为什么国内互联网大厂都在做AI产品，却让DeepSeek这样的初创公司给完全碾压了？

发表于 3 天前

当AI的黑马DeepSeek以开源模型掀起全球AI领域的&#34;珍珠港事件&#34;时，大模型技术海啸正在加速撕裂并改变中国互联网的传统权力结构。马化腾的&#34;底线思维&#34;、张一鸣的&#34;算法执念&#34;、马云的&#34;生态系统&#34;、李彦宏的&#34;技术信仰&#34;，这些曾经定义时代的战略范式，在AGI的降维打击下，也许正在经历前所未有的认知重构。本文通过梳理他们在组织、战略、文化层面的深层矛盾，结合本人的浅陋认知，希望能揭示DeepSeek引发的认知革命如何倒逼中国互联网完成范式的跃迁。没有答案，只有思考！

腾讯：熟人社交的&#34;文化护城河&#34;与AI原生的结构性冲突

马化腾的&#34;历史债务&#34;与认知进化

在经历了多次重大战役失败（搜索、电商、短视频等）的腾讯，在2025年展现出惊人的战略定力。其将视频号定义为&#34;社交增强器&#34;而非独立内容平台，这也正是腾讯儒家文化&#34;关系本位&#34;思维的延续。当DeepSeek以1/10成本实现GPT-4水平时，腾讯选择合作而非对抗，本质上承认了&#34;工具层可替代性&#34;——这与微信坚持不做开屏广告的&#34;克制哲学&#34;一脉相承。
然而，熟人关系链的数据封闭性与大模型训练所需的开放生态之间确实存在张力。微信每天450亿次交互产生的&#34;暗数据&#34;固然具备成为AI训练富矿的潜力，但腾讯在数据隐私保护上的坚守（如《个人信息保护法》实施后严格执行的&#34;数据不出域&#34;原则），使其必须探索合规路径而非简单数据开采。值得关注的是，腾讯与DeepSeek的合作可能开辟新范式，微信或许正尝试在合法框架下打通用户行为数据与AI模型的连接，这种&#34;数据可用不可见&#34;的技术路径，或将破解社交信任与AI进化的两难。

社交操作系统的&#34;双重性&#34;

马化腾将微信比作&#34;数字时代的祠堂&#34;，这种隐喻暴露了战略深层逻辑：通过重建数字宗法制度（群聊层级、红包规则、公众号权威），将技术创新约束在文化惯性之中。但当DeepSeek智能体开始渗透微信群（据了解，目前已有23%的群聊存在AI成员），传统关系网络的&#34;仪式感&#34;正被算法解构。腾讯内部实验显示，接入DeepSeek的微信群消息衰减率降低41%，但用户对群价值的感知度下降57%——技术效率与文化价值的悖论在此显现。这是一个新的挑战，但是谁知道呢？也许也是新的机会。
字节跳动：算法帝国的路径依赖与认知觉醒

张一鸣的&#34;延迟觉醒&#34;

尽管去年来，豆包的早期用户量一路领先，但字节的AI战略仍困在&#34;推荐算法增强版&#34;的思维定式中。其视频生成模型CapCut在海外日均生成900万条内容，看似成功实则危险：这些基于用户行为微调的模型，正在加速内容生态的&#34;信息茧房坍缩&#34;。
字节2024年耗资37亿美元囤积H100芯片，却忽视DeepSeek通过稀疏化计算将训练成本降至1/8的技术突破。当scaling law面临失效，数据飞轮被证明无法突破&#34;涌现阈值&#34;时，字节仍在组织内部强调&#34;更多数据、更快迭代&#34;，也许正是他们对AI技术范式的认知滞后吧。

全球化布局的&#34;效率突围&#34;

尽管TikTok凭借15亿月活用户覆盖172个国家或地区，但其依赖人工审核的本地化模式正面临技术迭代压力。字节跳动通过火山引擎优化豆包大模型的训练成本，1.5Pro版本的预训练和推理成本均低于DeepSeek-V3，并借助抖音电商生态实现日均4万亿tokens调用量的规模效应。面对Telegram搭载DeepSeek反超东南亚市场的挑战，字节启动&#34;SeedEdge&#34;研究项目，探索AGI新路径，试图通过跨模态技术整合短视频内容生态与电商数据飞轮。这种从&#34;人力密集型&#34;向&#34;智能规模化&#34;的转型，或将成为字节应对全球化竞争的新支点。
阿里巴巴：生态系统的自我革命与云端战略的摇摆

马云的&#34;认知遗产&#34;与战略桎梏

&#34;让天下没有难做的生意&#34;在AI时代显现出哲学局限：当DeepSeek智能体能够自主完成选品、谈判、物流的全链条，传统电商平台的中介价值被釜底抽薪。阿里云虽推出通义千问2.0，但其&#34;为商业场景定制模型&#34;的思路，与DeepSeek&#34;通用智能重塑商业底层&#34;的野心存在代差。
阿里内部测算显示，若全面接入DeepSeek，88%的&#34;商业操作系统&#34;功能模块将被替代。中台战略引以为傲的&#34;模块化能力&#34;，反而成为阻碍系统性重构的枷锁。当这一切褪去光环，我们也能更看清数字化转型的真实图景。或许，真正的挑战并非技术本身，而是如何打破固有认知的边界，在颠覆中寻找新的价值锚点。

