用戶都去哪了？DeepSeek 使用率斷崖式下跌？
半年前，DeepSeek R1 的推出轟動了全球，無論東西方都是火的一塌糊塗，更是被外網稱為 AI 領域的 Sputnik 時刻。
一夜之間，DeepSeek 相關的話題席捲了各大社交平台。上線後僅20天，每日活躍用戶數量（DAU）就激增到 2215 萬，成為全球增速最快的 AI 應用。
其應用程序直接登頂全球 140 多個國家的 IOS App Store 下載排行榜，並且力壓 ChatGPT ，一躍成為美區免費應用下載榜第一名，堪稱是現象級增長。
DeepSeek 的出現更是形成了對美股科技股集體的強烈衝擊。
諾斯達克 100 指數期貨一度跌幅擴大至 5%，芯片巨頭英偉達（NVIDIA）當日股價暴跌約 17% ，市值瞬間蒸發數千億美元。整個科技板塊市值一日之間縮水近萬億美元。
說它創造了歷史也毫不誇張。
可就是這樣一個開局即王炸的 R1，近日卻被外媒 SemiAnalysis 指出：DeepSeek R1 正在經歷流失用戶，並且出現了絕對流量下降的現象。
明明其他幾家大模型的網頁訪問量顯著增長，為什麼 DeepSeek 卻出現了近 30% 的暴跌？
不僅如此，DeepSeek 的市場份額也是在持續下滑。
這不禁讓人好奇，R1 流量萎縮、用戶流失的背後究竟發生了什麼？這究竟是商業策略的失敗還是 DeepSeek 刻意的選擇？
SemiAnalysis 這篇報告《DeepSeek Debrief: >128 Days Later》也為我們挖出了 DeepSeek 自發佈這半年來的一些內幕信息。
報告指路：
一、DeepSeek市場遇冷
1、用戶轉向DeepSeek第三方平台
首先，DeepSeek 市場遇冷的一大原因在於用戶紛紛投奔第三方。
與 DeepSeek 官方平台難以維護用戶的持續增長相比，DeepSeek 模型在第三方部署使用量卻實現了驚人的增長。
例如 DeepSeek R1 和 DeepSeek V3 模型自發佈以來，第三方部署使用量已經增長了近 20 倍。
這也導致官方 token 消耗佔市場 token 消耗的份額出現了每個月都持續下降的情況。
這就引出了另一個問題：為什麼用戶要從 DeepSeek 的 Web 應用和 API 服務轉向其他開源提供商呢？
那就不得不提到用戶在使用 DeepSeek 官方平台中遇到的幾個痛點：
1、DeepSeek 為了實現其極具競爭力的低價，選擇犧牲了部分用戶體驗。
首先是用戶使用 DeepSeek 過程中明顯的首 token 延遲與其不具競爭力的輸出速度。DeepSeek 同一批次處理多個用戶的 請求，降低了成本但也迫使用戶要等待更多的時間。
從 OpenRouter 上的數據我們可以看到，DeepSeek 官方平台與其它以相同的價格提供 R1 服務的平台相比，第三方平台延遲響應的時間要短得多。
2、其次是相對較小的上下文窗口，無法滿足大型代碼或文檔分析的需求。DeepSeek 僅支持 64K 上下文。
下圖中在延遲數據之上，添加了基於各平台提供的上下文窗口大小對應的圓圈，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市場策略
值得強調的一點是，上面這些用戶痛點並不是 DeepSeek 官方解決不了，而是 DeepSeek 選擇不這樣做。
以極高的速率進行批處理意味著 DeepSeek 能夠使用儘可能少的計算量進行推理。這能保證算力儘可能多的保持在內部，用於研究和開發。
這種主動的不顧用戶體驗的戰略選擇，讓我們從中也能看出 DeepSeek 對自己的市場定位：不是一心只想搞錢的商業公司，而是更像是一個算力實驗室。
報告中也直接指出：「這是 DeepSeek 的一個積極決定。他們對從用戶身上賺錢或通過聊天應用程序或 API 服務為他們提供大量 tokens 不感興趣。該公司只專注於實現 AGI，對最終用戶體驗不感興趣。」
不得不說，在 OpenAI， Xai 等一眾商業公司中，DeepSeek 選擇的這樣「離經叛道」的商業範式，倒頗有一股不忘初心、押注未來的意味，這也讓人更加期待 R2 的到來。
三、Anthropic
報告中還提到了另一家和 DeepSeek 處境相似的公司：Anthropic 。在 AI 世界中，算力即生產力，而 Anthropic 和 DeepSeek 一樣，也受算力有限影響。
那麼 Anthropic 是怎麼應對的呢？
Anthropic 將產品開發的重點放在代碼上，並在 Cursor 等編碼應用程序中得到了廣泛採用。 經過市場檢驗後，Anthropic 推出了 Claude Code，這是在其終端中內置的編碼工具。
一經推出，Claude Code 的使用量猛增，令 OpenAI 的 Codex 望塵莫及，但這也給公司的算力帶來了巨大的壓力。
Anthropic 破局的策略主要有兩點。
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首先是積極與亞馬遜和Google等雲服務巨頭合作，以獲取更多的計算資源。
Anthropic 從亞馬遜獲得了超過五十萬個 Trainium 芯片，然後把它們用於推理和訓練。
Anthropic 還從 Google Cloud Platform 租用了大量計算資源，特別是 TPU。
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其次是通過優化模型，使得模型在回答問題時使用的 token 數量更少。
這意味著，即使 Anthropic 的輸出速度（tokens per second）較慢，但由於其回答更精煉，完成任務的總時間可能與競爭對手相當甚至更短，從而在一定程度上彌補了速度上的不足。
四、國內網民的態度
除了外媒的點評，國內網民對於 DeepSeek 的「抽水」更是一直沒斷過。
1、「抽水」使用體驗
原因主要有：速度太慢、幻覺問題、服務器繁忙無法使用、和諧問題。
2、轉用其他模型
大模型行業的競爭日益加劇，各家模型迭代層出不窮。
自 R1 發佈後這半年來，GPT-4.5、Gemini 2.5、文心大模型4.5、通義千問3、Claude 4、Grok 4、Kimi K2 相繼發佈。雖然在 5 月，R1 進行了一次重要更新，但 R2 的推出一再被延遲，一次更新似乎並不足以留住用戶轉向新迭代出的其他模型。
3、堅定擁護
也有很多對 DeepSeek 的積極評價，整體評價風向向好。
也有網民指出用開源模型的數據和閉源比不公平，加上 DeepSeek 第三方託管平台多，官方平台網頁的使用量並不能對標模型的能力。
五、最後一句
從上文中可以看到大模型行業在計算資源、商業模式和技術發展之間的複雜平衡。
DeepSeek 選擇了一條獨特的道路：通過犧牲用戶體驗來最大化研發資源，通過開源策略擴大全球影響力。而 Anthropic 則在資源限制下努力優化效率，提供更好的用戶體驗。
Grok4 剛剛推出， GPT5、Gemini3 快要推出的「小道消息」各網瘋傳，大模型行業的競爭愈演愈烈。
價格戰只是表象，真正的較量在於如何在有限資源下實現技術突破，以及如何在商業成功與技術理想之間找到平衡。
>/ 本期作者：Tashi & JackCui
>/ JackCui：AI領域從業者，畢業於東北大學，大廠算法工程師，熱愛技術分享。
