豆包憑借字節(jié)跳動的資源與流量，成為2024年國內用戶量最大的AI應用，目標直指2025年更高的用戶增長。然而，DeepSeek的出現(xiàn)打破了這一格局。它在春節(jié)期間異軍突起，日活用戶數迅速超越豆包，并在7天內狂攬1億用戶，成為史上增長最快的應用之一。這一現(xiàn)象不僅讓市場格局松動，也凸顯了技術實力與用戶需求結合的重要性，為AI應用的發(fā)展提供了新的思考方向。

“豆包”和“DeepSeek”（文中均指代應用）演繹了兩個充滿戲劇性的故事。

豆包是含著“金湯匙”出生的貴族，被家族上下寄予厚望。背靠字節(jié)雄厚的人力、資源和流量，成長為了“2024年國內用戶量最大的AI應用”。

按照豆包的“養(yǎng)成計劃表”，7000多萬的月活還只是開始，今年MAU的目標是2-3億，沖刺去年底ChatGPT的水平。

美好的計劃被跑出來的“黑馬”所打破，伴隨著高漲的科技情緒，DeepSeek短暫地成為了春節(jié)期間的“國民App”。

“超越”以肉眼可見的速度具象化。據QuestMobile數據顯示，1月28日，DeepSeek日活躍用戶數首次超過豆包。隨后7天狂攬1億用戶，甚至超過ChatGPT的用戶增長速度，成為史上用戶數增長最快的互聯(lián)網產品。

另據央視財經，近期DeepSeek訪問使用量急速上升，已經成為目前最快突破3000萬日活躍用戶量的應用程序。

需要特別強調的是，DeepSeek應用爆發(fā)完全屬于自然增長，官方沒有進行任何投流或營銷動作。而豆包依靠壟斷式投流，已經在市場跑了將近半年。如今，本來在C端AI應用市場上穩(wěn)操勝券的豆包，有了新的對手，一切發(fā)生得始料未及。

DeepSeek成為了攪動市場的“鯰魚”，給去年即將固化的格局帶來了些許松動。

“All in”“不計投入”和“重視人才密度”，從某種程度上看，字節(jié)和深度求索公司在AI上有著相似的執(zhí)念和追求。但結果是，字節(jié)仍困在績效主義漩渦中，而深度求索則真正做到了“跳出大廠射程”。

正如《為什么偉大不能被計劃》一書中所提到，若想實現(xiàn)更多所謂的豐功偉業(yè)，目標往往會成為絆腳石，比如與探索發(fā)現(xiàn)、創(chuàng)造力、發(fā)明或創(chuàng)新有關的目標。

“當最偉大的成就被設定為目標時，其實現(xiàn)的可能性就近乎渺茫了?！?/p>

01 無心插柳柳成蔭

在很多公開采訪中，深度求索都在向外界傳遞一個觀念：專注探索研究，目標指向AGI。

國內標榜自己為AGI布道士不在少數，這也一度叩開了投資者的大門。

大廠為了防御，把雞蛋放在了不同的籃子里。其他入場玩家迫于生存和融資壓力，也不得不把精力留在了應用、To B等方向上。而深度求索在其中是一個另類，從最初的DeepSeek Coder代碼大模型到R1推理模型，其方向一直在底層通用大模型能力上做突破。

光子星球了解到，在DeepSeek -R1誕生前，除了部分大廠外，絕大部分AI創(chuàng)業(yè)公司已經完全放棄了模型訓練。

基礎的模型訓練猶如無底洞，真金白銀砸進去也看不到質的提升?！疤讱ぁ焙汀胺埏棥被蛟S才是國內大模型的真相。據某知情人士表示，某AI六小虎在去年年初才開始自己訓練大模型，但這絲毫不影響追趕GPT-o1的熱潮。

