“豆包”和“DeepSeek”(文中均指代應(yīng)用)演繹了兩個充滿戲劇性的故事。
豆包是含著“金湯匙”出生的貴族,被家族上下寄予厚望。背靠字節(jié)雄厚的人力、資源和流量,成長為了“2024年國內(nèi)用戶量最大的AI應(yīng)用”。
按照豆包的“養(yǎng)成計劃表”,7000多萬的月活還只是開始,今年MAU的目標是2-3億,沖刺去年底ChatGPT的水平。
美好的計劃被跑出來的“黑馬”所打破,伴隨著高漲的科技情緒,DeepSeek短暫地成為了春節(jié)期間的“國民App”。
“超越”以肉眼可見的速度具象化。據(jù)QuestMobile數(shù)據(jù)顯示,1月28日,DeepSeek日活躍用戶數(shù)首次超過豆包。隨后7天狂攬1億用戶,甚至超過ChatGPT的用戶增長速度,成為史上用戶數(shù)增長最快的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品。
另據(jù)央視財經(jīng),近期DeepSeek訪問使用量急速上升,已經(jīng)成為目前最快突破3000萬日活躍用戶量的應(yīng)用程序。
需要特別強調(diào)的是,DeepSeek應(yīng)用爆發(fā)完全屬于自然增長,官方?jīng)]有進行任何投流或營銷動作。而豆包依靠壟斷式投流,已經(jīng)在市場跑了將近半年。如今,本來在C端AI應(yīng)用市場上穩(wěn)操勝券的豆包,有了新的對手,一切發(fā)生得始料未及。
DeepSeek成為了攪動市場的“鯰魚”,給去年即將固化的格局帶來了些許松動。
“All in”“不計投入”和“重視人才密度”,從某種程度上看,字節(jié)和深度求索公司在AI上有著相似的執(zhí)念和追求。但結(jié)果是,字節(jié)仍困在績效主義漩渦中,而深度求索則真正做到了“跳出大廠射程”。
正如《為什么偉大不能被計劃》一書中所提到,若想實現(xiàn)更多所謂的豐功偉業(yè),目標往往會成為絆腳石,比如與探索發(fā)現(xiàn)、創(chuàng)造力、發(fā)明或創(chuàng)新有關(guān)的目標。
“當最偉大的成就被設(shè)定為目標時,其實現(xiàn)的可能性就近乎渺茫了。”
無心插柳柳成蔭
在很多公開采訪中,深度求索都在向外界傳遞一個觀念:專注探索研究,目標指向AGI。
國內(nèi)標榜自己為AGI布道士不在少數(shù),這也一度叩開了投資者的大門。
大廠為了防御,把雞蛋放在了不同的籃子里。其他入場玩家迫于生存和融資壓力,也不得不把精力留在了應(yīng)用、To B等方向上。而深度求索在其中是一個另類,從最初的DeepSeek Coder代碼大模型到R1推理模型,其方向一直在底層通用大模型能力上做突破。
光子星球了解到,在DeepSeek -R1誕生前,除了部分大廠外,絕大部分AI創(chuàng)業(yè)公司已經(jīng)完全放棄了模型訓練。
基礎(chǔ)的模型訓練猶如無底洞,真金白銀砸進去也看不到質(zhì)的提升。“套殼”和“粉飾”或許才是國內(nèi)大模型的真相。據(jù)某知情人士表示,某AI六小虎在去年年初才開始自己訓練大模型,但這絲毫不影響追趕GPT-o1的熱潮。
在基礎(chǔ)大模型之外,大致可以分為兩派,即To B 和To C。去年,C端AI應(yīng)用打得火熱,以字節(jié)豆包和月之暗面Kimi為首展開了幾波線上、線下獲客營銷大戰(zhàn)。初期,大廠和創(chuàng)業(yè)公司紛紛下場互不相讓。但到后期,以用戶量、日活為參考指標拉開了梯隊,彼時強勁的選手只剩下了豆包、Kimi和文小言。
