DeepSeek引發的技術地震只是序章。當潮水退去，最終留在舞臺中央的，必是那些完成“價值操作系統”升級的破壁者。

作者|斗斗

出品|產業家

DeepSeek的出現，仿佛在平靜的湖面上投入了一顆石子，激起了層層漣漪，引發了各層技術服務商的廣泛關注與響應。

“原來那些我們比較珍惜、甚至有些不舍得用AI的地方，現在都可以大膽地使用AI了。”合思告訴產業家。

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的熱度，而是一種基于深度思考的技術范式。它以獨特的方式改變了人們對AI的認知：即使在數據資源有限的情況下，依然能夠訓練出高質量的模型；模型蒸餾技術則賦予了小型模型更大的價值，使其能夠發揮出與大型模型相媲美的作用；同時，開源戰略和低價策略更是為AI技術的普惠化鋪平了道路。

這些新變化，讓本次AI技術浪潮比以往更加激烈，也更具影響力。

這種新的技術路徑帶來了截然不同的變化。隨著AI技術的普惠化，企業對融合AI技術的信心大增。SaaS服務商也開始積極拓展更多應用場景，探索AI在更多領域的落地可能。這種技術的普惠化，不僅推動了行業的發展，也讓各層級的技術服務商真正受益，吃到了實實在在的紅利。

阿里云的最新財報也從側面反映了這一趨勢。數據顯示，阿里云實現營收317.42億元，同比增長13%。雖然AI產品的需求與云用量不能直接等同，但阿里在財報會議上提到，客戶對AI相關產品的新需求中，約有60%-70%用于推理。這也證實了低價策略確實激發了市場的一部分需求，增加了對底層云基礎設施的調用量。

然而，盡管DeepSeek的爆火在各行業掀起了一股熱潮，其創新的技術范式和超低價策略對國內TOB廠商和云廠商產生了顯著影響，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，反而是呈現出明顯的分化和階段性特征。

在復雜多變的行業環境中，我們需要撥開云霧，看清本質，深入探究DeepSeek熱潮之下服務商們的真實變化，以及這些變化背后的故事——DeepSeek到底給TO B服務商帶來了什么？中國的TO B產業服務，在DeepSeek的影響下正在發生怎樣的變化？

一、DeepSeek潮水里：

被加速釋放的AI熱情和AI想象力

“銀行復雜文本問答準確率提升至96%，外呼效率提升300%-400%。”“接入DeepSeek后，在智能分析報告生成和圖表可視化的方面，我們的產品比現在市面上大部分自然語言交互式數據分析產品都做得更好。”

無論是前者容聯云AICC3.2版本整合DeepSeek后帶來的數據，還是后者數勢科技接入DeepSeek后的產品優化，都驗證了DeepSeek帶來的AI新技術范式的優異之處。

這一明顯的成果，這也讓客戶側發生了十分明顯的變化。

數勢科技聯合創始人譚李告訴產業家，“很明顯，年后來咨詢的客戶數量，增長了很多”。他提到，連鎖類客戶的需求尤為突出：“過去給每個店長配一個分析師是不可能的，但現在通過數勢科技智能分析平臺SwiftAgent，他們能直接獲取數據洞察并自動生成周報?！?/p>

這種從“集中式人工取數問數”到“民主式智能分析助手”的轉變，正在重塑企業用數的范式。

國際電商SaaS公司AfterShip也在和產業家的溝通中提到：“DeepSeek相比GPT有著1/70的價格，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，激發了公司眾多團隊、個人去實踐和探索更多應用場景的熱情?！?/p>

“目前公司已落地多個AI Agent，如AI Copilot和AI客服，40%以上客服問題由AI處理，準確率超95%，響應時間和滿意度優于人工客服，節省成本且提升服務質量。”AfterShip數據總監Harvey對產業家說。

這一點，也在PaaS層服務商那里，得到了清晰地驗證。

“在大年三十，我們就已經開始嘗試與部署讓DeepSeek開口說話。”聲網告訴產業家，其對話式AI引擎通過640ms超低延時、智能打斷等功能，讓開發者無需二次開發即可實現多模態交互，“客戶對語音互動的需求顯著增加”。