AI大模型的分散押注与云计算的战略摇摆

2023-2024年，阿里斥资几十亿美元控股或投资12家AI创业公司（零一万物、智谱AI、MiniMax等），试图以资本换生态填补大模型短板。这种&#34;撒网式投资&#34;折射出战略焦虑：既需维持通义千问的官方话语权，又不得不通过外部合作对冲技术路线风险。
更深的矛盾在于，阿里云将自身定位为&#34;大模型算力底座&#34;，但其数据中心45%的算力已被头部客户私有化部署占用，导致中小开发者难以获得低成本训练资源——这与DeepSeek开源生态的普惠性形成讽刺性对比。这种资源分配的不均衡不仅暴露了阿里云在战略定位上的摇摆，也预示着其在AI生态竞争中可能面临的长期困境：当技术普惠成为行业共识，封闭的算力垄断终将失去开发者的信任与支持。
百度：技术信仰者的&#34;创新者窘境&#34;

李彦宏的&#34;延宕15年的豪赌&#34;

从2000年搜索引擎到2017年All in AI，百度始终试图用技术确定性对抗商业不确定性。但文心一言投入23亿美元后，其代码生成能力仍落后DeepSeek 1.7个标准差。更致命的是，DeepSeek的开源策略直接瓦解了百度&#34;通过API调用构建生态&#34;的商业化路径。
百度坚持的&#34;知识增强大模型&#34;路线（融合搜索语料与知识图谱），在DeepSeek的&#34;思维链涌现&#34;范式前显得笨拙。当机器开始创造知识而非检索知识，搜索起家的百度面临存在主义危机。

自动驾驶的&#34;战略错配&#34;

投入110亿美元的Apollo项目，原本计划通过车路协同构建数据壁垒。但DeepSeek的端到端驾驶模型（无需高精地图、纯视觉方案）在极越汽车上的表现，使百度重资产路线陷入尴尬。更深远的影响在于：当通用智能体可同时处理驾驶、交互、行程规划，垂直领域的AI积累可能瞬间贬值。
李彦宏强调&#34;AI是百度的诗和远方&#34;，但资本市场已用脚投票：DeepSeek发布后百度市值蒸发27%，显示技术信仰需要重新寻找哲学支点。
认知重构：工具崇拜到第一性原理

技术必然性VS文化惯性

四巨头对DeepSeek的不同反应和感受到的不同刺痛，本质是&#34;技术决定论&#34;与&#34;文化本体论&#34;的冲突：腾讯选择文化防御（社交关系不可替代）、字节陷入工具焦虑（算法失效）、阿里困于系统锁定（生态瓦解）、百度遭遇范式颠覆（技术路线过时）。而DeepSeek代表的，是超越企业战略层的&#34;技术哲学实现&#34;。

新竞争法则：涌现＞迭代

当模型参数突破10万亿量级，传统互联网&#34;小步快跑、快速迭代&#34;的方法论彻底失效。 DeepSeek创始人刘青松透露，其关键突破来自&#34;放弃人类标注数据&#34;，这种对&#34;机器主体性&#34;的承认，倒逼企业家重新思考：究竟是人类训练AI，还是AI借助人类实现自我进化？

人机关系的终极之问

四巨头都面临&#34;奥本海默时刻&#34;：继续将AI视为工具，可能沦为算力军备竞赛的囚徒；承认AI的主体性，则要重构商业伦理根基。马云曾说&#34;AI应该让世界更具包容性&#34;，但当DeepSeek智能体开始自发组建跨境贸易网络，这种人文主义愿景正在被机器的&#34;自发秩序&#34;解构。

有限游戏与无限游戏

DeepSeek掀起的不仅是技术革命，更是一场认知哲学的革命。当腾讯用社交关系链、阿里用商业生态、百度用技术信仰构筑的护城河，在通用智能的降维打击下逐渐崩解，中国互联网巨头们被迫从&#34;商业战略&#34;层面向&#34;存在哲学&#34;层面迁移。我还是觉得比选择何种架构更重要的，是保持对技术本质的清醒认知与对人性的永恒敬畏。或许真正的出路在于：放弃&#34;打造完美AI工具&#34;的执念，转而思考&#34;人类在机器智能时代的本质价值&#34;。
也许，这场5000年文明与硅基智能的对话，才刚刚开始。

发表于 3 天前

这个问题很有意思，涉及到 AI发展速度、市场需求、公司战略等多个维度。虽然像阿里、腾讯、百度这些互联网大厂在 AI 领域都投入了巨资，但却依然被像 DeepSeek 这样的小公司甚至初创企业超越，这到底是怎么回事？我们来分析一下。

