DeepSeek到底給中國(guó)TO B服務(wù)帶來了什么？｜產(chǎn)業(yè)深度

DeepSeek引發(fā)的技術(shù)地震只是序章。當(dāng)潮水退去，最終留在舞臺(tái)中央的，必是那些完成“價(jià)值操作系統(tǒng)”升級(jí)的破壁者。

作者|斗斗

出品|產(chǎn)業(yè)家

DeepSeek的出現(xiàn)，仿佛在平靜的湖面上投入了一顆石子，激起了層層漣漪，引發(fā)了各層技術(shù)服務(wù)商的廣泛關(guān)注與響應(yīng)。

“原來那些我們比較珍惜、甚至有些不舍得用AI的地方，現(xiàn)在都可以大膽地使用AI了。”合思告訴產(chǎn)業(yè)家。

與過去一年中涌起的AI浪潮不同，DeepSeek帶來的并非僅僅是技術(shù)的熱度，而是一種基于深度思考的技術(shù)范式。它以獨(dú)特的方式改變了人們對(duì)AI的認(rèn)知：即使在數(shù)據(jù)資源有限的情況下，依然能夠訓(xùn)練出高質(zhì)量的模型；模型蒸餾技術(shù)則賦予了小型模型更大的價(jià)值，使其能夠發(fā)揮出與大型模型相媲美的作用；同時(shí)，開源戰(zhàn)略和低價(jià)策略更是為AI技術(shù)的普惠化鋪平了道路。

這些新變化，讓本次AI技術(shù)浪潮比以往更加激烈，也更具影響力。

這種新的技術(shù)路徑帶來了截然不同的變化。隨著AI技術(shù)的普惠化，企業(yè)對(duì)融合AI技術(shù)的信心大增。SaaS服務(wù)商也開始積極拓展更多應(yīng)用場(chǎng)景，探索AI在更多領(lǐng)域的落地可能。這種技術(shù)的普惠化，不僅推動(dòng)了行業(yè)的發(fā)展，也讓各層級(jí)的技術(shù)服務(wù)商真正受益，吃到了實(shí)實(shí)在在的紅利。

阿里云的最新財(cái)報(bào)也從側(cè)面反映了這一趨勢(shì)。數(shù)據(jù)顯示，阿里云實(shí)現(xiàn)營(yíng)收317.42億元，同比增長(zhǎng)13%。雖然AI產(chǎn)品的需求與云用量不能直接等同，但阿里在財(cái)報(bào)會(huì)議上提到，客戶對(duì)AI相關(guān)產(chǎn)品的新需求中，約有60%-70%用于推理。這也證實(shí)了低價(jià)策略確實(shí)激發(fā)了市場(chǎng)的一部分需求，增加了對(duì)底層云基礎(chǔ)設(shè)施的調(diào)用量。

然而，盡管DeepSeek的爆火在各行業(yè)掀起了一股熱潮，其創(chuàng)新的技術(shù)范式和超低價(jià)策略對(duì)國(guó)內(nèi)TOB廠商和云廠商產(chǎn)生了顯著影響，但這些影響并非外界所渲染的“全面AI化”。大廠云并沒有盲目地全面接入DeepSeek，反而是呈現(xiàn)出明顯的分化和階段性特征。

在復(fù)雜多變的行業(yè)環(huán)境中，我們需要撥開云霧，看清本質(zhì)，深入探究DeepSeek熱潮之下服務(wù)商們的真實(shí)變化，以及這些變化背后的故事——DeepSeek到底給TO B服務(wù)商帶來了什么？中國(guó)的TO B產(chǎn)業(yè)服務(wù)，在DeepSeek的影響下正在發(fā)生怎樣的變化？

一、DeepSeek潮水里：

被加速釋放的AI熱情和AI想象力

“銀行復(fù)雜文本問答準(zhǔn)確率提升至96%，外呼效率提升300%-400%?！薄敖尤隓eepSeek后，在智能分析報(bào)告生成和圖表可視化的方面，我們的產(chǎn)品比現(xiàn)在市面上大部分自然語(yǔ)言交互式數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品都做得更好?！?/p>

