中國 AI 大廠，被 Deepseek 掀了牌桌之後

BTCC / BTCC Square / TechFlowPost /

Author:

TechFlowPost

Published:

2025-05-19 21:13:12

作者：連然

過去幾個月，尤其是2025年一季度，國內大廠在AI大模型領域的聲量明顯低調了不少。最直觀的感受就是，發布會明顯少了許多。對比去年同期，大廠幾乎是輪番上陣、接連發布新成果，而今年則低調了不少，聲音變得謹慎，動作也更克制。

這種轉變，多少跟DEEPSeek-R1在春節期間的發布有關，這個模型以開源、低價、高性能的組合，打破了“大模型=高投入、高門檻”的行業共識，也撬動了模型產業的權力結構。

它不僅刷新了開發者對開源模型的認知，也動搖了此前被大廠視為護城河的“重資產”範式。一時間，矽谷科技股應聲回調，千億美元研發投入的必要性也被重新審視。

而在國內，這場“技術地震”最先震動的，其實正是那些原本被認為應該在AI戰役中沖在最前的大廠們。一邊是像 Deepseek、Manus 這樣的新玩家用“小而強”“快而靈”的策略不斷迭代突破，另一邊卻是大廠在產品落地、組織架構、技術方向上的多次調整與遲疑。

新玩家衝擊的，不只是模型性能或訓練成本，更是許多建立在歷史經驗基礎上的路徑依賴——比如“只有閉環才有護城河”“只有高預算才能出好模型”“只有通用大一統才是正確方向”。

越來越多的事實正在指向同一個結論：在 AI 快速演進的浪潮中，任何僵化的範式認知，都可能成為創新的絆腳石。

今天的大廠，正在面臨一次理念上的轉向：不再追求“我的模型服務我的應用”的閉環邏輯，而是回到“用最合適的模型，構建最好的產品”這一產品主義原點。

一系列深層次的戰略重構，正在中國互聯網大廠裡悄然發生。

1 Deepseek-R1出現前，大廠鏖戰大模型賽道，各自押注不同

回頭看 2023 年，國產大模型賽道迅速升溫，幾乎所有有技術儲備或生態優勢的公司都在投入資源，試圖在百模大戰中找到自己的突破口。

彼時，百度、字節、騰訊等大廠紛紛亮出自研模型，“自研閉環”幾乎成為主流打法（阿里則探索開源較早），強調的是“模型要自主可控，生態要自給自足”，從底層模型到應用產品都要打通。

在這樣的背景下，百度主打“模型+搜索”路徑，字節力推豆包，阿里對通義千問團隊進行拆分以優化資源配置，騰訊則相對謹慎地投入“混元”大模型，整體更強調“應用場景驅動”，小廠中也出現了面壁、智譜、百川、月之暗面等一批專注通用大模型訓練的“AI 六小龍”，試圖在技術路線或創新方向上突圍。

圖片來源：視覺中國

彼時大家的競爭邏輯還建立在幾個假設之上：1）自研能力越強越有護城河；2）參數量和能力相關，性能靠堆大模型贏；3）需要構建一個“自我可控”的模型+應用閉環。

但這些共識在 DeepSeek-R1發布之後被徹底打破。 2025 年 1 月 DeepSeek-R1 的亮相，被行業視為一個“臨界點”事件——一方面，它以極低的成本訓練出了對標 GPT-4 的能力，公開技術細節並放出權重；另一方面，它代表著一種更徹底的“開源範式”：不是簡單開放一個模型，而是直接讓下游開發者“拿來即用”，訓練思路、數據比例、推理效率都一目了然。

這直接打在了原來那種“閉環型自研”的路線要害上。很多大廠花大錢訓練的模型，在DeepSeek-R1 面前變得毫無優勢——不是能力不行，而是“性價比不行”：你沒法再說“自研比別人更強”，因為別人把過程全開了，而且你追上也要幾個月；你也沒法說“閉環護城河更高”，因為別人三兩天就能基於 DeepSeek-R1 搭個 demo，甚至用它打磨出產品。

