AI终端“觉醒时刻”到来，曾经一度爆火的AI新贵们沦为“电子垃圾”

“今年的消费电子市场应该会很精彩，虽然去年AI大模型就开始落地应用，但今年应该才算是真正的‘元年’”，一名AI机器人创业者对钛媒体APP作者说道，“DeepSeek‘煽动’了翅膀，是一次从研发端到市场端对AI的大规模普及。”

开年以来，DeepSeek的火爆，成为全球市场都在关注的焦点。不仅仅局限于科技行业，对于普通大众用户来说，DeepSeek也已经成为日常讨论的话题。在其低成本、高体验的助推下，从手机到PC，再到电视、汽车甚至是厨电，都开始了接入的风潮，借助DeepSeek的优秀能力，去助推品牌产品在终端的落地。

IDC对作者指出，DeepSeek作为一款具有突破性技术的AI应用，不仅在短时间内迅速积累了庞大的用户群体，还通过其开源特性与高效的算力优化，推动了终端设备的智能化升级，并对未来的终端技术创新和市场增长带来了新的动力。

毫不夸张地说，DeepSeek开启了消费电子的“觉醒时代”。不仅如此，对于资本、人才等并不占优的初创企业来说，DeepSeek也让它们缩短了与巨头之间的距离，有了弯道超车的机会。不过，仍需要认清的一点是，DeepSeek也并不是万能的，接入之后如何做到1+1大于2，还要看产品自身的优化。另外，AI时代，消费电子的基本点没变，脱离用户本源的伪创新，最终只会沦为电子垃圾。

DeepSeek，成了消费电子终端的“座上宾”

近两年的时间里，在AI大模型的推动下，全球各大产业都掀起了一波新的革命，其中ChatGPT作为绝对的C位，一直是行业的标杆。不过，这一风头在今年有了变化，来自中国的DeepSeek登上了舞台的中央，成为国内各大消费终端的“座上宾”，一时间掀起了接入的风潮。

通常情况下，用户要使用DeepSeek，可以通过在官网以及下载APP使用。而在从系统端接入之后，用户则可以直接调用，无需再下载软件，更为便捷。作为主流的终端，手机、PC以及汽车的各大品牌，都在第一时间接入，并在短时间内成为差异化竞争的关键点。比如华为，在第一时间就接入了DeepSeek，但只有纯血鸿蒙HarmonyOS NEXT的版本才支持，某种程度上来说也是华为借助DeepSeek推广纯血鸿蒙的一种手段。

作为最早一批接入的手机厂商，星纪魅族副总裁王炼表示，星纪魅族目前已经在应用和生产层面接入DeepSeek，在手机上是通过智能体的方式接入，在生产端则是需要DeepSeek做中台的一些能力，去做复杂的推理。

“整体能感觉到其智能化水平很高，之前智能体更多的是对话，现在是有更清晰的逻辑推理的过程，从用户端得到的反馈也是智能化水平更高了，调用使用频率也提升了，侧面也增加了用户的黏性。”

PC厂商们，也是在第一时间接入DeepSeek，但基本都是和手机一样，在云端调用。联想在全线接入DeepSeek云端模型外，其最新发布的YOGA AIPC元启系列新品，更是融合了DeepSeek端侧大模型，可实现消费级设备运行70亿参数端侧模型。

IDC分析师对作者表示，DeepSeek对于终端市场规模的影响逐渐将在2-5年间起到显著的带动作用。最新发布的数据预计，在中国市场上，PC、平板和智能手机出货量未来五年复合增长率将分别实现2.6%，1.0%和1.3%。伴随华为、联想、荣耀、OPPO、vivo等终端厂商纷纷接入DeepSeek，其终端设备的智能化水平将通过自然语言处理和多模态推理能力，实现更流畅的语音交互和更智能的自动化控制，并且加速AI终端应用落地。

智能化大潮下，汽车厂商表现得也很积极，比亚迪、理想、智己、极氪等超过20家车企已经接入了DeepSeek模型。值得一提的是，除了大众所认知的智能化属性较强的消费终端，一些诸如厨电、电动车等也将DeepSeek视为产品变革的关键宣传点。只是，从目前的应用和产品属性来看，这种接入可能更多的是营销层面的作用大一些，落实到具体场景，如何激发用户的使用的频率才是关键和更难的事情。