無論是前者容聯(lián)云AICC3.2版本整合DeepSeek后帶來的數(shù)據(jù)，還是后者數(shù)勢(shì)科技接入DeepSeek后的產(chǎn)品優(yōu)化，都驗(yàn)證了DeepSeek帶來的AI新技術(shù)范式的優(yōu)異之處。

這一明顯的成果，這也讓客戶側(cè)發(fā)生了十分明顯的變化。

數(shù)勢(shì)科技聯(lián)合創(chuàng)始人譚李告訴產(chǎn)業(yè)家，“很明顯，年后來咨詢的客戶數(shù)量，增長(zhǎng)了很多”。他提到，連鎖類客戶的需求尤為突出：“過去給每個(gè)店長(zhǎng)配一個(gè)分析師是不可能的，但現(xiàn)在通過數(shù)勢(shì)科技智能分析平臺(tái)SwiftAgent，他們能直接獲取數(shù)據(jù)洞察并自動(dòng)生成周報(bào)?！?/p>

這種從“集中式人工取數(shù)問數(shù)”到“民主式智能分析助手”的轉(zhuǎn)變，正在重塑企業(yè)用數(shù)的范式。

國(guó)際電商?SaaS?公司AfterShip也在和產(chǎn)業(yè)家的溝通中提到：“DeepSeek相比GPT有著1/70的價(jià)格，而且它出色的推理能力賦予了較好的理解能力和可解釋性，激發(fā)了公司眾多團(tuán)隊(duì)、個(gè)人去實(shí)踐和探索更多應(yīng)用場(chǎng)景的熱情?！?/p>

“目前公司已落地多個(gè)AI Agent，如AI Copilot和AI客服，40%以上客服問題由AI處理，準(zhǔn)確率超95%，響應(yīng)時(shí)間和滿意度優(yōu)于人工客服，節(jié)省成本且提升服務(wù)質(zhì)量?！盇fterShip?數(shù)據(jù)總監(jiān)?Harvey?對(duì)產(chǎn)業(yè)家說。

這一點(diǎn)，也在PaaS層服務(wù)商那里，得到了清晰地驗(yàn)證。

“在大年三十，我們就已經(jīng)開始嘗試與部署讓DeepSeek開口說話。”聲網(wǎng)告訴產(chǎn)業(yè)家，其對(duì)話式AI引擎通過640ms超低延時(shí)、智能打斷等功能，讓開發(fā)者無需二次開發(fā)即可實(shí)現(xiàn)多模態(tài)交互，“客戶對(duì)語(yǔ)音互動(dòng)的需求顯著增加”。

從技術(shù)服務(wù)商側(cè)來看，這種變化意味著垂直賽道的進(jìn)一步深化以及項(xiàng)目預(yù)算門檻的降低。

容聯(lián)云對(duì)產(chǎn)業(yè)家說道，“在DeepSeek出現(xiàn)之前，我們更傾向于使用自己的行業(yè)專屬模型+多模型管理，但現(xiàn)在從客戶的應(yīng)用訴求來看，優(yōu)先使用以DeepSeek為主的多模型接入+行業(yè)專屬模型，優(yōu)先級(jí)發(fā)生了變化?！弊T李也提到，“以往調(diào)用大模型的一大筆成本是阻礙客戶大規(guī)模推廣Data Agent的一道門檻，現(xiàn)在客戶和我們共同的目標(biāo)是如何讓越來越多的人使用SwiftAgent來提升工作效率?！?/p>

從客戶層面的積極性增加，到應(yīng)用層的爆發(fā)，無一不在增加底層云基礎(chǔ)設(shè)施的調(diào)用量。而大廠云無疑成為了這波技術(shù)狂潮最大地承接者。

從各大云基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)商的動(dòng)作來看，策略也各不相同。

騰訊云采取雙線推進(jìn)的策略，一方面通過API接口調(diào)用云與模型直接部署元寶、微信，另一方面將微信生態(tài)中的搜一搜、公眾號(hào)、視頻號(hào)作為DeepSeek落地的核心場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品之間的高效協(xié)同。

百度智能云則通過搜索入口整合，如推出「AI+」入口，以及模型切換功能，讓文心與DeepSeek并行，實(shí)現(xiàn)了快速落地，為用戶在搜索等場(chǎng)景中融入了更強(qiáng)大的AI能力。