盡管投流營銷備受詬病,但在功能和產(chǎn)品體驗未能拉開明顯差距的前提下,豆包和Kimi還是選擇了用真金白銀換用戶增長。
于無形中誕生了一種潛規(guī)則:投流力度與日、月活呈正比。AI產(chǎn)品榜數(shù)據(jù)顯示,截至去年12月份,豆包月活7116萬,Kimi月活1669萬。
DeepSeek的橫空出世打破了上述邏輯,用一次智能升級驅(qū)動產(chǎn)品升級。在推理模型的加持下,DeepSeek的生成效果與同期競品有了明顯的提升,脫離了爬蟲和網(wǎng)頁檢索邏輯,真正完成了“拆解-思考-推理-生成”的閉環(huán)。這就是DeepSeek連續(xù)“服務(wù)器繁忙”,但依然有大批用戶愿意等待的原因,此外亦提供了市場上用戶稀缺的價值。
在沒有投流的前提下,DeepSeek僅上線一個月日活就超過3000萬,這是豆包瘋狂推廣一年都未曾達到的成績。
沒有過多的優(yōu)化、UI設(shè)計和功能聚合,僅僅是升級新模型能力后順便上線的一款應(yīng)用,卻達成了意想不到的效果。
不排除有其他的因素放大了對DeepSeek的關(guān)注,但至少在AI時代證明了,投流獲客邏輯不是萬能的。一款能滿足用戶需求的AI產(chǎn)品,依然能夠?qū)崿F(xiàn)逆襲。
必選題和可選題
AI應(yīng)用這道考題,深度求索和字節(jié)從一開始就出現(xiàn)了分歧。對前者而言是可選題,后者則是必選題。
面對潑天的流量,深度求索有兩種選擇。
一種是借著這股東風,順勢向C端方向轉(zhuǎn)型,后期持續(xù)在該方向上投入資源。另一種是保持最小投入,像通義誕生初期一樣,把應(yīng)用產(chǎn)品作為大模型突破的副產(chǎn)品和展示窗口,主線仍保持不變。
從現(xiàn)在來看,深度求索對流量更多表現(xiàn)為謹慎和放棄。
在流量巔峰時期,其主動進行了鎖區(qū),禁止海外非中國用戶注冊和使用。此外,面對服務(wù)器資源緊張的情況,也沒有選擇擴容,而是暫停了API服務(wù)充值,F(xiàn)在打開應(yīng)用,深度推理功能使用次數(shù)超過三次以上,顯示服務(wù)器繁忙已是家常便飯。
接近DeepSeek的相關(guān)人士也告訴我們,深度求索的目標感一直很強,對做一款應(yīng)用沒有太大興趣,未來的方向可能還是在大模型和開源上。
回到豆包,情況則大相徑庭。字節(jié)本身就是C端屬性很強的公司,豆包作為Flow部門主推的應(yīng)用產(chǎn)品,前期投入已經(jīng)消耗巨大,再加上投流和拉指標,沉沒成本可見一斑。和DeepSeek角色不同,字節(jié)有火山引擎云和Agent平臺,無需靠豆包來證明模型能力。
傳統(tǒng)的搜索引擎正在被拋棄,AI搜索和Agent未來將一步步取而代之。字節(jié)等大廠都在試圖創(chuàng)造新的流量入口,豆包現(xiàn)在更像是各類AI功能的集合體。一方面梳理了各類零散的AI應(yīng)用,另一方面也在為打通軟硬件、內(nèi)外部體系做準備。未來的理想狀態(tài)是,用戶只需要一個對話框就能喚起功能,實現(xiàn)需求。上個時代,搜索引擎,如百度、谷歌掌握了話語權(quán),而現(xiàn)在一切尚未可知。
流量就像潮汐一般,漲落是常態(tài),DeepSeek這波亦是如此。
坦白來講,DeepSeek現(xiàn)在的用戶體驗并不是很好,跟成熟的豆包仍有一定距離。DeepSeek賦予的推理能力優(yōu)勢是暫時,開源和公開技術(shù)報告的背景下,字節(jié)產(chǎn)品化能力依舊能發(fā)揮作用,追平只是時間問題。