AI终端“觉醒时刻”到来，硬件产品价值被重塑

站在今年，看去年AI的发展，会发现其从一个本能性的大模型红利，到逐渐与终端产品融合。目前，国内市面上的大模型产品很多，一些消费电子大厂也都自研大模型，并将其与自家产品相融合。但是，单纯从体验上来看，端侧的部署毕竟还有限制，端云结合才能提供更优的服务。而在三方云端大模型的体验上，对比国外的GPT仍有差距，这也是为何AI在终端市场难以成为用户购买关键决策的原因之一。

成立于2023年的DeepSeek，相较于百度、阿里、智谱等，在此前并没有太多人关注。今年春节前，DeepSeek因其强大的性能和低成本被广泛讨论，并在假期期间多次登上热搜，一度也是对大洋彼岸的二级市场造成了冲击。

作者了解到，DeepSeek以其轻量化的优势，能够更好的适配终端设备相较于云端而言有限的硬件资源，降低了模型的存储和计算需求，为终端设备的底层模型统一化提供了更多可能。

IDC方面指出，DeepSeek通过模型优化、软硬协同、跨平台适配等技术手段，显著提升了终端设备端侧部署的兼容性。再加上其轻量化版本能够适配从低端到高端芯片的多种硬件，进一步推动了端侧AI的生态建设。

万兴科技相关负责人也对作者表示，DeepSeek通过创新的训练方法和架构优化，实现了在较低算力投入下达到高性能的目标，降低了端侧应用部署大模型的门槛，使得更多资源受限的设备能够承载和运行复杂的AI模型，对于希望在端侧部署AI应用的企业来说极具吸引力。手机等终端设备在搭载AI模型时不再受限于高端、高算力芯片，有望降低手机等终端设备的硬件成本，使得更多消费者能够享受到AI带来的便利。

上文的创业者透露，在国内，相比较主流的产品，DeepSeek的价格还是贵一些的。但是，基于同一水平的体验，相对于GPT o1来说，DeepSeek的价格只有几十分之一。可以说，DeepSeek开启了AI终端的“觉醒时代”，带动大模型开发成本下降，显著降低了企业进入AI终端领域的门槛，将加速AI终端的市场普及。与此同时，在某种程度上，DeepSeek也缩短了国内AI终端与国外产品的差距，起码在AI侧差不多找平。

IDC中国研究总监潘雪菲认为，DeepSeek支持多模态交互和高效推理，通过降低大模型开发成本和优化端侧部署技术，能够显著带动更多智能终端设备的AI化升级和市场普及。尤其在智能手机、智能音箱和家电等家居设备、PC以及智能眼镜等终端设备上，以轻量化和优化的端侧部署优势，通过语音、图像等多模态交互方式，为用户提供更自然的交互体验。

而DeepSeek也带来了一些场景上的闭环，会出现一些实用的场景，充分理解人的意图，很精准，通过人的记忆理解人的潜在意图，从而做出精准的决策。王炼表示，AI手机概念到现在并没有导致手机大幅增长，因为AI只是效率工具，解决小问题，费用也贵。之前所有厂商的AI场景都是同质化的，DeepSeek出现后，模型的AI能力变强，核心在于有可能会出现一些超级场景。

相关机构给出的预测报告显示，2030年中国AI终端市场规模将达到208.6亿美元，未来几年年复合增长率CAGR为22.6%。未来三年内，AI终端将全面爆发，2025年全球AI PC出货量或超1亿台，智能手机、IoT设备等总量或达数亿级别。

值得注意的是，现在虽说很多设备都接入了DeepSeek，但是体验各不同，有的就很顺畅，有的就很卡。为此，多数品牌都选择接入云厂商来部署DeepSeek，用户可通过云端调用服务，无需依赖特定终端系统。而这，也让一些云厂商和相关概念股在这段时间股价翻倍。据Wind数据，A股市场有41家DeepSeek概念股，这段时间都有着不错的涨幅。

将通用能力转为垂类能力，避免沦为“电子垃圾”