與騰訊云和百度智能云不同，阿里云對(duì)DeepSeek的接入則主要聚焦于自己的主營(yíng)業(yè)務(wù)側(cè)產(chǎn)品，如阿里的1688、釘釘、阿里云相繼接入DeepSeek，給自研的大模型產(chǎn)品保留了一部分空間。這也顯示出阿里云在AI布局上的策略考量，既積極引入外部?jī)?yōu)質(zhì)模型，又注重自身技術(shù)體系的協(xié)同發(fā)展。

近日阿里Qwen團(tuán)隊(duì)發(fā)布新推模型QwQ，稱會(huì)展示完整的思維鏈，也確定了上述猜想。

字節(jié)的接入策略與阿里有相似之處，最近被曝出豆包小范圍測(cè)試深度思考模型，接入的并不是DeepSeek，可見其也是注重自身技術(shù)體系的協(xié)同發(fā)展。

總體而言，從應(yīng)用層技術(shù)服務(wù)商們的接入動(dòng)作來看，AI技術(shù)正在從通用能力向行業(yè)Know-How滲透；而騰訊的生態(tài)綁定（微信）、百度的入口整合（搜索）、阿里的業(yè)務(wù)協(xié)同（1688/釘釘），反映出云廠商正通過差異化定位將AI能力轉(zhuǎn)化為自身生態(tài)護(hù)城河，而DeepSeek暫時(shí)成為其補(bǔ)齊短板的戰(zhàn)略資源。

二、2025年

被重構(gòu)的AI?TO B服務(wù)鏈條

DeepSeek引發(fā)的技術(shù)普惠浪潮，正在悄然重構(gòu)TO B服務(wù)的價(jià)值鏈條。

當(dāng)銀行外呼效率因AI介入提升300%-400%時(shí)，傳統(tǒng)行業(yè)對(duì)AI的認(rèn)知已從“試水工具”轉(zhuǎn)向“效率引擎”。

這種轉(zhuǎn)變催生了服務(wù)商角色的進(jìn)化——不再滿足于單純部署AI模型，而是將通用模型適配至風(fēng)控、客服、數(shù)據(jù)分析等垂直場(chǎng)景。

數(shù)勢(shì)科技的SwiftAgent產(chǎn)品便是典型代表，面向企業(yè)“剛需”的寫報(bào)告場(chǎng)景，使用者可直接上傳歷史報(bào)告模板，SwiftAgent能夠自動(dòng)基于最新數(shù)據(jù)生成符合企業(yè)偏好的深度報(bào)告。“過去需要數(shù)據(jù)科學(xué)家做的歸因分析和異常下鉆，現(xiàn)在一線業(yè)務(wù)人員就能完成?！弊T李表示。

在技術(shù)門檻持續(xù)降低的背景下，服務(wù)商的競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)也從“誰能提供AI能力”轉(zhuǎn)向“誰能更懂行業(yè)痛點(diǎn)”。

這種深度滲透的趨勢(shì)，與多模態(tài)交互的爆發(fā)形成共振。正如聲網(wǎng)基于底層音視頻技術(shù)，從技術(shù)底層優(yōu)化解決方案，將DeepSeek的語(yǔ)音生成與實(shí)時(shí)音視頻技術(shù)融合。

值得關(guān)注的是，AI正從輔助工具升級(jí)為“決策執(zhí)行者”。例如，容聯(lián)云旗下數(shù)據(jù)智能平臺(tái)諸葛io通過全鏈路數(shù)據(jù)采集，優(yōu)化營(yíng)銷效率等核心指標(biāo)；數(shù)勢(shì)科技SwiftAgent實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)分析到策略建議的高效閉環(huán)，并對(duì)接企業(yè)的IM系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)即時(shí)通知與反饋。

而站在浪潮之巔的云廠商們，已悄然展開生態(tài)卡位戰(zhàn)。騰訊云將DeepSeek深度植入微信生態(tài)，讓搜一搜的答案推薦、視頻號(hào)的智能剪輯都流淌著AI的血液；百度智能云則通過搜索框的“AI+”入口，讓文心與DeepSeek在用戶無感切換中完成體驗(yàn)升級(jí)；阿里云在釘釘智能辦公套件中嵌入多模態(tài)能力，使工作匯報(bào)自動(dòng)轉(zhuǎn)化為可視化看板。