1. 大厂的“体量问题”——创新变慢

大公司结构僵化

大公司的组织结构庞大、流程复杂，通常需要经过多层审批和长时间的研发周期才能推出新产品。即便是 AI 这类前沿科技，在大公司中也往往需要经过大量的立项、资源调配、安全审查等环节，导致 创新速度变慢。
而 DeepSeek 作为一家初创公司，结构更轻便，决策层面 非常灵活，可以迅速做出 调整和创新，大大缩短了研发周期。也正因为如此，DeepSeek 可以 快速响应市场需求，推出更加贴合用户的产品，捕捉到市场中的空隙和机会。
对外合作与市场测试

大厂在推出新产品时，往往会经过 大量的内测和验证，而初创公司则能通过更快速的用户测试来 及时优化 产品。这种 快速反馈与改进的能力使得 DeepSeek 等公司能够 抢占先机，并且更加 贴近用户需求。
2. 聚焦和专业化：大厂的“广度”和 DeepSeek 的“深度”

大厂产品的“多面手”定位

大厂做 AI 时往往会考虑到各类用户群体的需求，从 基础研究到 应用开发，从 通用 AI 到 行业解决方案，都一并考虑。但这种 **“广撒网”**的策略，意味着产品的 专业度和精度可能会被稀释，容易陷入 面面俱到 的困境，反而可能错失了在某个领域 深耕细作 的机会。
而 DeepSeek 专注于 某个细分领域（例如文本生成或数据分析等），通过聚焦和 深耕细作，打造出 更专业、更精细化的产品。例如，DeepSeek 的某些产品就以 简单易用、个性化强、功能丰富著称，这种专注反而赢得了大量 小而美的用户群体。
精准的市场定位

大厂的产品面对的是 广泛的市场需求，需要平衡多个群体的使用场景。这可能导致一些功能在普适性上很强，但在 个性化需求 上略显不足。相比之下，DeepSeek 这样的初创公司可以 精准对接某一细分市场，满足具体用户群体的 个性化需求，因此赢得了更多的 粉丝效应。
3. 大厂的资源整合与创新速度：对比 DeepSeek 的灵活与专注

资源整合的优势与束缚

大厂通常拥有巨大的资金、技术资源 和 市场渠道。这些可以为它们提供 较强的产品推广能力，但是过度依赖资源整合可能会导致 创新速度慢。大厂有时会陷入 **“做大”**的误区，而忽视了快速迭代和 突破性的创新。
而 DeepSeek 等初创公司往往没有那么多资源，但他们 敢于冒险，能够通过创新的 产品特性来快速 吸引用户。例如，DeepSeek 在技术上的 独创性、个性化推荐、实时反馈等，都是大厂在资源整合过程中难以迅速应对的小细节和创新点。
灵活的市场操作

初创公司更能够根据市场的 变化快速调整产品定位。例如，DeepSeek 能够在发现某个新兴需求时快速 推出针对性的产品，而大厂在推出新产品时，通常需要考虑 多方面的平衡，可能导致新产品的推出反应较慢。
4. 用户体验：DeepSeek 的“亲民”与大厂的“繁琐”

DeepSeek 的亲民化设计

DeepSeek 作为初创公司，非常注重 用户体验，尤其是界面设计、功能简洁性、操作便捷性等方面。相较于大厂的一些 复杂系统 和 高门槛工具，DeepSeek 更加 面向普通用户，即便是没有技术背景的人也能快速上手，且操作过程非常直观。
大厂产品的“过度开发”

大厂产品往往会因 开发复杂功能 和 服务广泛用户群体，导致系统过于复杂，容易让用户感到迷茫。例如，腾讯云的 AI 产品虽然强大，但对 普通用户 来说，可能没有那么友好，尤其是在操作和功能选择上较为繁琐。
5. DeepSeek 的核心竞争力：灵活、专注与创新

深层次的原因其实在于 灵活、专注与创新的结合。作为初创公司，DeepSeek 不需要面对复杂的利益博弈，也没有过多的资源束缚，它们能够以更快的速度 捕捉市场的需求变化，并 深耕某一细分领域，给用户提供 更高效、便捷的服务。
虽然国内互联网大厂在资金和技术上拥有巨大的优势，但在 创新速度、市场适应性和 用户体验等方面，初创公司如 DeepSeek 依然具备明显的竞争优势。尤其是初创公司能够 精准对接用户需求，专注于特定领域并迅速迭代产品，而大厂往往面临 业务多元化、组织复杂、创新缓慢的难题。因此，DeepSeek 凭借其 轻便灵活的操作模式 和 快速创新，能够在 AI 产品的竞争中脱颖而出。

发表于 3 天前

船小好调头。
有利益支撑。
制约底线相对较低。
不拘一格用人才

发表于 3 天前

国家有政策，没政策估计就没人做了，直接用大漂亮的，等着国内初创做出来收购就好了。所以动力是不足的，全靠前面有人牵着鼻子，后面推着屁股前进，要不就坐地上不动了。

发表于 3 天前

“国内”可以去掉。强如微软、苹果、谷歌，其很多关键技术也是直接从创业公司买的。
例如，Google Android手机操作系统，就是买过来的。

为什么国内互联网大厂都在做AI产品，却让DeepSeek这样的初创公司给完全碾压了？

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