一段時間以來，關于DeepSeek的消息層出不窮，下載量大跌、用戶規模縮減……引發社會上一些對其發展前景和技術路線的質疑。然而，這背后折射出的是對大模型發展規律認知的偏差。

在人工智能時代，大模型的價值絕非簡單以使用率和流量來評判，而是依托于技術沉淀的厚度以及生態協作的深度，對技術的極致追求與秉持戰略耐心，才是立足大模型時代的關鍵所在。

從“流量為王”到“技術制勝”，人工智能時代的邏輯已發生轉變。互聯網時代的產品競爭遵循“快魚吃慢魚”法則——由于技術代差較小，搶占用戶注意力、積累流量池成為決勝關鍵，“使用率”標準應運而生。就像一款社交軟件可能憑借界面優化或運營活動在短時間內吸引百萬用戶，即便功能尚未完善，也能通過快速迭代留住他們。

但大模型競爭截然不同。這是硬科技的角力場，技術指標和模型性能是實打實的，即使用戶數多，如果性能不過硬，也會在技術競爭浪潮中掉隊。以DeepSeek-R1為例，其發布之初使用率的飆增，根源在于算法架構的創新與訓練數據的深度優化，而非依賴用戶規模。大模型的價值如同精密儀器，參數精度、響應速度、多模態能力等硬指標才是衡量其競爭力的核心要素。

從“流量壟斷”到“生態賦能”，底層思維也有了變化。當人們將目光聚焦使用率時，卻忽視了其作為AI應用底層生態的深遠戰略價值。如今，阿里云、騰訊云等云服務商，諸多搜索平臺、智能終端以及行業應用，還有廣大用戶群體，都不同程度接入DeepSeek，形成龐大生態網絡。這得益于DeepSeek開放API接口與訓練框架，不搞流量分成或數據壟斷，讓開發者能快速構建垂直領域應用，實現多方共贏，眾多AI應用也得以大量涌現，走進各行各業。本質上，DeepSeek打造的是人工智能時代的“高速公路”。

從“單點突破”到“系統攻堅”，大模型跨越式發展的條件正日趨成熟。DeepSeek-R2醞釀之際，其團隊已在論文中闡述下一代人工智能系統的創新藍圖——“模型+硬件”的協同優化設計，意味著大模型發展不再單純依靠算力堆砌或算法單一創新，而是軟硬件并行研發的“集團軍作戰”。當下，像華為昇騰384超節點、上海AILab系統平臺的相關突破，都為大模型新發展筑牢了基礎，也讓我們堅信下一代人工智能系統的推出只是時間問題。

互聯網思維碰上人工智能時代，“流量焦慮”“爆款心態”已成創新枷鎖。在這個算力成本高昂、技術迭代迅速、計算量極大的時代，急功近利的冒進易引發系統性風險。唯有摒棄短視觀念，專注技術深耕與生態共建，才能在這場關乎國家競爭力的科技競賽中取得最終勝利。（本文來源：經濟日報 作者：鐘梓濱）