2025年中國傳統新年時，中國人工智能初創公司DeepSeek推出R1大語言模型，以每百萬輸入和輸出Token僅為0.5美元、2.19美元的破壞性定價（僅為OpenAI同期產品5%），迅速席捲市場。DeepSeek官網流量暴增，市佔率飆升至7.5%，登頂美國蘋果和Google應用商店，兩周內海外安裝量突破1,000萬次。
中共官媒將其包裝為「彎道超車」典範，公司創始人梁文峰甚至受邀參加國務院座談會並亮相央視，社交媒體上「DeepSeek秒殺ChatGPT」「中國AI崛起」的標題洗板。然而，短短四個月後，熱潮迅速消退。官網流量驟降29%，市佔率跌至5%，使用率從50%暴跌至3%，活躍用戶銳減。
R2模型原定於2025年5月發布，但至今未見蹤影。與ChatGPT（增長40.6%）、Claude（增長36.5%）、Gemini（增長85.6%）和Grok（增長247.1%）的強勁表現相比，凸顯DeepSeek競爭力快速消退。這場「從鳳凰到土雞」的反轉，背後究竟有甚麼深層次原因？
從全民狂熱到集體棄用：DeepSeek的體驗崩塌
DeepSeek的爆紅源於低價策略與官媒引發的民族情緒。用戶對百度等國內搜索引擎不滿，加上「中國AI崛起」的輿論熱潮，讓R1迅速成為焦點。然而，關鍵性能、數據質量和過濾機制缺陷，使R1無法成為高質量對話工具，導致用戶轉向ChatGPT、Claude等競品。其在用戶體驗層面有以下五大缺陷：
第一，響應延遲嚴重。首Token輸出延遲長達數秒，遠超PowerSell、Friendly的近零延遲和微軟Azure的表現。這種延遲無法滿足用戶即時性需求，即使價格更貴，用戶還是轉向更流暢的競品。
第二，上下文窗口受限。R1的64K上下文窗口遠低於主流的128K—256K，限制了長文檔處理與複雜編程場景的應用。相比之下，Lambda、Navias以相同價格提供2.5倍容量，用戶自然流向更優選擇。
第三，交互速率低。R1生成速度僅為每秒25個Token，遠低於Astrobic Cloud（45個）和OpenAI（60個），在高頻對話場景中表現不佳，進一步削弱用戶體驗。
第四，響應性能差：為壓縮成本，DeepSeek採用GPU高密度批處理，導致延遲劇增、吞吐下降，大幅犧牲了響應性能，令用戶體驗顯著惡化。
第五，數據與過濾機制缺陷：R1早期通過蒸餾ChatGPT數據保持較高輸出質量，但接入簡中互聯網後，吸收大量低質量內容（如營銷帖、偽科學），導致「小說變歷史、童話當報告」的內容混淆，幻覺率高達14.3%（行業平均約5%）。
更糟糕的是，DeepSeek為了遵守中共訊息審查制度，設置了「史上最嚴苛」的過濾系統，對超過35萬敏感詞一律拒答或迴避。這不僅限制了模型的表達能力，也讓用戶失去了對AI輸出質量的信任。
技術樽頸與戰略失誤：DeepSeek的致命缺陷
DeepSeek出現危機的根源是由於其在技術和戰略上處於雙重困境。技術層面，三大樽頸暴露DeepSeek核心競爭力不足：
首先，是算力短缺。DeepSeek高度依賴英偉達晶片，但2025年美國升級晶片禁令，切斷了其算力供應鏈。國產替代品（如華為昇騰910B）性能僅為H100的60%，價格卻高30%，企業難以負擔。算力短缺導致DeepSeek無法支撐高並發需求，R2模型開發受阻。
其次，是原創性技術不足。R1依賴知識蒸餾，通過向OpenAI等模型大量提問獲取答案，低成本複製已有成果。這種方式涉嫌侵權，且缺乏原創性。DeepSeek算法多借鑑Meta的LLaMA，核心技術依賴國外開源框架，難以形成獨特競爭力。
最後，是數據質量樽頸。R2需更大規模高質量數據，但國內簡中數據池受限於低質量內容和嚴格審查，屏蔽國際資訊、歷史資料及政治討論。低質量數據導致輸出不可靠，中共嚴苛的審查機制阻礙用戶反饋，限制模型優化。
從戰略方向選擇來看，DeepSeek還存在著以下三大誤判：
第一，選擇低價策略，放棄用戶體驗。由於算力不足，DeepSeek將資源優先分配給內部通用人工智能（AGI）研發和ATI實驗項目，而非外部推理服務。低價雖能引來流量，卻無法留住用戶。
第二，誇大技術實力，誤導用戶。DeepSeek宣稱具備「671B」參數規模，造成一種在體量上可比肩GPT-4o的假象，而實際運行時僅激活37B。
第三，用戶數據存儲在中國，被國際市場孤立。由於擔憂用戶數據可能被洩露給中共政府。美國、澳洲、意大利、德國和南韓等國以數據安全和私隱為由，明令禁止在政府設備中使用DeepSeek應用，導致其國際市場出海之路被堵死，陷入「孤島化」發展。