這種“開源即能力平權”的衝擊，不只打到了大廠，也打亂了 AI 小龍們的節奏。以面壁、百川為代表的“小模型派”，原本還希望在訓練效率和推理速度上做文章，現在發現DeepSeek直接掀了桌子，把效率和能力統統平衡好了，而且是白送的——這讓“閉源商業化”變得更加困難。

行業由此進入了一段顯著的“戰略迷茫期”：

大廠開始重新評估自研的價值：是否還值得燒錢去追一個很可能被開源赶超的模型？是否應該把精力轉向“拼裝模型能力+打造 AI 原生應用”的組合打法？
AI 小龍們則面臨最直接的生存壓力：原來講閉源、講技術棧的優勢正在消失；大廠又開始加速從開源模型中“拿貨”，對它們的合作需求也在下滑；只能重新找定位，要么抱團，要么找“差異化垂直場景”。
投資人也在重新審視項目價值：一個大模型初創公司如果沒有特別的創新機製或生態合作資源，其估值邏輯就會受到挑戰。

總之，DeepSeek 不是推出了一個強模型這麼簡單，它更像是一次“範式洗牌”：用極致透明和開源方式打破舊有路徑依賴，把“自研大模型閉環”從主流選項變成了一個“代價極高”的冒險。這個時刻之後，誰能快速認清現實，找到新生態位，誰才有可能留在下一輪的牌桌上。

2 震蕩之後，大廠摸索新方向

DeepSeek帶來的衝擊在持續發酵時，整個行業一開始是懵的，迷茫、不確定、不知所措。大家都知道這是一次系統性衝擊，但具體要怎麼應對、往哪兒走，其實那時候沒有明確答案。

但從2月下旬開始，情況慢慢變了。大廠開始陸續有所動作，新的敘事也浮出水面。一句話總結就是：戰略重心從去年強調“應用先行”“超級App”的落地路線，重新回到了“AGI優先”的軌道上。

這輪轉向有幾個關鍵的變化。

第一個變化是目標清晰了。過去講AI應用的時候，很多公司都停留在“做一個超級 App”的層面，比如搞一個AI助手、一個AI搜索或者AI辦公工具。

但現在，在字節與阿里最新的對外表達中，都明確把“衝刺AGI”作為最核心的目標。

在2月的全員會上，字節CEO梁汝波曾表示：「智能水平是最重要的，要把提高智能本身當成最重要的目標，而不是某個產品的DAU。」

3 月，豆包大模型部門召開全員會，明確部門的最重要目標是探索智能上限；同時強調進一步加強組織文化，提高技術開放程度，並考慮推進開源。

“Seed Edge”是字節豆包大模型團隊在年初組建的AGI長期研究團隊，鼓勵探索更長周期的AGI研究課題，如推理能力、感知能力、軟硬一體化等。

這個項目強調“寬鬆的研究環境”和“長周期考核”，為入選課題提供獨立算力支持，體現了字節對AGI的長期佈局。

Seed Edge的目標是探索AGI的新方法，鼓勵跨模態、跨團隊合作，目前初步確定了五大研究方向，包括探索推理能力的邊界、探索感知能力的邊界、探索軟硬一體的下一代模型設計、探索下一代AI學習範式、探索下一個scaling方向。

可以看出，字節正在為通向AGI的下一階段做技術儲備。

2025財年財報後的電話會上，阿里 CEO 吳泳銘首次明確提出AGI是阿里AI戰略的核心目標，甚至用了“AI將影響全球50% GDP結構”這樣激進的表述。

這也意味著，阿里正在從強調“雲+模型”服務能力，逐步走向更高層次的通用智能探索。

第二個變化，是對“開源”和“模型選擇”的態度發生了實質變化。過去講模型、做應用時，往往強調“全鏈路自主可控”，什麼都要自己來。但現在，尤其是騰訊和百度，看起來越來越強調實用主義導向：誰的模型能力強就接誰的模型，應用產品的目標是用戶滿意、場景落地，而不是一定要套用自家大模型。

