜索和面向行业和领域的开发服务。要知道OpenAI的模型只有它一家经营，而DeepSeek因为开源，就养活了众多的竞争对手，而且还不怕硬杠Llama生态。DeepSeek应该怎么办呢？

此时资本（如朱啸虎们）嗅到了血腥，感觉到了机会，大声疾呼：一定要乘势而上，迅速融资，把生态做起来。

关于大模型服务生态的构建

所谓生态有两个基本要素，一是有钱赚，二是有秩序。有钱赚意味着生态中的各种角色都可以获得利益，模型商不断炼丹，算力商不断烧火，数据商不断供料，开发商不断做产品，服务商不断拉客；而秩序是各司其职，模型商要主导生态，其他角色就能分层变现。闭源环境容易控制，而开源生态就难有护城河。DeepSeek必须制定有力的开源策略，以强化产业权力结构：短期通过生态扩张换取市场份额，长期以标准制定者身份掌控价值链核心环节。其成功关键在于持续的技术创新与商业化平衡能力，这或将定义下一代AI基础设施的竞争范式。

1. 持续技术创新与迭代升级

核心算法和工程优化：DeepSeek可以不断改进其模型架构和训练方法（例如利用强化学习、软硬件协同优化等技术），使得模型在推理、数学和编程等任务上始终保持高效表现。持续的技术迭代能够形成技术壁垒，使竞争对手即使基于开源权重进行再开发，也难以复制其领先优势。
核心数据与训练工艺的保密：虽然模型权重开源，但将训练数据、数据预处理流程以及关键的训练细节作为商业机密保护，能让DeepSeek保持技术优势。这部分核心技术和数据的闭环积累，是竞争对手难以简单复制的关键壁垒。
迭代速度：保持每6-12个月推出性能提升30%以上的新模型（如参数量从7B到67B的跨越）。
架构创新：开发独家技术（如动态稀疏训练、多模态融合架构），使竞品难以简单复刻。
能效比优势：通过算法优化实现同等性能下训练成本降低40%（如DeepSeek-MoE模型较稠密模型节省60%算力）。

2. 构建完善的生态系统和服务平台

增值服务和定制化解决方案：DeepSeek可以围绕开源模型构建一整套商业服务体系，例如提供高质量的API、企业级的技术支持、培训、咨询和定制化微调服务。通过为客户提供一站式解决方案，即使基础模型是开源的，也能通过增值服务实现盈利，并且增强客户粘性。
工具链绑定：提供独家开发工具（如DeepSeek-Lora微调框架），形成技术栈依赖。
数据飞轮：通过开源模型收集用户反馈数据（匿名化处理后）反哺训练，实现数据壁垒。
开发者社区和合作伙伴网络：通过积极建设和运营开发者社区、举办技术峰会、提供详细的技术文档和示例代码，DeepSeek可以吸引全球开发者参与，并形成强大的生态网络。建立开发者激励计划（如顶级贡献者获商业版API额度），提升社区粘性。这样的网络效应不仅能不断推动模型性能的提升，也能使得用户深度依赖于其平台，从而提高转换成本。

3. “开源+商业版”双轨战略

功能分级：免费基础与付费增值，一方面，通过免费开放基础模型吸引用户、积累社区反馈，另一方面针对企业级、定制化需求推出闭源或商业版模型。例如开源版限制上下文长度（如4K tokens）与响应速度，商业版支持100K tokens与实时响应。这种双轨策略既能降低行业门槛，又能通过提供更高效、稳定的产品和服务来锁定大客户，形成高转换成本的护城河。
针对性产品开发：在金融、医疗、教育、智能汽车等特定领域，DeepSeek可以结合自身技术优势和中文数据积累，开发出更符合行业需求的专用模型和应用。定制化产品往往需要深度调优和长期数据积累，这种针对性服务使得客户难以轻易切换到其他平台。

4. 产业标准主导

主导行业基准测试（如中文CLUE榜单），定义评估标准。
参与制定大模型安全规范，抬高合规门槛。

5. 构筑高转换成本和客户锁定机制

生态整合与数据闭环：通过与上游云服务商、硬件供应商、行业软件厂商等形成战略合作，DeepSeek可以把自己的技术、数据以及服务深度嵌入客户的业务流程中，使得一旦客户上手，切换成本大大增加。客户在业务中积累的数据、定制化模型和系统集成，都会成为新的护城河。
关于竞争对手利用开源模型的问题：虽然竞争对手可以免费使用DeepSeek开源的模型权重，但由于核心训练数据和训练工艺未被公开，对手在基于这些权重进行二次开发时仍需要投入大量资源进行微调和工程化实践。而且，DeepSeek可以持续推出新版本、新功能，形成不断迭代的技术领先优势，从而始终保持在市场中的领先地位。简言之，竞争对手虽能“借用”基础模型，但要构建出同样稳定、高效且能满足企业级需求的完整解决方案，并非易

护城河类型

| 护城河类型 | 具体措施 | 案例参考 |

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| 技术壁垒 | 动态计算图优化、定制硬件协同（如与寒武纪合作开发推理芯片） | NVIDIA CUDA生态 |

| 数据网络 | 通过开源模型获取长尾场景数据，构建300TB独家中文多模态数据集 | OpenAI WebGPT数据飞轮 |

| 生态锁定 | 模型格式与自家云平台深度绑定（如.deeps格式仅支持完整功能在DeepSeek Cloud运行） | Android与Google服务绑定 |

| 品牌心智 | 占据“中文大模型首选开源底座”认知（百度搜索指数占比超60%） | PyTorch在深度学习框架中的地位 |

| 合规门槛 | 通过等保三级认证的私有化部署方案，满足政府/国企采购要求 | 华为政务云策略 |

梁文峰认为技术壁垒形成的护城河是短暂的，终会被赶超。他也是希望通过开源走一条不同的路径，一举超越OpenAI！作为追赶者，开源应该是一条更好的道路，一旦成为老大呢？😄

竞争格局推演

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结论

DeepSeek的开源策略本质是“以空间换时间”：通过开放基础模型加速生态扩张，同时在更高维度的工具链、数据资产和产业标准上构筑壁垒。竞争对手的破局需满足两个条件：技术代差突破（如10倍能效比提升）或垂直领域深度垄断（如掌控某个行业的全链条数据）。未来竞争将超越单一模型性能比拼，转向生态协同能力与产研结合深度的较量。

总的来说，DeepSeek可以通过持续技术创新、完善生态系统、推出商业增值服务、深耕垂直应用以及构筑高转换成本等多方面构筑自己的护城河；而竞争对手要想超越DeepSeek，不仅需要利用好开源模型带来的低成本优势，更必须在核心技术和商业模式上实现差异化和突破。

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