現在的自媒體真TM卷，昨天見有自媒體直接公開爆料字節自研的推理大模型預計將在三月底推出。

既然大家都這么卷，那筆者也給大家公開一下某大廠內部就DeepSeek做出的一份綜合調研。

一、用戶規模與行為特征

1、爆發式增長與節后回落

春節前DAU峰值達4000萬(Web+App端)，但節后快速回落至2400萬(App端1300萬)。

深度推理功能成為關鍵驅動力：70%的活躍用戶依賴此功能，用戶一旦體驗后難以回歸通用模型，印證其技術差異化優勢。

2、留存挑戰與增長瓶頸

用戶活躍度波動反映節慶場景依賴性強，需通過功能迭代(如多模態交互)提升日常場景滲透率。

二、算力配置與硬件瓶頸

1、算力規模與分配策略

當前算力配置：1萬張H800(訓練)+1萬張A100(推理)，其中C端推理集群僅3000-4000張A100，主要支持通用/推理模型團隊。

無損用戶上限僅500萬 DAU，當前DAU遠超此值，用戶體驗面臨性能壓力，亟需與云廠商合作擴容。

2、國產芯片適配困境

訓練端：深度綁定英偉達生態，國產卡(如華為昇騰)適配成本高，短期內無采購計劃。

推理端：華為 910芯片運行成本為英偉達的1.5-2倍，主要因CUDA優化無法復用，需重構指令集適配。

三、商業模式與商業化潛力

1、C端策略

堅持免費模式，聚焦用戶體驗簡化設計，避免復雜功能導致的用戶流失。

2、B端商業化優勢

開源生態驅動二次開發:醫療、教育、金融領域已涌現應用案例(如 AI輔助診斷、智能客服)。

海外成本優勢：API價格僅為 GPT-4的1/30，吸引全球開發者接入。

四、技術演進方向與挑戰

1、模型迭代計劃

2025年6月前推出V4與R2模型，重點押注后訓練強化學習(RL)以突破智能上限，并探索MOE多模態架構。

3月上線V3.5優化版：預計提升通用模型在長文本理解與推理效率。

2、核心創新路徑

架構優化：通過 MLA(多頭潛在注意力)與DeepSeekMoE架構降低KV緩存需求，提升推理效率。

長期主義研發：放棄短期變現壓力，專注AGI底層技術探索(如長思維鏈模式)。

五、行業影響與競爭格局

1、國產AI產業鏈激活

華為昇騰、沐曦等10余家芯片廠商已適配DeepSeek模型，推動國產算力生態建設。刺激阿里、騰訊等大廠加速模型迭代(如通義Qwen2.5-Max)。

2、國際競爭風險

依賴英偉達算力可能引發美國進一步芯片封鎖需加速國產替代方案落地。

總結：

DeepSeek通過深度推理功能差異化與開源生態實現用戶爆發，但其算力瓶頸、國產適配難題及用戶留存壓力構成核心挑戰。未來需平衡技術激進創新與商業化穩健落地，同時借助政策支持突破硬件生態依賴，方能在全球Ai競爭中持續領跑。