這背後，其實是每家公司在重新釐清自己的生態位——它在AI時代扮演什麼角色，它的核心競爭力到底在哪裡。

阿里的反應看起來“穩”一些，或者可以說是延續之前的節奏。

因為阿里在大模型上的投入本身就走在了開源路線的前列。通義千問（Qwen）系列在海外和開源社區持續表現強勁，Qwen2.5-Max一度號稱性能超越DeepSeek-V3，而4月底剛開源的Qwen3，不僅成本顯著降低，性能更是反超DeepSeek-R1和OpENAI-o1，登上開源模型榜首。阿里的打法很明確：先用模型性能證明自己，再用開源吸引全球開發者，把生態“引進來”。

不過，阿里的路徑也並非一帆風順。過去一段時間，由於組織架構頻繁調整，大模型和AI業務一度陷入“各自為戰”的割裂狀態。但隨著2024年阿里雲重新整合、AI團隊在馬雲回歸後重新聚攏，阿里開始回到“集中力量辦大事”的主模式。阿里雲的回暖也證明了整合效果：在最新一個季度重新恢復雙位數增長，再次穩坐國內市場頭把交椅。

可以說，相比強調C端產品或Agent體驗的打法，阿里正在重新確認自己在AI時代的角色——不是沖在最前的應用先鋒，而是一個全球級的模型平台和技術基礎設施提供者。

百度的選擇，是比較務實的。一方面它有自己的文心模型體系，但另一方面它也明白，真正能打動用戶的，是像百度文庫、百度網盤這樣的具體應用能不能變得更智能。所以在實際落地中，百度強調“誰好用就用誰”，哪怕不是自家的模型也沒關係，只要能讓文庫變得更好用，就可以接入。

這種態度其實是經歷過一次反思的。之前極客公園就曾經了解到，2024年百度內部其實是為了推動模型在各應用場景落地，分散了大量精力，導致文心團隊反而沒能集中精力把模型本身推上一個更高的台階。新的調整，就是不再強求“模型服務所有應用”，而是讓每個業務線根據場景靈活選擇，把用戶體驗拉起來才是第一位。

而關於開源閉源之爭，此前作為大模型閉源路線的堅定支持者，李彥宏此前曾多次公開表示，"閉源才能保證技術可控性、才有商業模式，開源其實是一種智商稅"。

李彥宏在Create2025百度AI開發者大會｜圖片來源：百度

直到今年2月，百度選擇了順應開源的大趨勢，宣布將在未來幾個月中陸續推出文心大模型4.5系列，並於6月30日起正式開源。

騰訊的路徑更清晰，也更符合它一貫的產品哲學。無論是微信、QQ還是遊戲體系，騰訊最核心的資源就是這些連接用戶的高頻產品。對它來說，自研大模型不是必須的，關鍵是能不能把AI能力快速嵌入到這些產品裡，提升效率和體驗。

所以，當DeepSeek-R1新模型出現之後，騰訊是第一時間接入的公司之一，沒有太多顧慮。畢竟據晚點報導，騰訊董事局主席兼 CEO 馬化騰跟一些 AI 團隊說過，“要好好與外部合作，不要想著什麼都自己做”，以及“要清醒地認識到實際情況，不要過高估計自己的能力。”

2月13日，騰訊率先官宣接入“滿血版”DeepSeek-R1，並迅速在全平台展開推廣攻勢。從微信、小紅書到B站、知乎，元寶產品的廣告鋪天蓋地，引發了用戶對騰訊AI助手的集中關注。與此同時，騰訊內部也緊急協調，加速推動微信與DeepSeek的融合。

「元寶」入駐微信｜圖片來源：極客公園

相應地，騰訊也在組織架構上進行了一系列調整。繼騰訊元寶從 TEG（技術工程事業群）併入 CSIG（騰訊雲與產業事業群）之後，QQ 瀏覽器、搜狗輸入法、ima 等更多產品也陸續劃歸 CSIG，組成騰訊在大模型時代面向 C 端的新產品陣列。同時，這些產品原本隸屬的團隊和組織也將從 PCG（平台與內容事業群）整體調整至 CSIG，以更集中地推進 AI 戰略下的產品佈局與升級。

