半年前，DeepSeek R1 的推出轟動了全球，無論東西方都是火的一塌糊塗，更是被外網稱為 AI 領域的 Sputnik 時刻。
一夜之間，DeepSeek 相關的話題席捲了各大社交平臺。上線後僅20天，每日活躍使用者數量（DAU）就激增到 2215 萬，成為全球增速最快的 AI 應用。
其應用程式直接登頂全球 140 多個國家的 IOS App Store 下載排行榜，並且力壓 ChatGPT ，一躍成為美區免費應用下載榜第一名，堪稱是現象級增長。
DeepSeek 的出現更是形成了對美股科技股集體的強烈衝擊。
納斯達克 100 指數期貨一度跌幅擴大至 5%，晶片巨頭英偉達（NVIDIA）當日股價暴跌約 17% ，市值瞬間蒸發數千億美元。整個科技板塊市值一日之間縮水近萬億美元。
說它創造了歷史也毫不誇張。
可就是這樣一個開局即王炸的 R1，近日卻被外媒 SemiAnalysis 指出：DeepSeek R1 正在經歷流失使用者，並且出現了絕對流量下降的現象。
明明其他幾家大模型的網頁訪問量顯著增長，為什麼 DeepSeek 卻出現了近 30% 的暴跌？
不僅如此，DeepSeek 的市場份額也是在持續下滑。
這不禁讓人好奇，R1 流量萎縮、使用者流失的背後究竟發生了什麼？這究竟是商業策略的失敗還是 DeepSeek 刻意的選擇？
SemiAnalysis 這篇報告《DeepSeek Debrief: >128 Days Later》也為我們挖出了 DeepSeek 自發布這半年來的一些內幕資訊。
報告指路：
https://semianalysis.com/2025/07/03/deepseek-debrief-128-days-later/
一、DeepSeek市場遇冷
1、使用者轉向DeepSeek第三方平臺
首先，DeepSeek 市場遇冷的一大原因在於使用者紛紛投奔第三方。
與 DeepSeek 官方平臺難以維護使用者的持續增長相比，DeepSeek 模型在第三方部署使用量卻實現了驚人的增長。
例如 DeepSeek R1 和 DeepSeek V3 模型自發布以來，第三方部署使用量已經增長了近 20 倍。
這也導致官方 token 消耗佔市場 token 消耗的份額出現了每個月都持續下降的情況。
這就引出了另一個問題：為什麼使用者要從 DeepSeek 的 Web 應用和 API 服務轉向其他開源提供商呢？
那就不得不提到使用者在使用 DeepSeek 官方平臺中遇到的幾個痛點：
1、DeepSeek 為了實現其極具競爭力的低價，選擇犧牲了部分使用者體驗。
首先是使用者使用 DeepSeek 過程中明顯的首 token 延遲與其不具競爭力的輸出速度。DeepSeek 同一批次處理多個使用者的 請求，降低了成本但也迫使使用者要等待更多的時間。
從 OpenRouter 上的資料我們可以看到，DeepSeek 官方平臺與其它以相同的價格提供 R1 服務的平臺相比，第三方平臺延遲響應的時間要短得多。
2、其次是相對較小的上下文視窗，無法滿足大型程式碼或文件分析的需求。DeepSeek 僅支援 64K 上下文。
下圖中在延遲資料之上，添加了基於各平臺提供的上下文視窗大小對應的圓圈，可以看到很多第三方平臺，例如 Lambda 和 Nebius ，提供的上下文視窗是 DeepSeek 官方本身的 2.5+ 倍。
二、DeepSeek市場策略
值得強調的一點是，上面這些使用者痛點並不是 DeepSeek 官方解決不了，而是 DeepSeek 選擇不這樣做。
以極高的速率進行批處理意味著 DeepSeek 能夠使用盡可能少的計算量進行推理。這能保證算力盡可能多的保持在內部，用於研究和開發。
這種主動的不顧使用者體驗的戰略選擇，讓我們從中也能看出 DeepSeek 對自己的市場定位：不是一心只想搞錢的商業公司，而是更像是一個算力實驗室。
報告中也直接指出：“這是 DeepSeek 的一個積極決定。他們對從使用者身上賺錢或透過聊天應用程式或 API 服務為他們提供大量 tokens 不感興趣。該公司只專注於實現 AGI，對終端使用者體驗不感興趣。”
不得不說，在 OpenAI， Xai 等一眾商業公司中，DeepSeek 選擇的這樣“離經叛道”的商業正規化，倒頗有一股不忘初心、押注未來的意味，這也讓人更加期待 R2 的到來。
三、Anthropic
報告中還提到了另一家和 DeepSeek 處境相似的公司：Anthropic 。在 AI 世界中，算力即生產力，而 Anthropic 和 DeepSeek 一樣，也受算力有限影響。
那麼 Anthropic 是怎麼應對的呢？
Anthropic 將產品開發的重點放在程式碼上，並在 Cursor 等編碼應用程式中得到了廣泛採用。 經過市場檢驗後，Anthropic 推出了 Claude Code，這是在其終端中內建的編碼工具。
一經推出，Claude Code 的使用量猛增，令 OpenAI 的 Codex 望塵莫及，但這也給公司的算力帶來了巨大的壓力。
Anthropic 破局的策略主要有兩點。
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首先是積極與亞馬遜和谷歌等雲服務巨頭合作，以獲取更多的計算資源。
Anthropic 從亞馬遜獲得了超過五十萬個 Trainium 晶片，然後把它們用於推理和訓練。
Anthropic 還從 Google Cloud Platform 租用了大量計算資源，特別是 TPU。
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其次是透過最佳化模型，使得模型在回答問題時使用的 token 數量更少。
這意味著，即使 Anthropic 的輸出速度（tokens per second）較慢，但由於其回答更精煉，完成任務的總時間可能與競爭對手相當甚至更短，從而在一定程度上彌補了速度上的不足。
四、國內網友的態度
除了外媒的點評，國內網友對於 DeepSeek 的吐槽更是一直沒斷過。
1、吐槽使用體驗
原因主要有：速度太慢、幻覺問題、伺服器繁忙無法使用、和諧問題。
2、轉用其他模型
大模型行業的競爭日益加劇，各家模型迭代層出不窮。
自 R1 釋出後這半年來，GPT-4.5、Gemini 2.5、文心大模型4.5、通義千問3、Claude 4、Grok 4、Kimi K2 相繼釋出。雖然在 5 月，R1 進行了一次重要更新，但 R2 的推出一再被延遲，一次更新似乎並不足以留住使用者轉向新迭代出的其他模型。
3、堅定擁護
也有很多對 DeepSeek 的積極評價，整體評價風向向好。
也有網友指出用開源模型的資料和閉源比不公平，加上 DeepSeek 第三方託管平臺多，官方平臺網頁的使用量並不能對標模型的能力。
五、最後一句
從上文中可以看到大模型行業在計算資源、商業模式和技術發展之間的複雜平衡。
DeepSeek 選擇了一條獨特的道路：透過犧牲使用者體驗來最大化研發資源，透過開源策略擴大全球影響力。而 Anthropic 則在資源限制下努力最佳化效率，提供更好的使用者體驗。
Grok4 剛剛推出， GPT5、Gemini3 快要推出的“小道訊息”各網瘋傳，大模型行業的競爭愈演愈烈。
價格戰只是表象，真正的較量在於如何在有限資源下實現技術突破，以及如何在商業成功與技術理想之間找到平衡。
>/ 本期作者：Tashi & JackCui
>/ JackCui：AI領域從業者，畢業於東北大學，大廠演算法工程師，熱愛技術分享。