DeepSeek狂飙3000万日活 运营商、手机厂抢着用
创始人
2025-02-13 11:39:59

《DeepSeek日活狂飙3000万:运营商与手机厂争抢背后》

DeepSeek实现了日活狂飙3000万的瞩目成绩。这一成果让其成为运营商和手机厂竞相争抢的对象。从运营商角度来看,DeepSeek的高日活意味着庞大的流量入口和潜在的增值业务机会,能助力其在竞争激烈的市场中拓展业务版图。对于手机厂而言,与DeepSeek合作可以提升产品的竞争力,为用户提供更优质、智能的交互体验,满足用户日益增长的智能化需求,这也是在智能手机市场脱颖而出的关键因素之一。


近期DeepSeek访问使用量急速上升,已经成为目前最快突破3000万日活跃用户量的应用程序。

记者从工业和信息化部了解到,三家基础电信企业已全面接入国产开源大模型DeepSeek。接入后,到底能干些什么?

中国电信旗下的天翼云是国内首家实现DeepSeek国产化推理落地的运营商级云平台中心。这个视频会议系统接入DeepSeek后,可以把会议内容,包括参会人员的语音发言、演示的PPT内容同步形成会议纪要并归纳总结成条理清晰的摘要。

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天翼云科技有限公司首席研发专家 林炳怀:DeepSeek爆发的形势下,我们具有非常独特的优势。我们的算力遍布全国,很多用户可以就近使用我们的算力,达到非常低时延的响应。

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中国移动的云平台针对热门的DeepSeek-R1模型特别定制了专属算力方案,为互联网企业创新与高校科研提供了高性价比的算力支持和开发环境。

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中国移动云能力中心副总经理 孙少陵:DeepSeek的模型,它可以通过我们的“算网大脑”,把它自动化部署在我们的算力基础上,把我们的建设运营和运维的成本降低,最终实际上给用户带来的好处是它服务成本会下降。

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在中国联通的云平台上,记者看到编程助手依靠一句中文指令,就能快速生成出十几行代码,而DeepSeek模型还能对生成的代码作出详细解释和优化。

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联通数字科技有限公司云计算事业部副总经理 冯强:DeepSeek的开源对于整个AI的产业生态来讲是一个格局的变化,我们也是强化自主可控能力提升。

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专家指出,电信运营商接入DeepSeek,将充分利用自身强大的网络基础设施和海量用户数据,深度挖掘DeepSeek大模型的潜力,为用户提供更丰富的智能应用场景,推动整个通信产业的智能化升级。

终端厂商加速适配DeepSeek

除了运营商的云平台外,手机、PC等终端厂商也在积极拥抱DeepSeek,一些地方政府也开始在政务系统部署DeepSeek。

这是首款搭载DeepSeek模型的安卓手机。技术人员介绍,除了AI任务处理效率大幅提高以外,接入DeepSeek后还将为用户带来深度思考、个性化服务等更加智能化的交互体验。

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荣耀AI专家 白晨:接入DeepSeek以后,我们同比之前AI回答的准确率上,整体平均提升了15%。在一些特定的案例下,提升幅度更大,有85%准确率的提升。

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手机用户 杨映华:我觉得是非常好的,可以一步直达直接对话,流畅性也是很高的,对于生活帮助也是非常方便的。

业内人士表示,DeepSeek的开源模式大幅降低了人工智能进入各行业的门槛,相关的政府和企业级应用有望出现裂变式增长。

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联想百应总经理 魏东:开年我们和DeepSeek深度合作,首先开发出了基于DeepSeek等技术的一体机,政府、制造行业、医疗行业、教育行业等都在和我们沟通,大家还都希望能再做一些本地的部署。

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据了解,深圳龙岗区政务服务和数据管理局已经在政务外网部署上线了Deepseek-R1全尺寸模型,成为广东首个在政务信创环境下部署该模型的政府部门单位。目前,DeepSeek模型的能力已向龙岗区各部门开放。

DeepSeek推动芯片、智算中心转型升级

DeepSeek之所以受到业内的追捧,主要在于其创新的算法和高性价比。

它不仅优化了计算资源的使用,还为国产芯片的发展带来了新的契机,推动行业向高效和绿色方向迈进。

专家指出,DeepSeek最大的优势就是性价比高。作为一个超级智能“大脑”,它不仅聪明,而且用起来还很划算。

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赛迪顾问人工智能与大数据研究中心分析师 白润轩:大模型成本降低对整个行业的影响还是挺大的,芯片需求会发生变化。DeepSeek的高效算法降低了对高端GPU(图形处理器)的依赖,像英伟达这样的传统芯片厂商可能会面临一些市场压力。但同时,国产芯片在定制化场景中将会迎来新的机遇。

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DeepSeek大幅降低了大模型训练成本,大模型训练不再需要那么多的高端芯片和数据中心,相关行业是否会面临一定的挑战呢?专家告诉记者,短期内,部分云服务商可能会因为模型轻量化出现算力过剩的情况,但长期来看,AI应用的普及,会推动智算中心向“高效+绿色”方向升级。

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赛迪顾问人工智能与大数据研究中心分析师 白润轩:未来,云服务商会把更多算力下沉到边缘节点,以支持低延迟的实时AI应用,比如自动驾驶、工业机器人。服务模式也会创新,从“算力租赁”转向“AI能力即服务”。比如运营商可能会提供预训练模型微调、行业知识库集成这些增值服务。

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