半年前，DeepSeek R1 的推出轰动了全球，无论东西方都是火的一塌糊涂，更是被外网称为 AI 领域的 Sputnik 时刻。
一夜之间，DeepSeek 相关的话题席卷了各大社交平台。上线后仅20天，每日活跃用户数量（DAU）就激增到 2215 万，成为全球增速最快的 AI 应用。
其应用程序直接登顶全球 140 多个国家的 IOS App Store 下载排行榜，并且力压 ChatGPT ，一跃成为美区免费应用下载榜第一名，堪称是现象级增长。
DeepSeek 的出现更是形成了对美股科技股集体的强烈冲击。
纳斯达克 100 指数期货一度跌幅扩大至 5%，芯片巨头英伟达（NVIDIA）当日股价暴跌约 17% ，市值瞬间蒸发数千亿美元。整个科技板块市值一日之间缩水近万亿美元。
说它创造了历史也毫不夸张。
可就是这样一个开局即王炸的 R1，近日却被外媒 SemiAnalysis 指出：DeepSeek R1 正在经历流失用户，并且出现了绝对流量下降的现象。
明明其他几家大模型的网页访问量显著增长，为什么 DeepSeek 却出现了近 30% 的暴跌？
不仅如此，DeepSeek 的市场份额也是在持续下滑。
这不禁让人好奇，R1 流量萎缩、用户流失的背后究竟发生了什么？这究竟是商业策略的失败还是 DeepSeek 刻意的选择？
SemiAnalysis 这篇报告《DeepSeek Debrief: >128 Days Later》也为我们挖出了 DeepSeek 自发布这半年来的一些内幕信息。
报告指路：
https://semianalysis.com/2025/07/03/deepseek-debrief-128-days-later/
一、DeepSeek市场遇冷
1、用户转向DeepSeek第三方平台
首先，DeepSeek 市场遇冷的一大原因在于用户纷纷投奔第三方。
与 DeepSeek 官方平台难以维护用户的持续增长相比，DeepSeek 模型在第三方部署使用量却实现了惊人的增长。
例如 DeepSeek R1 和 DeepSeek V3 模型自发布以来，第三方部署使用量已经增长了近 20 倍。
这也导致官方 token 消耗占市场 token 消耗的份额出现了每个月都持续下降的情况。
这就引出了另一个问题：为什么用户要从 DeepSeek 的 Web 应用和 API 服务转向其他开源提供商呢？
那就不得不提到用户在使用 DeepSeek 官方平台中遇到的几个痛点：
1、DeepSeek 为了实现其极具竞争力的低价，选择牺牲了部分用户体验。
首先是用户使用 DeepSeek 过程中明显的首 token 延迟与其不具竞争力的输出速度。DeepSeek 同一批次处理多个用户的 请求，降低了成本但也迫使用户要等待更多的时间。
从 OpenRouter 上的数据我们可以看到，DeepSeek 官方平台与其它以相同的价格提供 R1 服务的平台相比，第三方平台延迟响应的时间要短得多。
2、其次是相对较小的上下文窗口，无法满足大型代码或文档分析的需求。DeepSeek 仅支持 64K 上下文。
下图中在延迟数据之上，添加了基于各平台提供的上下文窗口大小对应的圆圈，可以看到很多第三方平台，例如 Lambda 和 Nebius ，提供的上下文窗口是 DeepSeek 官方本身的 2.5+ 倍。
二、DeepSeek市场策略
值得强调的一点是，上面这些用户痛点并不是 DeepSeek 官方解决不了，而是 DeepSeek 选择不这样做。
以极高的速率进行批处理意味着 DeepSeek 能够使用尽可能少的计算量进行推理。这能保证算力尽可能多的保持在内部，用于研究和开发。
这种主动的不顾用户体验的战略选择，让我们从中也能看出 DeepSeek 对自己的市场定位：不是一心只想搞钱的商业公司，而是更像是一个算力实验室。
报告中也直接指出："这是 DeepSeek 的一个积极决定。他们对从用户身上赚钱或通过聊天应用程序或 API 服务为他们提供大量 tokens 不感兴趣。该公司只专注于实现 AGI，对最终用户体验不感兴趣。"
不得不说，在 OpenAI， Xai 等一众商业公司中，DeepSeek 选择的这样"离经叛道"的商业范式，倒颇有一股不忘初心、押注未来的意味，这也让人更加期待 R2 的到来。
三、Anthropic
报告中还提到了另一家和 DeepSeek 处境相似的公司：Anthropic 。在 AI 世界中，算力即生产力，而 Anthropic 和 DeepSeek 一样，也受算力有限影响。
那么 Anthropic 是怎么应对的呢？
Anthropic 将产品开发的重点放在代码上，并在 Cursor 等编码应用程序中得到了广泛采用。 经过市场检验后，Anthropic 推出了 Claude Code，这是在其终端中内置的编码工具。
一经推出，Claude Code 的使用量猛增，令 OpenAI 的 Codex 望尘莫及，但这也给公司的算力带来了巨大的压力。
Anthropic 破局的策略主要有两点。
首先是积极与亚马逊和谷歌等云服务巨头合作，以获取更多的计算资源。
Anthropic 从亚马逊获得了超过五十万个 Trainium 芯片，然后把它们用于推理和训练。
Anthropic 还从 Google Cloud Platform 租用了大量计算资源，特别是 TPU。
其次是通过优化模型，使得模型在回答问题时使用的 token 数量更少。
这意味着，即使 Anthropic 的输出速度（tokens per second）较慢，但由于其回答更精炼，完成任务的总时间可能与竞争对手相当甚至更短，从而在一定程度上弥补了速度上的不足。
四、国内网友的态度
除了外媒的点评，国内网友对于 DeepSeek 的吐槽更是一直没断过。
1、吐槽使用体验
原因主要有：速度太慢、幻觉问题、服务器繁忙无法使用、和谐问题。
2、转用其他模型
大模型行业的竞争日益加剧，各家模型迭代层出不穷。
自 R1 发布后这半年来，GPT-4.5、Gemini 2.5、文心大模型4.5、通义千问3、Claude 4、Grok 4、Kimi K2 相继发布。虽然在 5 月，R1 进行了一次重要更新，但 R2 的推出一再被延迟，一次更新似乎并不足以留住用户转向新迭代出的其他模型。
3、坚定拥护
也有很多对 DeepSeek 的积极评价，整体评价风向向好。
也有网友指出用开源模型的数据和闭源比不公平，加上 DeepSeek 第三方托管平台多，官方平台网页的使用量并不能对标模型的能力。
五、最后一句
从上文中可以看到大模型行业在计算资源、商业模式和技术发展之间的复杂平衡。
DeepSeek 选择了一条独特的道路：通过牺牲用户体验来最大化研发资源，通过开源策略扩大全球影响力。而 Anthropic 则在资源限制下努力优化效率，提供更好的用户体验。
Grok4 刚刚推出， GPT5、Gemini3 快要推出的"小道消息"各网疯传，大模型行业的竞争愈演愈烈。
价格战只是表象，真正的较量在于如何在有限资源下实现技术突破，以及如何在商业成功与技术理想之间找到平衡。
>/ 本期作者：Tashi & JackCui
>/ JackCui：AI领域从业者，毕业于东北大学，大厂算法工程师，热爱技术分享。
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