DeepSeek到底給中國TO B服務(wù)帶來了什么

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

　　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。它以獨特的方式改變了人們對AI的認知：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值，使其能夠發(fā)揮出與大型模型相媲美的作用;同時，開源戰(zhàn)略和低價策略更是為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，不僅推動了行業(yè)的發(fā)展，也讓各層級的技術(shù)服務(wù)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(cè)面反映了這一趨勢。數(shù)據(jù)顯示，阿里云實現(xiàn)營收317.42億元，同比增長13%。雖然AI產(chǎn)品的需求與云用量不能直接等同，但阿里在財報會議上提到，客戶對AI相關(guān)產(chǎn)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(fā)了市場的一部分需求，增加了對底層云基礎(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)范式和超低價策略對國內(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%。”“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(chǎn)品比現(xiàn)在市面上大部分自然語言交互式數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品都做得更好。”

　　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)勢科技接入DeepSeek后的產(chǎn)品優(yōu)化，都驗證了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(xiàn)在通過數(shù)勢科技智能分析平臺SwiftAgent，他們能直接獲取數(shù)據(jù)洞察并自動生成周報。”

　　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)了公司眾多團隊、個人去實踐和探索更多應(yīng)用場景的熱情。”

　　“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(zhǔn)確率超95%，響應(yīng)時間和滿意度優(yōu)于人工客服，節(jié)省成本且提升服務(wù)質(zhì)量。”AfterShip 數(shù)據(jù)總監(jiān) Harvey 對產(chǎn)業(yè)家說。

　　這一點，也在PaaS層服務(wù)商那里，得到了清晰地驗證。

　　“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，其對話式AI引擎通過640ms超低延時、智能打斷等功能，讓開發(fā)者無需二次開發(fā)即可實現(xiàn)多模態(tài)交互，“客戶對語音互動的需求顯著增加”。

　　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一步深化以及項目預(yù)算門檻的降低。

　　容聯(lián)云對產(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)先級發(fā)生了變化。”譚李也提到，“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。”

　　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(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、視頻號作為DeepSeek落地的核心場景，實現(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，實現(xiàn)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(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，既積極引入外部優(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團隊發(fā)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(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)護城河，而DeepSeek暫時成為其補齊短板的戰(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)的價值鏈條。

　　當(dāng)銀行外呼效率因AI介入提升300%-400%時，傳統(tǒng)行業(yè)對AI的認知已從“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)分析等垂直場景。

　　數(shù)勢科技的SwiftAgent產(chǎn)品便是典型代表，面向企業(yè)“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(shù)據(jù)生成符合企業(yè)偏好的深度報告。“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。”譚李表示。

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

　　這種深度滲透的趨勢，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的語音生成與實時音視頻技術(shù)融合。

　　值得關(guān)注的是，AI正從輔助工具升級為“決策執(zhí)行者”。例如，容聯(lián)云旗下數(shù)據(jù)智能平臺諸葛io通過全鏈路數(shù)據(jù)采集，優(yōu)化營銷效率等核心指標(biāo);數(shù)勢科技SwiftAgent實現(xiàn)從數(shù)據(jù)分析到策略建議的高效閉環(huán)，并對接企業(yè)的IM系統(tǒng)實現(xiàn)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(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(tài)能力，使工作匯報自動轉(zhuǎn)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(wù)的戰(zhàn)場已從基礎(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(xiàn)。當(dāng)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(diào)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(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，因患者數(shù)據(jù)脫敏不徹底引發(fā)合規(guī)爭議，這類案例正倒逼服務(wù)商重建技術(shù)倫理框架。

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

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

　　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客服實現(xiàn)全球市場快速復(fù)制，或制造企業(yè)通過低代碼平臺將質(zhì)檢模型落地為標(biāo)準(zhǔn)化模塊，技術(shù)浪潮的最終指向，是一場悄無聲息卻影響深遠的產(chǎn)業(yè)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(shù)的普及與DeepSeek的超低價策略看似掃清了AI落地的經(jīng)濟門檻，但產(chǎn)業(yè)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(chǎn)業(yè)深水區(qū)的暗礁，反而讓長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，即大模型突破的是技術(shù)天花板，而商業(yè)價值的釋放仍需穿越"工程化鴻溝"和"場景化深水區(qū)"。

　　這一點在企業(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’。”某SaaS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)對技術(shù)落地的務(wù)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(shù)再牛，配套跟不上也白搭。

　　當(dāng)技術(shù)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(shù)變成實際可用的系統(tǒng)，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(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——AI價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-場景”三位一體的新型基礎(chǔ)設(shè)施體系。

　　這一共識的形成，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)實的應(yīng)用與價值實現(xiàn)。在這個過程中，數(shù)據(jù)治理、算力重構(gòu)和模型演進成為了關(guān)鍵的三個環(huán)節(jié)。

　　過去，數(shù)據(jù)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(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)向精細化管理，通過先進的技術(shù)和嚴格的標(biāo)準(zhǔn)，對數(shù)據(jù)進行清洗、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。現(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。

　　模型演進則從“參數(shù)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(shù)規(guī)模，企業(yè)之間展開了對參數(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�，F(xiàn)在，企業(yè)開始更加注重模型的實際應(yīng)用價值，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)的突破就是一個典型例子，通過獨創(chuàng)的DeepSeekMoE架構(gòu)和MLA機制，該模型以較低的實際開發(fā)成本，實現(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，還提高了模型的實用性和競爭力。

　　當(dāng)技術(shù)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(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。在這個過程中，企業(yè)需要構(gòu)建“技術(shù)-工程-場景”三位一體的新型基礎(chǔ)設(shè)施體系，實現(xiàn)技術(shù)與業(yè)務(wù)的深度融合。

　　在這場靜悄悄的產(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，最終留在舞臺中央的，必是那些完成“價值操作系統(tǒng)”升級的破壁者。