幾個月前，當DeepSeek橫空出世、席卷全球時，曾引發行業歡呼雀躍。但數月過去，“DeepSeek熱潮已過”的聲音在國內外蔓延。關注其近期表現，或許能讓我們深入理解中國大語言模型（LLM）存在的機遇和挑戰。

月初，Semianalysis發布研究報告顯示，DeepSeek R1推出后，平臺流量份額曾達7.5%的峰值，此后一路下滑至3%；與2月相比，其官網流量下跌29%，而同期ChatGPT流量增長40.6%。

不過，在流量數據的表面波動背后另有一層圖景。據QuestMobile數據，截至5月，DeepSeek移動端月活躍用戶仍達1.69億（3月為1.94億），雖減少2500萬，但仍是用戶量最多的AI工具平臺，領先于字節跳動豆包、騰訊元寶等產品。

更關鍵的是，360集團創始人周鴻祎指出，DeepSeek官網流量下滑源于其未在C端流量上投入精力，創始人梁文鋒將精力始終放在AGI（通用人工智能）和底層大模型研發上，而非追求日活、融資等短期指標。

周鴻祎進一步解釋稱，DeepSeek的真正影響力體現在第三方生態中：在火山云、阿里云、騰訊云及英偉達云等平臺上，其大模型的使用流量持續高企。眾多國內企業（包括360的智能體基座模型）均基于DeepSeek改造，它更像“武器裝備供應商”，而非單純的C端產品，因此不能僅以官網流量評判其價值。

東南亞市場的機遇與挑戰

作為中國LLM出海的重要陣地，東南亞對DeepSeek的態度頗具代表性。

新加坡數碼發展及新聞部部長楊莉明（Josephine Teo）明確表示，新加坡歡迎像DeepSeek這樣的低成本模型，因為目前一些較小的國家和企業都在探尋如何從人工智能中獲益，同時又要避開高昂的費用。她說：“從降低成本的角度來看，像DeepSeek這樣的創新是非常受歡迎的。”

這一態度與DeepSeek的技術特性密切相關。今年早些時候，DeepSeek曾引發美國金融市場萬億美元拋售潮，它證明了性能與尖端模型相當、訓練資源大幅減少的可能性，即便美國科技巨頭已從波動中復蘇，微軟、亞馬遜等仍在重新評估數據中心支出。對資源有限的東南亞而言，高性價比模型無疑具有吸引力。

楊莉明澄清，新加坡并未在本國人工智能發展計劃中使用DeepSeek技術，但她指出，新技術順應全球需求是一種更廣泛的趨勢，而DeepSeek正是趨勢的一部分。

楊莉明還強調：“那些主要基于西方語料庫、或許主要以英語訓練的大型語言模型，在東南亞語境下使用會遇到困難。”畢竟，僅以英語訓練的人工智能無法滿足新加坡以及周邊國家的需求，要知道東南亞地區有著數百種不同語言。

在楊莉明看來，中國為人工智能的應用提供了范例。她表示：“我們注意到，中國的產業基礎廣泛且深厚，其人工智能的應用值得關注和借鑒。”

融資暴跌下的殘酷現實

無論如何，DeepSeek在東南亞的發展始終受限于當地AI市場整體環境的制約，這既是DeepSeek全球困局的縮影，也是中國AI大模型出海所面臨的共同問題。

美國CNBC援引Tracxn數據顯示，2022至2024年間，流入東南亞科技公司的風險投資驟降79%，行業前景被看淡。AC風投管理合伙人Helen Wong雖說已見復蘇跡象，優秀公司仍能融資，但行業討論中有很濃的危機感。他認為，從全球角度看東南亞AI發展明顯滯后，亟需追趕成熟市場。

在嚴寒大環境下，投資者態度更顯謹慎：

Ryze Labs管理合伙人Matthew Graham認為，高度差異化的構想有機會成長為十億美元企業，但當地LLM需擺脫“跟風模仿”的局限；

Granite Asia高級管理合伙人符績勛指出，東南亞對新技術接納滯后，但DeepSeek為當地開發更多AI應用提供了可能，不過其投資仍需等待人才與市場接受度的交匯點；他同時警示，傳統企業正被自身模式拖累，面臨原生AI企業的顛覆風險，面對AI，傳統企業正變得越來越傳統；

淡馬錫孫仁勇則強調，技術成本下降后，投資應聚焦“瓶頸問題”（如智能體所需的容器化、持久內存等基礎能力），解決這類獨特瓶頸的企業才是投資重點。

雖然投資人的觀點只是一家之見，但對于想進入東南亞的中國AI及其他科技企業而言，值得參考。

中國LLM出海的集體探索

盡管有政策歡迎和技術潛力，到目前為止，DeepSeek在東南亞的滲透仍然有限。只有馬來西亞完成DeepSeek全國性部署（基于華為昇騰的主權AI生態），其他國家的市場仍然緊閉。分析師早在2月就指出，DeepSeek服務不成熟、安全與法律顧慮未解決，到了今天，這些問題仍在制約DeepSeek發展。

從競爭格局看，ChatGPT、谷歌Gemini等大模型才是東南亞市場主導者。2025年6月數據顯示，ChatGPT在生成式AI領域全球流量份額達78.9%，而DeepSeek在東南亞僅占27%。

中國其他LLM的出海也處于“試水”階段：豆包未推出東南亞專屬版本，但支持印尼語、馬來語等主要語言；Kimi未大規模投放本地化產品，僅以語言能力支持當地營銷活動。

此外，DeepSeek在國內的熱度回落也折射出共性問題：同類產品過多、同質化嚴重，熱潮后回歸常態符合。這一現象啟示所有企業，中國LLM出海不能僅靠“新鮮感”，需在本地化、場景深耕上形成差異化優勢。

總結來看，DeepSeek的流量波動與其說是“熱潮褪去”，不如說是從“爆發期”進入“沉淀期”，它的價值更多體現在底層技術輸出，而非C端流量數字。同時雖然DeepSeek熱度回落，但它仍是中國AI市場的重要力量，至于未來DeepSeek能在國際市場（包括“家門口”的東南亞市場）走多遠，可能還需仰賴國家整體軟硬實力的提升。（小刀）