這些差異化路徑背后，藏著同一個(gè)邏輯：云服務(wù)的戰(zhàn)場(chǎng)已從基礎(chǔ)設(shè)施層躍升至應(yīng)用生態(tài)層，誰能將AI能力與場(chǎng)景流量深度耦合，誰就能在客戶心智中筑起護(hù)城河。

狂歡之下，暗礁也在隱現(xiàn)。當(dāng)阿里云財(cái)報(bào)揭示AI推理需求激增時(shí)，鮮少人注意到底層算力成本正隨模型微調(diào)需求攀升——低價(jià)策略撬動(dòng)的市場(chǎng)，也可能反噬利潤(rùn)空間。

更棘手的挑戰(zhàn)來自數(shù)據(jù)安全的灰色地帶：某醫(yī)療企業(yè)混合部署自研模型與DeepSeek時(shí)，因患者數(shù)據(jù)脫敏不徹底引發(fā)合規(guī)爭(zhēng)議，這類案例正倒逼服務(wù)商重建技術(shù)倫理框架。

而字節(jié)跳動(dòng)自研“深度思考模型”的舉動(dòng)，則暴露出頭部企業(yè)對(duì)技術(shù)依賴的警覺——當(dāng)AI能力日趨同質(zhì)化，真正的護(hù)城河或許不在技術(shù)本身，而在誰能更快將行業(yè)Know-How沉淀為智能資產(chǎn)。

這場(chǎng)由DeepSeek點(diǎn)燃的技術(shù)革命，終將走向價(jià)值深水區(qū)。服務(wù)商們逐漸意識(shí)到，AI普惠不是終點(diǎn)而是起點(diǎn)。

當(dāng)技術(shù)民主化消除準(zhǔn)入壁壘后，決勝關(guān)鍵已轉(zhuǎn)向如何用AI重構(gòu)生產(chǎn)流程、如何將碎片化場(chǎng)景串聯(lián)為生態(tài)閉環(huán)。正如跨境電商企業(yè)借助模板化AI客服實(shí)現(xiàn)全球市場(chǎng)快速?gòu)?fù)制，或制造企業(yè)通過低代碼平臺(tái)將質(zhì)檢模型落地為標(biāo)準(zhǔn)化模塊，技術(shù)浪潮的最終指向，是一場(chǎng)悄無聲息卻影響深遠(yuǎn)的產(chǎn)業(yè)智能化遷徙。

三、去偽存真的AI后序：

誰會(huì)留在舞臺(tái)中央？

開源技術(shù)的普及與DeepSeek的超低價(jià)策略看似掃清了AI落地的經(jīng)濟(jì)門檻，但產(chǎn)業(yè)實(shí)踐揭示出更深層的矛盾，那就是價(jià)格門檻的突破并未消除產(chǎn)業(yè)深水區(qū)的暗礁，反而讓長(zhǎng)期被忽視的短板加速浮出水面。

當(dāng)技術(shù)狂歡退潮，產(chǎn)業(yè)界正在形成新共識(shí)，即大模型突破的是技術(shù)天花板，而商業(yè)價(jià)值的釋放仍需穿越”工程化鴻溝”和”場(chǎng)景化深水區(qū)”。

這一點(diǎn)在企業(yè)客戶側(cè)也有所體現(xiàn)。

“以前客戶見面就問‘你們用的是什么模型’，現(xiàn)在第一句話變成‘能幫我降本多少’?！蹦砈aaS企業(yè)銷售總監(jiān)的觀察，印證了客戶需求的轉(zhuǎn)變。

這種分化背后，反映出產(chǎn)業(yè)對(duì)技術(shù)落地的務(wù)實(shí)需求——低價(jià)僅是起點(diǎn)，真正的競(jìng)爭(zhēng)在于能否解決實(shí)際場(chǎng)景中的“水土不服”。就像買了輛特斯拉，但村里沒充電樁技術(shù)再牛，配套跟不上也白搭。