從技術服務商側來看，這種變化意味著垂直賽道的進一步深化以及項目預算門檻的降低。

容聯云對產業家說道，“在DeepSeek出現之前，我們更傾向于使用自己的行業專屬模型+多模型管理，但現在從客戶的應用訴求來看，優先使用以DeepSeek為主的多模型接入+行業專屬模型，優先級發生了變化。”譚李也提到，“以往調用大模型的一大筆成本是阻礙客戶大規模推廣Data Agent的一道門檻，現在客戶和我們共同的目標是如何讓越來越多的人使用SwiftAgent來提升工作效率。”

從客戶層面的積極性增加，到應用層的爆發，無一不在增加底層云基礎設施的調用量。而大廠云無疑成為了這波技術狂潮最大地承接者。

從各大云基礎設施服務商的動作來看，策略也各不相同。

騰訊云采取雙線推進的策略，一方面通過API接口調用云與模型直接部署元寶、微信，另一方面將微信生態中的搜一搜、公眾號、視頻號作為DeepSeek落地的核心場景，實現了產品之間的高效協同。

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，實現了快速落地，為用戶在搜索等場景中融入了更強大的AI能力。

與騰訊云和百度智能云不同，阿里云對DeepSeek的接入則主要聚焦于自己的主營業務側產品，如阿里的1688、釘釘、阿里云相繼接入DeepSeek，給自研的大模型產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，既積極引入外部優質模型，又注重自身技術體系的協同發展。

近日阿里Qwen團隊發布新推模型QwQ，稱會展示完整的思維鏈，也確定了上述猜想。

字節的接入策略與阿里有相似之處，最近被曝出豆包小范圍測試深度思考模型，接入的并不是DeepSeek，可見其也是注重自身技術體系的協同發展。

總體而言，從應用層技術服務商們的接入動作來看，AI技術正在從通用能力向行業Know-How滲透；而騰訊的生態綁定（微信）、百度的入口整合（搜索）、阿里的業務協同（1688/釘釘），反映出云廠商正通過差異化定位將AI能力轉化為自身生態護城河，而DeepSeek暫時成為其補齊短板的戰略資源。

二、2025年

被重構的AITO B服務鏈條

DeepSeek引發的技術普惠浪潮，正在悄然重構TO B服務的價值鏈條。

當銀行外呼效率因AI介入提升300%-400%時，傳統行業對AI的認知已從“試水工具”轉向“效率引擎”。

這種轉變催生了服務商角色的進化——不再滿足于單純部署AI模型，而是將通用模型適配至風控、客服、數據分析等垂直場景。

數勢科技的SwiftAgent產品便是典型代表，面向企業“剛需”的寫報告場景，使用者可直接上傳歷史報告模板，SwiftAgent能夠自動基于最新數據生成符合企業偏好的深度報告。“過去需要數據科學家做的歸因分析和異常下鉆，現在一線業務人員就能完成?！弊T李表示。

在技術門檻持續降低的背景下，服務商的競爭焦點也從“誰能提供AI能力”轉向“誰能更懂行業痛點”。

這種深度滲透的趨勢，與多模態交互的爆發形成共振。正如聲網基于底層音視頻技術，從技術底層優化解決方案，將DeepSeek的語音生成與實時音視頻技術融合。

值得關注的是，AI正從輔助工具升級為“決策執行者”。例如，容聯云旗下數據智能平臺諸葛io通過全鏈路數據采集，優化營銷效率等核心指標；數勢科技SwiftAgent實現從數據分析到策略建議的高效閉環，并對接企業的IM系統實現即時通知與反饋。

而站在浪潮之巔的云廠商們，已悄然展開生態卡位戰。騰訊云將DeepSeek深度植入微信生態，讓搜一搜的答案推薦、視頻號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升級；阿里云在釘釘智能辦公套件中嵌入多模態能力，使工作匯報自動轉化為可視化看板。

這些差異化路徑背后，藏著同一個邏輯：云服務的戰場已從基礎設施層躍升至應用生態層，誰能將AI能力與場景流量深度耦合，誰就能在客戶心智中筑起護城河。

狂歡之下，暗礁也在隱現。當阿里云財報揭示AI推理需求激增時，鮮少人注意到底層算力成本正隨模型微調需求攀升——低價策略撬動的市場，也可能反噬利潤空間。

更棘手的挑戰來自數據安全的灰色地帶：某醫療企業混合部署自研模型與DeepSeek時，因患者數據脫敏不徹底引發合規爭議，這類案例正倒逼服務商重建技術倫理框架。

而字節跳動自研“深度思考模型”的舉動，則暴露出頭部企業對技術依賴的警覺——當AI能力日趨同質化，真正的護城河或許不在技術本身，而在誰能更快將行業Know-How沉淀為智能資產。

