去年在Big Ideas北京社群分享时，我讲了一个有趣现象：AI领域存在着明显的认知差异，这种差异主要体现在两个维度 - AI圈内和圈外人的认知差异，以及国内外的认知差异。说的就是DeepSeek和百度这两家公司。

在Kimi以及豆包等产品常被热议之时，DeepSeek和百度却是两个例外。

DeepSeek在国内鲜少出现在各类营销话题中，但在Reddit等国际社区，它与通义千问一起成为了最受关注的中国大模型。在国际评测榜单上，这两家的名字同样频频出现（偶尔会再加上零一万物）。然而在国内，大多数人对DeepSeek知之甚少。

在去年中旬，Reddit就有很多有关DeepSeek的讨论和使用提问

相比之下，百度是"圈外人"最常提及的AI公司。在DeepSeek爆火之前，普通用户谈及AI时，往往只知道"文心一言"和"GPT"。有趣的是，许多使用过文心一言的用户对它的评价都不错。

这两家公司恰似中国AI发展的一体两面，展现了技术突破与大众普及这两条的发展路径。让我们尝试剖析这两家公司的发展策略，看看它们如何在各自的赛道上发挥的。

DeepSeek——低调的技术先锋

春节前的DeepSeek在国内一直保持低调，以至于很多人误以为它是横空出世的黑马。实际上，这家专注技术创新的公司早已在国际舞台崭露头角，DeepSeek在国外的Reddit社区和各大技术论坛一直备受关注。在2024年5月推出的DeepSeek V2就已经好评如潮。而且在各种编程排行榜一直属于前列的位置，通常仅次于GPT和Claude。

DeepSeek V2在国外模型榜的测评

然而他们没有选择去做产品营销，选择了一条独特的发展路径：专注技术突破，主打高性价比。

在2024年全年，他们只维持着一个简单的网页版服务和API接口，直到年底才推出APP。即便在2025年的招聘计划中，产品相关职位依然很少，凸显了他们对技术研发的执着。

大模型第一次价格战的发动者就是DeepSeek。

2024 年 5 月 6 日，DeepSeek 发布最新 MoE 模型 DeepSeek-V2，性能优异的同时价格仅为 GPT-4-Turbo 的近百分之一，引发业内关注和热议。紧接着，智谱、阿里、百度等厂商均宣布旗下模型 API 降价，部分降价幅度高达 100%。此外，全行业风向标 OpenAI 也宣布 ChatGPT 用户可免费使用 GPT-4o、同时高调提出要降价。

DeepSeek时刻：如何用10%成本终结大模型暴利

在大语言模型的发展历程中，存在两个重要时刻。

第一个是"GPT时刻"。OpenAI推出的GPT-3.5和GPT-4的出现彻底改变了人们对AI的认知，使"GPT"一度成为大语言模型的代名词。

第二个是"DeepSeek时刻"。当OpenAI的模型昂贵的价格令人望而却步之时，DeepSeek以不到百分之一的成本实现了相近效果。这一突破证明：大模型的天价成本并非必然，算力垄断也并非不可打破。

在12月底发布的DeepSeek V3技术报告中显示，DeepSeek V3的训练仅用了280万GPU小时，相比Llama 3的3080万GPU小时，训练成本仅为不到10%。

这无疑是一颗重磅炸弹。

据Information 网站报道，同样研究开源模型的Facebook 母公司 Meta 成立了四个专门小组来研究DeepSeek的工作原理，并基于此来改进旗下大模型Llama。

2025年1月23日，在美国匿名职场论坛TeamBlind上，一名Meta公司员工发布帖子“Meta生成式人工智能部门陷入恐慌”，引起广泛讨论。该员工在文中称，从深度求索发布DeepSeek-V3开始，就已经让Meta的Llama4在各项测试中处于落后，“更糟糕的是，DeepSeek只花费了550万美元。”

Meta生成式人工部门陷入恐慌，图片来源TeamBlind

550万美元是什么概念呢？“Meta生成式AI部门里的每位‘领导’的薪资都超过了这个数字”，该Meta员工称，“而我们却有几十位这样的领导，我根本无法想象该如何向公司高层证明部门目前高额成本的合理性。”

这家由国人团队打造的公司，不仅实现了大语言模型领域"国产、自主、可控"的技术突破，更向世界证明了中国本土AI研究人员的实力。

百度：从技术先驱到产品先行

百度是一个国内AI圈内外认知差异非常明显的公司。在AI圈子里，很少有人会聊到文心大模型。然而在圈外，有太多的人会跟我提他们用过文心一言。

百度的AI之路充满戏剧性。早在2014年，后来成为Anthropic CEO的Dario Amodei在百度工作期间，就和同事发现了Scaling Law的雏形：“随着给模型投入越多的数据、计算和训练，它们的表现就越好”。2017年，百度更是首次系统性地展示了深度学习的"幂律增长"现象，为后来的大语言模型发展奠定了重要的理论基础。