當(dāng)技術(shù)觸達(dá)率快速攀升時(shí)，未被狂歡掩蓋的真實(shí)困境正在悄然醞釀。畢竟，把AI技術(shù)變成實(shí)際可用的系統(tǒng)，中間還有各種麻煩事，不是價(jià)格低就能解決的。

面對(duì)洶涌的技術(shù)浪潮與復(fù)雜的落地困境，產(chǎn)業(yè)界正在形成新的突圍共識(shí)——AI價(jià)值的釋放不再依賴單一技術(shù)突破，而是需要構(gòu)建“技術(shù)-工程-場(chǎng)景”三位一體的新型基礎(chǔ)設(shè)施體系。

這一共識(shí)的形成，標(biāo)志著AI產(chǎn)業(yè)從單純的技術(shù)追求，轉(zhuǎn)向了更為務(wù)實(shí)的應(yīng)用與價(jià)值實(shí)現(xiàn)。在這個(gè)過程中，數(shù)據(jù)治理、算力重構(gòu)和模型演進(jìn)成為了關(guān)鍵的三個(gè)環(huán)節(jié)。

過去，數(shù)據(jù)的收集和存儲(chǔ)更多是無序和粗放的，就像原始的原料開采，只注重?cái)?shù)量而忽視了質(zhì)量。如今，隨著AI技術(shù)的深入應(yīng)用，數(shù)據(jù)治理已經(jīng)轉(zhuǎn)向精細(xì)化管理，通過先進(jìn)的技術(shù)和嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、分類和標(biāo)注，使其成為高質(zhì)量的“精煉產(chǎn)品”。

算力重構(gòu)也在經(jīng)歷著從“軍備競(jìng)賽”到“精準(zhǔn)調(diào)度”的轉(zhuǎn)型。

過去，算力的提升往往依賴于硬件的堆砌，企業(yè)之間展開了激烈的“軍備競(jìng)賽”，追求更高的計(jì)算能力。然而，這種模式不僅成本高昂，而且效率低下?，F(xiàn)在，隨著算力調(diào)度技術(shù)的發(fā)展，企業(yè)開始注重算力的精準(zhǔn)分配和高效利用。

模型演進(jìn)則從“參數(shù)崇拜”到“價(jià)值錨定”的覺醒。

過去，模型的性能往往被簡(jiǎn)單地等同于參數(shù)規(guī)模，企業(yè)之間展開了對(duì)參數(shù)數(shù)量的盲目追求。然而，這種“參數(shù)崇拜”并沒有帶來預(yù)期的性能提升，反而導(dǎo)致了資源的浪費(fèi)?，F(xiàn)在，企業(yè)開始更加注重模型的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，通過優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)和算法，提高模型的效率和準(zhǔn)確性。

DeepSeek技術(shù)的突破就是一個(gè)典型例子，通過獨(dú)創(chuàng)的DeepSeekMoE架構(gòu)和MLA機(jī)制，該模型以較低的實(shí)際開發(fā)成本，實(shí)現(xiàn)了訓(xùn)練效率的巨大提升、訓(xùn)練成本較較其他模型也大幅降低。這種轉(zhuǎn)變不僅降低了開發(fā)成本，還提高了模型的實(shí)用性和競(jìng)爭(zhēng)力。

當(dāng)技術(shù)民主化進(jìn)程完成時(shí)，真正的競(jìng)爭(zhēng)才剛剛開始。未來的贏家不是最會(huì)訓(xùn)練模型的企業(yè)，而是最懂如何將AI原子嵌入業(yè)務(wù)DNA的組織。在這個(gè)過程中，企業(yè)需要構(gòu)建“技術(shù)-工程-場(chǎng)景”三位一體的新型基礎(chǔ)設(shè)施體系，實(shí)現(xiàn)技術(shù)與業(yè)務(wù)的深度融合。

在這場(chǎng)靜悄悄的產(chǎn)業(yè)革命中，DeepSeek引發(fā)的技術(shù)地震只是序章。當(dāng)潮水退去，最終留在舞臺(tái)中央的，必是那些完成“價(jià)值操作系統(tǒng)”升級(jí)的破壁者。