這場由DeepSeek點燃的技術革命，終將走向價值深水區。服務商們逐漸意識到，AI普惠不是終點而是起點。

當技術民主化消除準入壁壘后，決勝關鍵已轉向如何用AI重構生產流程、如何將碎片化場景串聯為生態閉環。正如跨境電商企業借助模板化AI客服實現全球市場快速復制，或制造企業通過低代碼平臺將質檢模型落地為標準化模塊，技術浪潮的最終指向，是一場悄無聲息卻影響深遠的產業智能化遷徙。

三、去偽存真的AI后序：

誰會留在舞臺中央？

開源技術的普及與DeepSeek的超低價策略看似掃清了AI落地的經濟門檻，但產業實踐揭示出更深層的矛盾，那就是價格門檻的突破并未消除產業深水區的暗礁，反而讓長期被忽視的短板加速浮出水面。

當技術狂歡退潮，產業界正在形成新共識，即大模型突破的是技術天花板，而商業價值的釋放仍需穿越"工程化鴻溝"和"場景化深水區"。

這一點在企業客戶側也有所體現。

“以前客戶見面就問‘你們用的是什么模型’，現在第一句話變成‘能幫我降本多少’。”某SaaS企業銷售總監的觀察，印證了客戶需求的轉變。

這種分化背后，反映出產業對技術落地的務實需求——低價僅是起點，真正的競爭在于能否解決實際場景中的“水土不服”。就像買了輛特斯拉，但村里沒充電樁技術再牛，配套跟不上也白搭。

當技術觸達率快速攀升時，未被狂歡掩蓋的真實困境正在悄然醞釀。畢竟，把AI技術變成實際可用的系統，中間還有各種麻煩事，不是價格低就能解決的。

面對洶涌的技術浪潮與復雜的落地困境，產業界正在形成新的突圍共識——AI價值的釋放不再依賴單一技術突破，而是需要構建“技術-工程-場景”三位一體的新型基礎設施體系。

這一共識的形成，標志著AI產業從單純的技術追求，轉向了更為務實的應用與價值實現。在這個過程中，數據治理、算力重構和模型演進成為了關鍵的三個環節。

過去，數據的收集和存儲更多是無序和粗放的，就像原始的原料開采，只注重數量而忽視了質量。如今，隨著AI技術的深入應用，數據治理已經轉向精細化管理，通過先進的技術和嚴格的標準，對數據進行清洗、分類和標注，使其成為高質量的“精煉產品”。

算力重構也在經歷著從“軍備競賽”到“精準調度”的轉型。

過去，算力的提升往往依賴于硬件的堆砌，企業之間展開了激烈的“軍備競賽”，追求更高的計算能力。然而，這種模式不僅成本高昂，而且效率低下?，F在，隨著算力調度技術的發展，企業開始注重算力的精準分配和高效利用。

模型演進則從“參數崇拜”到“價值錨定”的覺醒。

過去，模型的性能往往被簡單地等同于參數規模，企業之間展開了對參數數量的盲目追求。然而，這種“參數崇拜”并沒有帶來預期的性能提升，反而導致了資源的浪費?，F在，企業開始更加注重模型的實際應用價值，通過優化模型結構和算法，提高模型的效率和準確性。

DeepSeek技術的突破就是一個典型例子，通過獨創的DeepSeekMoE架構和MLA機制，該模型以較低的實際開發成本，實現了訓練效率的巨大提升、訓練成本較較其他模型也大幅降低。這種轉變不僅降低了開發成本，還提高了模型的實用性和競爭力。

當技術民主化進程完成時，真正的競爭才剛剛開始。未來的贏家不是最會訓練模型的企業，而是最懂如何將AI原子嵌入業務DNA的組織。在這個過程中，企業需要構建“技術-工程-場景”三位一體的新型基礎設施體系，實現技術與業務的深度融合。

在這場靜悄悄的產業革命中，DeepSeek引發的技術地震只是序章。當潮水退去，最終留在舞臺中央的，必是那些完成“價值操作系統”升級的破壁者。