DeepSeek爆火或許是新的思考時機,比如投流與用戶之間的關(guān)系,模型能力與用戶之間的關(guān)系以及產(chǎn)品體驗與模型能力優(yōu)化的平衡等等。
在字節(jié)剛結(jié)束的全員會上,反思已經(jīng)開始。
據(jù)晚點報道,字節(jié)CEO梁汝波提出,2025年將不再把豆包DAU作為具體目標,轉(zhuǎn)而將重點放在追求“智能”上限上。
“不忽略關(guān)鍵技術(shù)節(jié)點,把智能本身作為最重要的目標,可以激發(fā)更多嘗試。”
“大力出奇跡”的AB面
“用于判斷我們是否朝著正確方向前進的衡量標準,往往具有欺騙性,因為它阻礙了發(fā)掘必不可少的踏腳石。”
當站在企業(yè)文化維度審視字節(jié)和DeepSeek,他們就如同一枚硬幣的正反兩面,像又不像,在兩套標準體系中奔向了不同方向。
擁抱AGI,探索未來世界,兩家公司都抱有同樣的決心。面對著充滿不確定性的AI道路,抱持了不計成本、完全投入的心態(tài),成為了行業(yè)中少有的“大力出奇跡”的范本。
但有意思的是,Scaling Law出現(xiàn)了A、B面。
在媒體報道中有一個細節(jié),梁文鋒和張一鳴在招聘時,會主動去接觸尚在高校的研究生和博士生,并和其一起探討論文研究中的細節(jié)。
落在候選人標準上,梁文鋒和幻方一以貫之,“看能力,而不是看經(jīng)驗”,核心技術(shù)崗,基本以應(yīng)屆和畢業(yè)一兩年的人為主。被問及大模型找人的必要條件時,梁文鋒給出的回答是“熱愛和扎實的基礎(chǔ)能力”。
據(jù)說,DeepSeek內(nèi)部有一個不成文的用人規(guī)則:工作經(jīng)驗超過8年,直接pass;超過5年,需要特別出色才能入選。
字節(jié)則心口不一,熱衷于花大價錢挖掘行業(yè)中的高P。去年,字節(jié)連續(xù)出手,將Google 原VideoPoet項目負責人蔣路,零一萬物黃文灝,和阿里通義大模型原技術(shù)負責人周暢收入麾下。
一位曾在大廠體系內(nèi)任職的人員告訴我們,大廠的機制最終阻礙了創(chuàng)新。
字節(jié)等大模型團隊身負OKR,評判大模型效果的指標不是達到何種性能或在推理效果,而是能為多少個內(nèi)部產(chǎn)品賦能,以及產(chǎn)生多少用戶量。AGI的遠大夢想在實際落地中顯得不堪一擊,這就導(dǎo)致很多時候越努力,越偏離航向。
深度求索通過頂會論文數(shù)量、獲獎級別、競賽級別等近乎苛刻的標準來篩選人才,雖然團隊規(guī)模不大,但保證了人才質(zhì)量。
高P華麗的履歷卻成為了漂浮在大廠上方的光環(huán)。
上述人員表示,“大廠在大模型上的投入可能比不上創(chuàng)業(yè)團隊”。
大廠動輒上百號人,看上去數(shù)量十分龐大,但比較分散,落實到具體產(chǎn)品和業(yè)務(wù)條線錯綜復(fù)雜。由于業(yè)務(wù)分支過多,聚焦到某個核心環(huán)節(jié)可能只有十幾號人,在這個維度,大廠的投入反而是不足的。
而所謂的大牛和高P,承擔的角色更接近“指揮家”。“他們并不會實際參與到訓練過程,親自上手調(diào)參,僅在訓練思路上給一些指導(dǎo)性意見”。
DeepSeek和豆包只撕開了創(chuàng)新困境的冰山一角。
從去年到現(xiàn)在,AI公司在努力跳出大廠射程,而大廠在試圖打碎自身的禁錮,最終或許在深度求索身上看到了希望的影子。
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