DeepSeek应用强势登顶美国与中国应用商店，挑战OpenAI市场地位

在人工智能技术迅速发展的当下，DeepSeek应用的异军突起引起了广泛关注。据广州日报消息，1月27日，DeepSeek在苹果美区应用商店的免费APP下载排行榜上获得第一名，成功超越了广受欢迎的ChatGPT。DeepSeek同日也在苹果中国区的应用商店中登顶，成为中国区最受欢迎的免费应用。如此强劲的市场表现，不禁让人开始探讨DeepSeek背后的成功因素及其可能引发的行业变革。

DeepSeek的成功可以归结为两大核心因素：性能卓越与成本低廉。根据萨摩耶云科技集团首席经济学家郑磊的分析，DeepSeek在后训练阶段充分利用了强化学习技术。与传统方法相比，这一创新使得DeepSeek能够在极少的标注数据情况下，增强模型的推理能力。这样的技术突破引起了科技界的极大关注，同时也激发了投资界对其商业前景的高度认可。

DeepSeek的成本优势同样不可忽视。据悉，DeepSeek R1的预训练费用仅为557.6万美元，这一数额仅为OpenAI GPT-4o训练成本的不到十分之一。这一明显的成本差距使得DeepSeek在市场竞争中具备了显著的优势。值得一提的是，DeepSeek公布的API定价非常具有吸引力，设置为每百万输入tokens 1元（缓存命中）/4元（缓存未命中），而每百万输出tokens则为16元。显然，这样的收费标准大约是OpenAI同类服务运行成本的三十分之一，使得DeepSeek被誉为AI界的“拼多多”。

从市场反馈来看，DeepSeek的性价比吸引了大量企业及个人用户的青睐。北京社科院副研究员王鹏表示，DeepSeek以其低成本及高性能的AI模型，正在引领市场的变革，进而促使许多企业开始青睐于使用其产品和服务。郑磊也指出，DeepSeek对人工智能模型的硬件市场产生了深远影响，预计将会降低相关的硬件成本，从而推动AI技术的进一步发展。

在业内人士看来，DeepSeek R1的流行标志着市场正在经历一场重要的变革。平面券商的研究报告指出，该应用在训练方法上的独特之处在于，它采用了完全通过强化学习（RL）训练大型语言模型的方法，无需依赖监督微调（SFT）或人工标注数据。这一创新不仅验证了模型可以凭借奖励信号进行推理能力的提高，更为AI模型训练领域开辟了新路径。

分析人士普遍认为，DeepSeek的优越性能以及合理的定价策略使其成为OpenAI的强劲对手，可能会在一定程度上重塑AI大模型的竞争格局。尤其是DeepSeek完全开源的特点，以及显著低于同类竞品价格的特质，将可能加速国内各类应用的开发及推广。例如，类似于OpenAI的O系列模型，DeepSeek R1能够高效解决复杂的数学问题，这使得它在教育、科研等领域的应用前景广阔，值得市场的高度关注。

当前，算法创新为模型优化提供了新的可能，在底层模型并没有显著代际提升的情况下，深化算法的探索或将加速国内外模型性能的缩小差距。需注意的是，目前并没有实证证据表明训练环节的算力需求会下降。相反，近期观察到海外领先的大模型厂商在资本支出计划上持续加大投入，这进一步显示出市场对AI技术发展的信心和期待。

展望未来，业内专家普遍认为Agent及端侧技术将成为2025年应用的重要方向。随着OpenAI推出官方Agent以及字节跳动的持续加大投入，各类AI应用的渗透率将显著提升。可以预见，AI应用不仅会在技术层面从逻辑推导走向实际应用，同时也将为大众生活带来深刻影响。

DeepSeek的崛起不仅对OpenAI构成了严峻挑战，更为人工智能行业带来了新的思考与发展方向。是否能够持续保持这一势头，DeepSeek将依赖于后续技术迭代及市场反应。未来几年，AI技术的应用场景将更加广泛，其市场结构也可能会因此发生剧变。