然而，这份先发优势最终没能转化为百度的竞争壁垒，GPT引发了全球AI热潮。即便如此，百度迅速推出了文心一言，成为国内最早发布大模型的科技公司之一。

正当所有人都以为百度会在模型竞赛中与OpenAI一决高下时，百度却选择了一条产品化道路。先后推出文心大模型、文心一言、文小言等产品，还对百度传统产品业务进行改造。那么它做产品的表现如何呢？

•根据百度2024Q3财报显示，11月文心大模型日均调用量达15亿次。相比之下，国内其他家普遍在1亿次以内，只有豆包为4万亿。两者增速也都非常迅猛，远超其他产品。
根据百度副总裁透露，百度文库AI功能MAU已突破9000万，AI DAU年同比增长230%，付费用户超4000万。位列国内第一、全球第二，仅次于微软Copilot。
根据中国大模型中标项目监测报告(2024)显示，科大讯飞以91个中标项目和84780.8万元的披露中标金额，成为 2024 年度当仁不让的标王；百度排名第二，中标项目69 个，披露的中标金额为37285.3 万元

无论是B端还是C端，百度的大模型都是炸裂级的存在。百度也是这波大模型竞赛中，为数不多赚到钱的公司。然而百度AI呈现出一种独特的"内冷外热"现象：在AI圈内存在感不高，但在普通用户中却有着惊人的渗透率。这种反差主要由于两点

文心一言相对缓慢的更新节奏
百度选择了不同的产品策略。

在我2024年下半年进行的圈外用户访谈中，有一个很有意思的现象：当问及国内大模型时，几乎每个人都会跟我提到"文心一言"。 更有意思的是，当问到为什么选择它时，最常听到的回答是："因为它就在旁边"。

普通用户通常不会为了体验AI而改变习惯，他们需要的是在原有工作流程中自然地接触到AI。比起单独打开一个AI工具，用户更愿意使用已有产品中集成的AI功能。百度选择了"让AI融入生活，而非让人去适应AI"的路线。

“模型即应用本身”已经几近被证明是一个伪命题，在大多数应用场景下，模型的体验差异并不明显。普通用户也根本不关心底层使用的是什么技术，聊天机器人并不能满足日常的各种需求。他们只在乎问题能否得到解决，甚至极端一点，他们都不需要知道是否是AI来解决他们问题。

如果你告诉他，这个AI工具能专门生成思维导图，用户会觉得很厉害。但是他容易扔到收藏夹吃灰。

如果你在他正在看的文章旁边增加一个“生成思维导图”，那么就会更容易被接受。

这种"润物细无声"的产品策略，让百度成功地将AI渗透进了普通人的日常生活。从这个角度看，百度的产品策略无疑是成功的。

仰望星空，脚踏实地

DeepSeek和百度的故事，展现了中国AI发展的两种范式：一个追求技术极致，用最低成本实现最强性能；一个注重产品落地，将AI无声地融入生活。

技术突破为产品创新提供可能，产品落地让技术创造价值。在这个意义上，DeepSeek和百度的发展，恰似国内AI发展的一体两面。未来的AI发展之路，需要像DeepSeek这样的技术突破者，也需要像百度这样的产品革新者。既要仰望星空，也要脚踏实地。

而对于我们这些从业者的而言，DeepSeek和百度的故事，则带来了额外的启示：不要被自己所处的环境限制了视野。

在AI圈内，由于我们关注信息的频率非常高，容易陷入一种近视的状态：为模型性能的微小提升欢呼，为产品功能的迭代兴奋。每一个进步都像是重大突破。但当我们拉长时间维度来看，许多所谓的"突破"不过是在既有轨道上的匀速前进。真正的变革，往往发生在我们习以为常的认知之外。

当所有人都在同一个方向奔跑时，也许最有价值的突破正在另一个维度悄然发生。真正的创新者，不是跟随共识的追随者，而是敢于质疑常识的探索者。一个跳出固有认知的洞察，往往比千万个圈内的共识更有突破性的价值。

一些注释：

DeepSeek具体的研发成本是Llama3的10%。与GPT、Claude等闭源模型相比只能更低。这是利好全世界AI研究者的事情。
文中出现的用户调查存在地域倾向，比如杭州提到通义千问和豆包的会更多一些。但总体而言，文心一言依然是被提及非常多的一款产品。
关于百度文库具体的付费用户数量，我个人持保留态度。我不清楚捆绑销售（如百度网盘+百度文库联合会员）这种付费用户是否被计算在内。