在基礎大模型之外，大致可以分為兩派，即To B 和To C。去年，C端AI應用打得火熱，以字節(jié)豆包和月之暗面Kimi為首展開了幾波線上、線下獲客營銷大戰(zhàn)。初期，大廠和創(chuàng)業(yè)公司紛紛下場互不相讓。但到后期，以用戶量、日活為參考指標拉開了梯隊，彼時強勁的選手只剩下了豆包、Kimi和文小言。

盡管投流營銷備受詬病，但在功能和產品體驗未能拉開明顯差距的前提下，豆包和Kimi還是選擇了用真金白銀換用戶增長。

于無形中誕生了一種潛規(guī)則：投流力度與日、月活呈正比。AI產品榜數據顯示，截至去年12月份，豆包月活7116萬，Kimi月活1669萬。

DeepSeek的橫空出世打破了上述邏輯，用一次智能升級驅動產品升級。在推理模型的加持下，DeepSeek的生成效果與同期競品有了明顯的提升，脫離了爬蟲和網頁檢索邏輯，真正完成了“拆解-思考-推理-生成”的閉環(huán)。這就是DeepSeek連續(xù)“服務器繁忙”，但依然有大批用戶愿意等待的原因，此外亦提供了市場上用戶稀缺的價值。

在沒有投流的前提下，DeepSeek僅上線一個月日活就超過3000萬，這是豆包瘋狂推廣一年都未曾達到的成績。

沒有過多的優(yōu)化、UI設計和功能聚合，僅僅是升級新模型能力后順便上線的一款應用，卻達成了意想不到的效果。

不排除有其他的因素放大了對DeepSeek的關注，但至少在AI時代證明了，投流獲客邏輯不是萬能的。一款能滿足用戶需求的AI產品，依然能夠實現(xiàn)逆襲。

02 必選題和可選題

AI應用這道考題，深度求索和字節(jié)從一開始就出現(xiàn)了分歧。對前者而言是可選題，后者則是必選題。

面對潑天的流量，深度求索有兩種選擇。

一種是借著這股東風，順勢向C端方向轉型，后期持續(xù)在該方向上投入資源。另一種是保持最小投入，像通義誕生初期一樣，把應用產品作為大模型突破的副產品和展示窗口，主線仍保持不變。

從現(xiàn)在來看，深度求索對流量更多表現(xiàn)為謹慎和放棄。

在流量巔峰時期，其主動進行了鎖區(qū)，禁止海外非中國用戶注冊和使用。此外，面對服務器資源緊張的情況，也沒有選擇擴容，而是暫停了API服務充值。現(xiàn)在打開應用，深度推理功能使用次數超過三次以上，顯示服務器繁忙已是家常便飯。

接近DeepSeek的相關人士也告訴我們，深度求索的目標感一直很強，對做一款應用沒有太大興趣，未來的方向可能還是在大模型和開源上。

回到豆包，情況則大相徑庭。字節(jié)本身就是C端屬性很強的公司，豆包作為Flow部門主推的應用產品，前期投入已經消耗巨大，再加上投流和拉指標，沉沒成本可見一斑。和DeepSeek角色不同，字節(jié)有火山引擎云和Agent平臺，無需靠豆包來證明模型能力。

傳統(tǒng)的搜索引擎正在被拋棄，AI搜索和Agent未來將一步步取而代之。字節(jié)等大廠都在試圖創(chuàng)造新的流量入口，豆包現(xiàn)在更像是各類AI功能的集合體。一方面梳理了各類零散的AI應用，另一方面也在為打通軟硬件、內外部體系做準備。未來的理想狀態(tài)是，用戶只需要一個對話框就能喚起功能，實現(xiàn)需求。上個時代，搜索引擎，如百度、谷歌掌握了話語權，而現(xiàn)在一切尚未可知。