相比较其它大模型厂商，DeepSeek可以用较少的资源就能撬动更加卓越的能力，这是大家加速接入的原因，同样也给了更多创业公司以及小厂突围的机会，缩小了与大厂之间在AI上的差距。

众所周知，无论是自研大模型还是接入第三方大模型，都是一件比较费钱的事情，尤其是前者，投入更是需要时间、人力、资金等多重投入。现如今，DeepSeek的出现，让这些“小咖”看到了弯道超车的机会，可以用更低的成本进入到AI终端市场，从而有更多的资金去在产品本身进行投入。

IDC方面对作者指出，DeepSeek的开源特性和低成本高性能优势，显著降低了企业进入AI终端领域的门槛，尤其中小企业无需组建庞大的技术团队或购置高端硬件，即可快速接入和应用DeepSeek模型。更多参与厂商进入AI终端领域，有利于市场迎来更多技术创新。另外，DeepSeek的崛起带动了行业整体降低AI模型的收费标准，这种价格下降不仅降低了终端设备的开发成本，还加速了AI技术的普及。

不过，仍有一点需要认清的是，DeepSeek并不是万能的，不是说接入之后就可以称得上是一款合格的AI终端，后续的融合优化以及适合自己才更重要。毕竟，DeepSeek也不是十全十美的。

一方面，如何保证体验上的不卡顿，就需要终端品牌的投入和优化，要么自己有云端服务器，要么与云服务供应商保持更加密切的合作，通过更强的算力存储配置、大模型与算存网的融合和增加分布式的运算节点，好让大模型运行起来更加顺畅。

另一方面，DeepSeek也存在幻觉问题，这是大模型的通病。DeepSeek R1的特点就是做深度思考，可能会出现简单问题复杂化，长思维链的问题，复杂的问题会好一些。目前其更好的表现在数据和推理方面，很多垂类场景中可能表现会不好。DeepSeek不是万能的，把不同的模型用在不同的领域，混合大模型会更好。

Omdia首席分析师苏廉节认为，其实未必所有设备和行业都需要DeepSeek。有些行业需要的是极致的降本增效，那DeepSeek就会是最优解。其他的行业可能更在乎的是本地化部署、准确性和高精度，对大模型的能力本身未必讲究，更需要的是混合云的部署、与企业数据的打通和对幻觉的控制。

万兴科技上述负责人也给出了相同的结论，“DeepSeek并非所有行业都适用，不同类型的大模型有不同的适用领域，各行业企业可以根据自身业务特点选择合适的大模型。突围方面，厂商可以从效率和产品两个维度思考。”

在作者看来，DeepSeek点燃了AI终端的一级助推器，后续如何去打造具有爆发力的杀手级的体验和场景，还需要厂商自身去重构。目前，DeepSeek停留在通用能力的层面，后续的差异化竞争就看谁能够将通用能力转变为垂类能力，给用户带来更多价值。

更为重要的是，在AI终端的“觉醒时代”，要避免沦为“电子垃圾”。广义上来说，有了AI功能的大概率都会算作是AI终端，但有了AI并不就是万事大吉，跟风也要能带来落地且符合常理的体验。消费电子是一个特殊的行业，一切的创新都是基于用户最普遍的需求，为了创新而创新，试图去改变违背基本习惯的操作逻辑，只会摔得更惨。

AI Pin

一个现实的例子就是去年火爆的AI硬件——AI Pin，一度放下豪言要取代手机，看似酷炫的体验，其实只是一款为了AI而AI的产品。2月28日，Ai Pin全面断网，停止一切AI和云服务接入，并删除所有客户数据，最终1.16亿美元卖给了惠普。

表面上看这还算是一个不错的结局，但相比较下，当初估值则高达10亿美元。前魅族高管李楠更是评价称，“这是典型的西方硬件公司的困境，原型看起来激动人心，量产和实际使用坑爹到不行。”Rabbit R1也是一样，爆火之后就遭遇了翻车，被质疑造假。

属于AI终端的时代已然来临，但站在用户的角度，所有的产品都是原来的老需求，还是原来的老用户。DeepSeek解决了入门体验的门槛，但超级场景的创造还需要终端厂商自己来。（本文首发于钛媒体APP，作者｜杜志强，编辑｜钟毅）