兩個AI世界：國產模型正走向孤立
事實上，DeepSeek所代表的中國大模型陣營，與OpenAI、Anthropic等海外主流AI之間，正逐步形成「兩套AI體系」的割裂現象，這不僅是一個技術分歧的問題，更深層地反映了中美在AI發展路徑、算力結構、市場機制等多方面的分歧。
首先，國外AI走的是「認知智能+通用能力」的道路，不斷拓展Agent、多模態、工具鏈和代碼協同能力，如OpenAI的GPT-4o已將語音、圖像、代碼深度整合；而中國AI則陷於「卷參數、卷榜單、捲成本」的低維競爭中，缺乏通用性和生態轉化能力，難以走出閉環測試環境。
其次，國外AI已進入平台化階段，國產AI仍處於「Demo級產品」階段。ChatGPT通過多輪對話優化（ReACT）、原生插件系統、與Microsoft 365、Azure生態深度融合，已經從一個聊天工具成長為「個人工作助理 + 企業生產力平台」。
而DeepSeek等國內AI多數沒有完整的插件平台與工具鏈支持；模型接口調用頻繁調整，API生態不穩定；面向企業的能力壁壘高，缺乏真實生產力工具的結合方式。
最後，兩者落地能力差距顯著。OpenAI的ChatGPT、Anthropic的Claude、Google的Gemini等已經在教育、辦公、編程、金融服務等多個場景實現大規模應用並實現變現。反觀中國AI企業，「找不到買單場景」幾乎成了業內共識，商業化路徑模糊。
「國產大模型」與國際主流技術生態嚴重割裂：無法穩定對接OpenAI插件體系、缺乏可靠API市場、開發者生態薄弱，形成兩個平行的「AI世界」。
虛假繁榮的縮影：中國AI產業的深層危機
DeepSeek的墜落並非個例，而是中國AI產業虛假繁榮的縮影，它揭示出中國AI行業在技術、資源和生態上的深層危機。曾在2024年風頭無兩的「杭州六小龍」等大模型公司，近期相繼傳出融資困難、技術團隊流失、核心業務收縮的消息。
第一，表面繁榮與實際困境。國內有260個以上大模型，但實際活躍者不足10家（活躍用戶超百萬），多數平台重度虧損，Token調用極低，靠政府補貼維持。大模型廠商普遍面臨缺場景、缺數據的困境，降低價格門檻成為獲取用戶和數據的重要手段。
第二，資源與技術斷裂。中國AI算力80%依賴英偉達，國產晶片替代率僅15%，許多企業通過參數膨脹、廉價晶片和政策保護追求短期流量，產品性能差、服務不穩定，API接口頻繁當機（Hang機），難以滿足複雜需求。此外，中國AI缺乏原創算法，依賴PyTorch、LLaMA等開源技術，創新能力有限。
第三，審查機制進一步壓縮創新空間。中共新出台《人工智能服務管理暫行辦法》要求AI內容符合「主旋律」，資訊封鎖限制數據多樣性，政治管控阻礙自由交流，與開放性的AI生態形成根本差距，更像是「一個可控的輿論工具」。連「天安門」問題都無法回答的AI，難以在全球競爭中立足。
第四，資本退潮。2025年05月，中國AI行業融資總額比去年同期減少85%，資本對國產AI增長神話的信心崩塌。相比於OpenAI憑藉ChatGPT打造付費訂閱模式、Azure接入企業服務體系，中國的AI公司普遍依賴政府補貼與投資熱潮維持營運，缺乏市場自驅力。
結語
過去幾年，中共政府主導、資本熱炒、技術搬運構成了中國AI產業的表面繁榮，DeepSeek的墜落標誌著國產大模型「堆量取勝」模式的終結。低價策略、虛假宣傳與審查機制掩蓋不了技術短板、算力危機與生態缺陷，AI競爭的核心在於穩定、低延遲、高質量的用戶體驗，而非低價或情懷。
AI突破需開放數據環境、自由學術交流及全球技術合作，而當前中共的訊息封鎖與審查機制嚴重制約數據多樣性與模型優化。DeepSeek的教訓警示中國科技產業：沒有開放的數據環境、自由的創新土壤和以用戶為中心的產品思維，任何「彎道超車」神話都將最終破滅。
本文僅代表作者本人觀點，並不一定反映《大紀元時報》立場。#
----------------------
♠️中美關係藏暗湧♦️
1️⃣ 美國境內的秘密戰爭
https://tinyurl.com/bdhrdnt7
2️⃣ 跨國鎮壓技倆一覽
https://tinyurl.com/4xst7r2d
3️⃣ 評論：習近平實權暗地移交 新決策層如何抉擇？
https://tinyurl.com/3c8h2d9n
----------------------
【不忘初衷 延續真相】
📰周末版復印 支持購買👇🏻
http://epochtimeshk.org/stores