流量就像潮汐一般，漲落是常態(tài)，DeepSeek這波亦是如此。

坦白來講，DeepSeek現(xiàn)在的用戶體驗并不是很好，跟成熟的豆包仍有一定距離。DeepSeek賦予的推理能力優(yōu)勢是暫時，開源和公開技術報告的背景下，字節(jié)產品化能力依舊能發(fā)揮作用，追平只是時間問題。

DeepSeek爆火或許是新的思考時機，比如投流與用戶之間的關系，模型能力與用戶之間的關系以及產品體驗與模型能力優(yōu)化的平衡等等。

在字節(jié)剛結束的全員會上，反思已經開始。

據晚點報道，字節(jié)CEO梁汝波提出，2025年將不再把豆包DAU作為具體目標，轉而將重點放在追求“智能”上限上。

“不忽略關鍵技術節(jié)點，把智能本身作為最重要的目標，可以激發(fā)更多嘗試?！?/p>

03 “大力出奇跡”的AB面

“用于判斷我們是否朝著正確方向前進的衡量標準，往往具有欺騙性，因為它阻礙了發(fā)掘必不可少的踏腳石?！?/p>

當站在企業(yè)文化維度審視字節(jié)和DeepSeek，他們就如同一枚硬幣的正反兩面，像又不像，在兩套標準體系中奔向了不同方向。

擁抱AGI，探索未來世界，兩家公司都抱有同樣的決心。面對著充滿不確定性的AI道路，抱持了不計成本、完全投入的心態(tài)，成為了行業(yè)中少有的“大力出奇跡”的范本。

但有意思的是，Scaling Law出現(xiàn)了A、B面。

在媒體報道中有一個細節(jié)，梁文鋒和張一鳴在招聘時，會主動去接觸尚在高校的研究生和博士生，并和其一起探討論文研究中的細節(jié)。

落在候選人標準上，梁文鋒和幻方一以貫之，“看能力，而不是看經驗”，核心技術崗，基本以應屆和畢業(yè)一兩年的人為主。被問及大模型找人的必要條件時，梁文鋒給出的回答是“熱愛和扎實的基礎能力”。

據說，DeepSeek內部有一個不成文的用人規(guī)則：工作經驗超過8年，直接pass；超過5年，需要特別出色才能入選。

字節(jié)則心口不一，熱衷于花大價錢挖掘行業(yè)中的高P。去年，字節(jié)連續(xù)出手，將Google 原VideoPoet項目負責人蔣路，零一萬物黃文灝，和阿里通義大模型原技術負責人周暢收入麾下。

一位曾在大廠體系內任職的人員告訴我們，大廠的機制最終阻礙了創(chuàng)新。

字節(jié)等大模型團隊身負OKR，評判大模型效果的指標不是達到何種性能或在推理效果，而是能為多少個內部產品賦能，以及產生多少用戶量。AGI的遠大夢想在實際落地中顯得不堪一擊，這就導致很多時候越努力，越偏離航向。

深度求索通過頂會論文數量、獲獎級別、競賽級別等近乎苛刻的標準來篩選人才，雖然團隊規(guī)模不大，但保證了人才質量。

高P華麗的履歷卻成為了漂浮在大廠上方的光環(huán)。上述人員表示，“大廠在大模型上的投入可能比不上創(chuàng)業(yè)團隊”。

大廠動輒上百號人，看上去數量十分龐大，但比較分散，落實到具體產品和業(yè)務條線錯綜復雜。由于業(yè)務分支過多，聚焦到某個核心環(huán)節(jié)可能只有十幾號人，在這個維度，大廠的投入反而是不足的。

而所謂的大牛和高P，承擔的角色更接近“指揮家”。“他們并不會實際參與到訓練過程，親自上手調參，僅在訓練思路上給一些指導性意見”。

DeepSeek和豆包只撕開了創(chuàng)新困境的冰山一角。

從去年到現(xiàn)在，AI公司在努力跳出大廠射程，而大廠在試圖打碎自身的禁錮，最終或許在深度求索身上看到了希望的影子。