近來，有關國產大模型DeepSeek的討論熱度頗高，一些人拿著所謂的流量數據，斷言其“要涼了”。然而，當我們撥開流量的迷霧，深入探尋就會發現，僅以流量評判DeepSeek發展態勢，未免過于片面和草率。
質疑DeepSeek“涼”了，主要是基于“DeepSeek官網的訪問量，從年初的7.5%降至3%左右”。殊不知，這一數據統計存在著局限性，既未考慮到DeepSeek獨特的生態布局，更未考慮到許多高黏性用戶很少登錄官網和App，而是使用不同服務商提供的接口，比較知名的如騰訊元寶、百度、火山、微信小程序等。同時要看到，還有不少用戶出于自身需要，主動接入并在本地服務器上部署了DeepSeek。如果沒有將這幾項數據列入其中，就難免會質疑DeepSeek“涼”了。
實質上，這種流量分流是DeepSeek戰略選擇的必然結果。年初，“服務器繁忙”的提示頻繁出現時，團隊沒有選擇限制用戶規模，而是開放接口，邀請全行業一起參與服務分發。這充分說明其生態策略，主要是為了讓AI技術的“蛋糕”越做越大。當一款技術從用戶的嘗鮮工具，變成千萬開發者手中的通用組件，流量數字的起伏就難以定義其真實影響力。
關于DeepSeek“降溫”的爭議，本質上反映出一些人對技術發展存在認知偏差。當評判一款AI產品成功與否，我們是該關注用戶數、營收額這些指標，還是更應關注其對產業生態的激活能力？
DeepSeek的貢獻，不是做出多出色的軟件、占據多大的市場份額或積累多少財富，而在于它所打造的開源生態，讓整個行業煥發出蓬勃生機，加速了AI技術的進步。當前，我國人工智能大模型應用快速從通用領域向行業縱深滲透，一些行業大模型通過垂直領域的數據微調，在金融、工業、政務、司法、民生等領域廣泛部署，推動人工智能與實體經濟和社會治理深度融合。
這種“去中心化”的發展路徑，看似讓DeepSeek失去獨占的光環，實則加速AI技術的產業化。當推理大模型成為人形機器人的“大腦”、醫療終端的“參謀”、教育設備的“助教”時，其已不再是某個公司的專屬產品，而是推動產業升級的“底層邏輯”。這正是技術發展的意義。從自媒體人用AI智能體批量制作視頻，到病蟲害監測設備幫助農民做好田間病蟲害監測預警，技術正以更貼近生活的方式，融入人們的日常。
科學技術日新月異，是借著流量紅利休養生息，還是將有限的資源用于模型的訓練和更新？眾所周知，大模型訓練每提升一個百分點的準確率，都需增加數倍的算力投入和數據標注成本。DeepSeek“涼”不“涼”，其實不重要，不如先來思考一個更本質的問題：我們是否給技術發展留足試錯空間？從蒸汽機到電力再到互聯網,每一次技術革命都是以創新為內生動力,以生產力躍升為體現,推動社會的深刻變革。誠然，AI大模型不例外。當開源生態讓更多人共享技術紅利，當第三方應用讓服務觸達更廣泛人群，當研發團隊專注突破技術瓶頸時，這樣的“降溫”恰恰是堅持“智能向善”的標志。
隨著我國人工智能大模型廣泛深入應用，產業數字化轉型向產業智能化、融合化、生態化加速躍升，對于DeepSeek們而言，真正的考驗從來不是能否成為流量明星，而是能否在喧囂中堅守創新初心，在算力、數據、算法的深水區持續探索。國產AI的下一程，一定會因更多參與者的加入而更加精彩紛呈。
給技術深耕者多些耐心，給創新實踐多些包容，理性看待DeepSeek發展，莫被流量表象誤導，我們才能在AI浪潮中行穩致遠。