這一系列快速動作，其實體現了騰訊對“AI是能力，不是目的”的判斷。更強的模型、更開放的生態，只要能賦能微信和遊戲，那就應該立刻用起來。這一波，它反而成了最快適應變局的一家公司——甚至可以說，這次AI開放生態的發展節奏，剛好踩中了騰訊最擅長的能力嵌套邏輯。

字節跳動則是四家裡最複雜、或許也可以說是最糾結的那個。它一方面擁有豆包大模型體系，另一方面又掌握了抖音、今日頭條、番茄小說等超大規模應用場景。既想做AGI技術的引領者，又不願放棄在應用層面的優勢閉環。

但這就帶來了兩頭要抓的壓力——模型要領先，產品也要突出，生態既要自洽又要開放。在DeepSeek-R1爆火之後，字節一方面開始重申“AGI是核心目標”，加強對豆包的投入，也在開源方面更多動作；另一方面在應用層也出現了新的挑戰：到底是堅持“豆包+字節應用”的閉環路線，還是打破內外壁壘，接入更強的外部模型去賽馬？

據晚點報導，字節跳動最初對是否將DeepSeek接入旗下產品持觀望態度，內部普遍認為“隨時可以接入，不急”。然而，時機稍縱即逝，春節過後，字節開始緊急調動團隊加班開發，加速整合DeepSeek。

目前看，字節的策略還在過渡期。一方面，它在對外表達中強調開源、強調開放生態價值；另一方面，在內部系統上，豆包仍然是很多應用場景的默認選擇，只在少許應用上開放對DeepSeek模型的接入。但未來會不會像騰訊一樣，開始在更廣泛的層面接入第三方模型，或者在某些應用上放開“自家模型優先”的原則，現在還沒有完全看清楚。

過去幾個月是AI大廠們重新定位自己的生態角色、重新判斷技術路徑的關鍵窗口期。經歷了DeepSeek-R1帶來的“能力維度重構”之後，各家公司幾乎都開始重新聚焦AGI這個長期目標，同時也在技術和生態層面更加現實與開放。

不過，即便目標一致，路徑選擇依然千差萬別。這背後，是每家公司對自身優勢的認知差異，也是它們對“AI時代應該怎麼跑”的不同下注。

3 技術顛覆面前，沒有永遠的「歷史贏家」

AI 行業不會因為某一個產品突然“殺出重圍”而終結對抗，它注定是一場持續上演的生態重構遊戲——生態位置、能力分工將反复洗牌，而每一次沖擊，都會逼迫玩家重新思考“我是誰、我該怎麼做”。

在 DeepSeek-R1 的衝擊下，大廠開始重新審視自己與 AI 的關係。這場變化不會停止：在AI這個快速演進的技術浪潮中，任何人其實都沒有資格背負歷史包袱。

歷史包袱，不只是落後的產線、沉重的組織、冗餘的團隊，更是一種路徑依賴式的認知慣性。

過去幾年，整個AI行業積累了太多“默認共識”：比如做大模型一定要砸上億美金、做AI應用一定要追求閉環、只有To B業務才能形成收入閉環、AI不是消費品只能是工具型軟件……這些“理性判斷”在過去的技術範式下看似正確，但在新路徑被打通之後，很多“理性”就變成了限制想像力的牢籠。

技術革命的殘酷性就在於，它並不會給巨頭太多“吃老本”的機會。 AI 的快速迭代，正不斷吞噬那些依賴過往成功經驗的慣性組織。於是我們看到：百度轉向開源，騰訊放下身段借勢引流，字節加速重構算力體系……這些動作背後，藏著大廠對現實的一種「覺醒」：在 AI 的無限遊戲中，唯一的生存法則，是保持戰略彈性——既要摒棄對歷史經驗的盲目依賴，也要以開放姿態，擁抱技術普惠的新趨勢。

舊範式困住了誰？

回顧國內過去兩三年內大廠與頭部創業公司的發展路徑，幾乎都踩在一套“經典劇本”上：